Un análisis con imágenes satelitales e inteligencia artificial detectó casi dos millones de construcciones dentro de los barrios populares registrados de Argentina. Al compararlas con las cifras oficiales apareció una brecha enorme: el método estima entre 6,3 y 7,6 millones de habitantes, frente a los aproximadamente 3,5 a 4,1 millones derivados del registro administrativo. Pero hay una diferencia fundamental: la IA no contó personas desde el espacio, contó edificios.
Todo comenzó con una anomalía difícil de explicar.
En 2025, el ingeniero de software especializado en datos geoespaciales Nissim Lebovits colaboraba con el Centro de Investigaciones Urbanas y Territoriales de la Universidad Nacional de La Plata en un proyecto relacionado con el riesgo de inundaciones.
Al cruzar los datos del Registro Nacional de Barrios Populares (RENABAP) con construcciones identificadas mediante imágenes satelitales, encontró algo inesperado en un asentamiento de Los Hornos.
El registro indicaba 330 familias.
Desde el espacio aparecían más de 4.200 construcciones.
Lebovits inicialmente sospechó que había cometido algún error. La discrepancia era tan grande que incluso verificó manualmente parte de los resultados. Después decidió ampliar el análisis.
La pregunta dejó de ser qué ocurría en aquel barrio y pasó a ser mucho mayor:
¿y si el mismo problema se repitiera en todo el país?
La IA no buscó personas: buscó edificios
El proyecto resultante se llama Barrios Visibles y utiliza una estrategia bastante diferente a la de un censo tradicional.
En lugar de visitar hogares y preguntar cuántas personas viven en ellos, analiza desde arriba la huella física que deja la urbanización.
Para hacerlo se cruzaron los polígonos de 6.467 barrios populares registrados por RENABAP con datos de construcciones procedentes de Google, Microsoft y OpenStreetMap. Los conjuntos de Google y Microsoft utilizan modelos de aprendizaje automático sobre imágenes aéreas y satelitales para identificar los contornos de los edificios.
Dentro de esos límites aparecieron:
1.969.975 huellas de edificios.
RENABAP registraba:
1.237.795 familias.
La diferencia bruta es aproximadamente del 59%.
Eso no significa que automáticamente existan 732.000 hogares adicionales.
Pero sí revela una discrepancia suficientemente grande como para investigar qué está ocurriendo.
Convertir dos millones de techos en habitantes requiere hacer varias suposiciones
Aquí aparece el punto más importante para interpretar correctamente el estudio.
Un satélite puede detectar una construcción.
No puede mirar a través del techo y determinar cuántas personas viven dentro.
Tampoco puede saber automáticamente si una estructura es una vivienda, un comercio, un depósito, una ampliación o incluso si está ocupada.
Por eso Barrios Visibles no presenta sus resultados como un nuevo censo, sino como una estimación construida a partir de las edificaciones detectadas.
Lebovits utilizó una metodología conservadora que combina las cifras oficiales con las huellas de edificios y aplica relaciones de ocupación y tamaño de hogar para transformar esas construcciones en hogares y posteriormente en habitantes.
El resultado es mucho mayor de lo esperado.
La estimación sitúa la población entre 6,3 y 7,6 millones
Según los supuestos utilizados, en los barrios populares registrados podrían vivir entre 6,3 y 7,6 millones de personas.
Las cifras derivadas de RENABAP utilizadas como comparación se sitúan aproximadamente entre 3,5 y 4,1 millones.
Eso deja una diferencia estimada de entre:
2,9 y 3,4 millones de personas.
La cifra superior puede verse directamente en la plataforma de Barrios Visibles, donde la estimación basada en edificios alcanza actualmente 7,59 millones frente a 4,15 millones en RENABAP bajo uno de sus escenarios de tamaño del hogar.
Explorar el mapa interactivo de Barrios Visibles
La magnitud resulta extraordinaria: la diferencia equivale aproximadamente al 6% o 7% de toda la población argentina.
Pero nuevamente, eso no significa que se haya demostrado que millones de personas “no existen” para el Estado.
Significa que un método independiente basado en el entorno construido produce una estimación mucho mayor que la del registro administrativo utilizado como referencia.
Buenos Aires revela precisamente por qué contar techos no es lo mismo que contar familias
Si el método consistiera simplemente en asumir que cada construcción corresponde a una familia, cometería errores importantes.
La Ciudad Autónoma de Buenos Aires ofrece un buen ejemplo.
