{"id":78085,"date":"2026-11-12T15:31:42","date_gmt":"2026-11-12T20:31:42","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=78085"},"modified":"2026-11-12T15:39:00","modified_gmt":"2026-11-12T20:39:00","slug":"different-dimensions-of-artificial-intelligence-and-urban-energy-efficiency-interpretable-machine-learning-evidence-from-chinese-cities","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/different-dimensions-of-artificial-intelligence-and-urban-energy-efficiency-interpretable-machine-learning-evidence-from-chinese-cities\/","title":{"rendered":"Different Dimensions of Artificial Intelligence and Urban Energy Efficiency: Interpretable Machine-Learning Evidence from Chinese Cities"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"78085\" class=\"elementor elementor-78085\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p lang=\"es-MX\">Mejorar la eficiencia energ\u00e9tica urbana, entendida como la capacidad de las ciudades de transformar energ\u00eda y otros insumos en producto econ\u00f3mico limitando las salidas ambientales no deseadas, es central para conciliar desarrollo y sostenibilidad. La inteligencia artificial puede apoyar el pron\u00f3stico, el control de procesos y la programaci\u00f3n de equipos, pero su efecto neto no es autom\u00e1tico: servicios m\u00e1s eficientes pueden volverse m\u00e1s baratos y m\u00e1s usados, lo que genera un efecto rebote parcial o, en el extremo, la paradoja de Jevons, y la propia inteligencia artificial consume electricidad en c\u00f3mputo e infraestructura. Dos argumentos te\u00f3ricos explican por qu\u00e9 sus dimensiones aportan informaci\u00f3n distinta: las tecnolog\u00edas de prop\u00f3sito general requieren inversiones complementarias en pr\u00e1cticas organizativas y habilidades, y la capacidad de absorci\u00f3n condiciona qu\u00e9 tan bien se asimila la tecnolog\u00eda. La atenci\u00f3n de pol\u00edtica se\u00f1ala prioridades sin garantizar ejecuci\u00f3n, las patentes registran invenci\u00f3n sin demostrar despliegue local y las empresas pueden ofrecer tecnolog\u00edas cuyo uso depende de clientes e infraestructura.<\/p><p lang=\"es-MX\">El estudio usa un panel balanceado de 279 ciudades chinas de nivel prefectura entre 2006 y 2023, con 5022 observaciones ciudad-a\u00f1o. La eficiencia energ\u00e9tica urbana se mide con un modelo de medida basada en holguras con superficiencia y productos no deseados, que combina trabajo, capital y energ\u00eda como insumos, el producto interno bruto como producto deseable y contaminantes industriales como productos no deseados; la energ\u00eda de cada ciudad se estima distribuyendo los totales provinciales con luces nocturnas satelitales. La inteligencia artificial se representa con tres indicadores: atenci\u00f3n de pol\u00edtica, medida por menciones en los informes de gobierno de cada ciudad; capacidad de innovaci\u00f3n, medida por las patentes anuales; y desarrollo industrial, medido por el n\u00famero de empresas del sector. Estos se eval\u00faan junto con 12 factores urbanos convencionales, como ingreso, urbanizaci\u00f3n, densidad, inversi\u00f3n, infraestructura vial y de informaci\u00f3n e investigaci\u00f3n y desarrollo. Se comparan ocho algoritmos con validaci\u00f3n cruzada de cinco pliegues, y se complementa con validaciones por ciudad y cronol\u00f3gica.<\/p><p><span lang=\"es-MX\">El modelo<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">XGBoost<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0obtiene un R2 de 0,787 en validaci\u00f3n cruzada, de 0,822 en el conjunto reservado (RMSE de 0,061), de 0,801 al reservar ciudades completas y de 0,809 al entrenar con 2006 a 2017 y probar con 2018 a 2023. La eficiencia media nacional pasa de 0,221 en 2006 a 0,408 en 2023, con dispersi\u00f3n persistente entre ciudades. La interpretaci\u00f3n con\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">TreeSHAP<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0indica que el PIB per c\u00e1pita (21,47%), la urbanizaci\u00f3n (14,08%) y la infraestructura de informaci\u00f3n (9,79%) lideran la importancia global. Entre los indicadores de inteligencia artificial, la capacidad de innovaci\u00f3n ocupa el puesto 10 (4,23%), el desarrollo industrial el 13 (2,94%) y la atenci\u00f3n de pol\u00edtica el 15 (0,82%). En el noreste, la capacidad de innovaci\u00f3n sube al quinto lugar con 8,78% de la atribuci\u00f3n regional, y es la dimensi\u00f3n con mayor heterogeneidad. El desarrollo industrial pesa m\u00e1s en el este. Ninguna de las tres dimensiones muestra un patr\u00f3n mon\u00f3tono, y las interacciones m\u00e1s fuertes combinan la innovaci\u00f3n con la urbanizaci\u00f3n y el ingreso, y el desarrollo industrial con el ingreso. En las ciudades basadas en recursos, la innovaci\u00f3n supera al desarrollo industrial, y en las dem\u00e1s ocurre lo contrario.