El mantenimiento de infraestructuras viales es uno de los mayores desafíos para las administraciones públicas, especialmente en regiones con redes de carreteras extensas y envejecidas. La detección temprana y precisa de baches no solo reduce riesgos de accidentes, sino que optimiza los presupuestos de reparación. En este contexto, los sistemas automatizados basados en visión por computadora y geolocalización se han convertido en herramientas estratégicas para las ciudades inteligentes. Un enfoque técnico habitual consiste en combinar modelos de inteligencia artificial entrenados con grandes volúmenes de imágenes de dashcam, capaces de identificar defectos en el asfalto en tiempo real, junto con módulos de extracción de marcas temporales mediante reconocimiento óptico de caracteres. La sincronización de esos datos con registros GPS permite georreferenciar cada incidencia y plasmarla en plataformas de mapas abiertos como OpenStreetMap. Este tipo de soluciones, que integran hardware de bajo coste y algoritmos de aprendizaje profundo, demuestran que es posible construir sistemas escalables sin necesidad de sensores especializados. La clave reside en la calidad del dataset y en la capacidad de adaptación del modelo a condiciones de iluminación, clima y textura de calzada muy diversas. Para que una iniciativa de este tipo sea viable y transferible a entornos reales, es imprescindible contar con desarrollos de aplicaciones a medida que gestionen el flujo completo de datos: desde la captura en vehículo hasta la visualización en paneles de control. Empresas como Q2BSTUDIO, especializadas en ia para empresas, ofrecen las capacidades necesarias para implementar sistemas de detección automatizada, integrando servicios cloud aws y azure para garantizar el procesamiento en tiempo real y el almacenamiento escalable de las imágenes y metadatos. Además, la ciberseguridad en la transmisión de información geolocalizada es un aspecto crítico que no debe descuidarse, especialmente cuando estos sistemas se conectan con plataformas gubernamentales. El uso de agentes IA permite orquestar tareas como el reentrenamiento periódico del modelo con nuevos ejemplos o la generación automática de informes de mantenimiento. Del mismo modo, la incorporación de servicios inteligencia de negocio y herramientas como power bi transforma los datos brutos de incidencias en cuadros de mando accionables para planificadores urbanos. En definitiva, la combinación de visión artificial, georreferenciación y software a medida conforma una solución robusta para la gestión vial, demostrando que la tecnología aplicada de forma inteligente puede reducir costes y mejorar la seguridad en carreteras de cualquier entorno, desde grandes urbes hasta zonas rurales con recursos limitados.