En sus asentamientos más consolidados existe mucha más construcción vertical. Un satélite puede observar una sola huella sobre el terreno, aunque dentro de ese edificio existan varias viviendas.
El estudio encontró precisamente ese comportamiento: en CABA, RENABAP puede registrar más familias que las que sugeriría un conteo simple de edificios.
Según el trabajo, la mediana alcanza aproximadamente 1,9 familias por huella de edificio en este entorno.
Fuera de las áreas centrales, la situación cambia.
La construcción vertical disminuye y empieza a dominar el patrón contrario: aparecen muchas más edificaciones de las que las cifras oficiales de familias permitirían esperar.
Esta diferencia geográfica es una de las razones por las que el investigador evita tratar cada techo como si representara automáticamente un hogar.
Parte del problema puede estar simplemente en que las ciudades cambian más rápido que los registros
Los asentamientos informales pueden transformarse con enorme rapidez.
Nuevas viviendas aparecen, otras se amplían y barrios enteros pueden densificarse en periodos relativamente cortos.
Un estudio anterior realizado precisamente en Los Hornos utilizando teledetección mostró cómo un asentamiento inexistente en imágenes de 2019 apareció en 2020 y continuó expandiéndose y densificándose al menos hasta 2022.
Ese dinamismo representa un desafío para cualquier registro administrativo.
Cuando la información oficial se actualiza mediante relevamientos periódicos, la realidad física puede cambiar considerablemente entre una actualización y la siguiente.
Los satélites ofrecen algo diferente: la posibilidad de observar periódicamente cómo cambia la superficie construida.
El hallazgo ya tuvo una consecuencia fuera del laboratorio
El análisis no quedó únicamente como un ejercicio académico.
Según la información publicada sobre el proyecto, los resultados obtenidos durante el trabajo en La Plata fueron incorporados al proceso del nuevo Plan de Ordenamiento Territorial de la ciudad.
Esto demuestra una de las aplicaciones más interesantes de combinar inteligencia artificial y observación terrestre.
No se trata de reemplazar automáticamente censos o registros públicos.
Se trata de crear una segunda fuente de información capaz de señalar lugares donde los números y la realidad física parecen no coincidir.
Una diferencia importante puede entonces convertirse en una señal para realizar un relevamiento más detallado sobre el terreno.
La IA satelital está convirtiéndose en una nueva herramienta para estudiar ciudades que cambian demasiado rápido
Argentina no es el único lugar donde se están explorando estas tecnologías.
El Banco Interamericano de Desarrollo prepara un proyecto para utilizar inteligencia artificial e imágenes satelitales en el mapeo de asentamientos informales de hasta diez áreas metropolitanas de América Latina y el Caribe.
El objetivo es precisamente generar datos geoespaciales más detallados que puedan utilizarse para diseñar, monitorear y evaluar políticas urbanas.
Proyecto de mapeo de asentamientos con IA del BID
Otros investigadores argentinos también han demostrado que las imágenes satelitales combinadas con deep learning pueden revelar información urbana extremadamente detallada. Un estudio publicado en PLOS One utilizó una red neuronal para estimar ingresos en el área metropolitana de Buenos Aires con una resolución de 50 × 50 metros, logrando distinguir incluso diferencias entre asentamientos informales y áreas de mayores ingresos situadas dentro de una misma zona censal.
La gran ventaja no es que la IA pueda sustituir un censo, sino que puede decirnos dónde volver a contar
El resultado de Barrios Visibles es poderoso precisamente porque también tiene límites.
Las imágenes satelitales no saben quién vive debajo de cada techo.
No conocen edades.
No identifican familias.
No saben si una vivienda está vacía.
Y tienen dificultades particulares en edificios verticales o zonas extremadamente densas.
Un censo sigue proporcionando información social y demográfica que una fotografía desde el espacio simplemente no puede obtener.
Pero la inteligencia artificial tiene otra ventaja: puede analizar cantidades gigantescas de territorio y detectar inconsistencias que serían extremadamente costosas de encontrar manualmente.
Ahí está probablemente el verdadero valor de este experimento.
La IA no descubrió literalmente a tres millones de personas ocultas desde el espacio.
Descubrió millones de metros cuadrados de realidad urbana que no parecen encajar con los números existentes.
Y cuando un registro dice que existen 330 familias pero desde arriba aparecen más de 4.200 construcciones, quizá la pregunta importante no sea si debemos confiar en el satélite o en una base de datos.
Quizá sea mucho más sencilla:
¿cuánto ha cambiado el territorio desde la última vez que realmente lo contamos?
Antony Reyes
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