<\/span><\/p><p lang=\"es-MX\">Los autores subrayan que las atribuciones describen patrones del modelo y no efectos causales: la pol\u00edtica, las patentes y las empresas son medidas imperfectas de la adopci\u00f3n real, las dos medidas de capacidad est\u00e1n correlacionadas (0,833), la estimaci\u00f3n de la energ\u00eda urbana con luces nocturnas puede introducir error y el dise\u00f1o observacional no resuelve la endogeneidad. Sugieren evaluar la adopci\u00f3n documentada y distinguir ganancias de eficiencia de reducciones del consumo absoluto. Para el sector el\u00e9ctrico colombiano y la alianza de redes inteligentes, el estudio muestra que el ingreso, la urbanizaci\u00f3n y la infraestructura digital condicionan m\u00e1s la eficiencia que la presencia de inteligencia artificial por s\u00ed sola, y ofrece un m\u00e9todo interpretable para decidir d\u00f3nde y bajo qu\u00e9 condiciones invertir en gesti\u00f3n inteligente de la energ\u00eda urbana.<\/p><p align=\"justify\"><span style=\"color: #800000;\"><b>Para leer m\u00e1s ingrese a:<\/b><\/span><\/p><p><a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/1996-1073\/19\/19\/4720\">https:\/\/www.mdpi.com\/1996-1073\/19\/19\/4720<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial se integra cada vez m\u00e1s en la gesti\u00f3n energ\u00e9tica urbana, pero la atenci\u00f3n de pol\u00edtica, la capacidad de innovaci\u00f3n y el desarrollo industrial pueden aportar informaci\u00f3n distinta sobre la eficiencia energ\u00e9tica de las ciudades. Con un panel balanceado de 279 ciudades chinas entre 2006 y 2023 y ocho algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, el modelo seleccionado, XGBoost, alcanza un R2 de 0,787 en validaci\u00f3n cruzada y de 0,822 en datos reservados. La interpretaci\u00f3n con TreeSHAP muestra que la inteligencia artificial no domina la predicci\u00f3n: el PIB per c\u00e1pita, la urbanizaci\u00f3n y la infraestructura de informaci\u00f3n lideran. La capacidad de innovaci\u00f3n ocupa el puesto 10 de 15 factores (4,23%), el desarrollo industrial el 13 (2,94%) y la atenci\u00f3n de pol\u00edtica el 15 (0,82%). La capacidad de innovaci\u00f3n pesa m\u00e1s en el noreste, donde ocupa el quinto lugar (8,78%). Las relaciones son no lineales y cambian seg\u00fan la regi\u00f3n y las condiciones urbanas, y los resultados describen asociaciones del modelo, no efectos causales de la adopci\u00f3n de inteligencia artificial ni de las pol\u00edticas. Para Colombia, aporta un m\u00e9todo interpretable para evaluar qu\u00e9 condiciones urbanas hacen \u00fatil la inteligencia artificial en la eficiencia energ\u00e9tica.<\/p>","protected":false},"author":23,"featured_media":78086,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[55,53],"tags":[],"class_list":["post-78085","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitalizacion","category-tendencias"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Different Dimensions of Artificial Intelligence and Urban Energy Efficiency: Interpretable Machine-Learning Evidence from Chinese Cities - Colombia Inteligente<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/different-dimensions-of-artificial-intelligence-and-urban-energy-efficiency-interpretable-machine-learning-evidence-from-chinese-cities\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Different Dimensions of Artificial Intelligence and Urban Energy Efficiency: Interpretable Machine-Learning Evidence from Chinese Cities - Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La inteligencia artificial se integra cada vez m\u00e1s en la gesti\u00f3n energ\u00e9tica urbana, pero la atenci\u00f3n de pol\u00edtica, la capacidad de innovaci\u00f3n y el desarrollo industrial pueden aportar informaci\u00f3n distinta sobre la eficiencia energ\u00e9tica de las ciudades. 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