Ciudad de México impulsa el recaudo de comparendos con llamadas de IA y logra aumentar 39% la efectividad en 2025

En el primer semestre de 2025, la Secretaría de Movilidad de la Ciudad de México (SEMOVI) y la Secretaría de Administración y Finanzas de la Ciudad de México pusieron en marcha un programa piloto de llamadas automatizadas con inteligencia artificial para mejorar el recaudo de comparendos (multas de tránsito).

El resultado fue contundente: un incremento superior al 39% en recaudo efectivo frente a los canales tradicionales de recordación (SMS, email y notificaciones físicas), según cifras internas compartidas en septiembre de 2025.

El contexto: morosidad creciente y bajo contacto efectivo

Durante 2023 y 2024, la ciudad enfrentó un problema estructural:

Un informe del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2024) mostró que más del 35% de los ciudadanos cambia de número telefónico cada 18 meses, afectando campañas de notificación digital tradicionales.

La conclusión era clara: el canal necesitaba evolucionar.

¿Por qué llamadas con IA?

El equipo de recaudo decidió probar un modelo conversacional con voz natural, capaz de:

• Identificar correctamente al deudor.
• Entregar información completa sobre la infracción.
• Resolver preguntas frecuentes en tiempo real.
• Ofrecer opciones de pago y descuentos vigentes.

“No queríamos un robocall tradicional. Necesitábamos una interacción clara, respetuosa y jurídicamente sólida. La IA debía comportarse como un agente entrenado en normativa, no como un grabador automático.”

— Laura Hernández, directora de Ingresos de SEMOVI (junio 2025)

Los resultados del piloto (Enero – Julio 2025)

El piloto se ejecutó sobre una base de 280.000 comparendos con antigüedad entre 30 y 120 días.

“La diferencia estuvo en la calidad conversacional. Cuando el ciudadano entendía exactamente qué debía, por qué y cómo pagar, la intención de pago aumentaba significativamente.”

— Miguel Ángel Torres, líder del programa de cobranza digital (agosto 2025)

El rigor detrás del éxito: las pruebas críticas antes de escalar

Antes de masificar las llamadas, el equipo técnico y jurídico definió una batería estricta de pruebas. Estos fueron los puntos más importantes:

1. Validación de Habeas Data y reconocimiento del deudor

• La IA debía confirmar identidad sin exponer información sensible.
• Solo entregaba detalles completos después de validación.
• Si la persona no era el titular, la llamada se detenía inmediatamente.
• Se realizaron más de 1.200 pruebas controladas para asegurar cumplimiento normativo.

2. No comprometer más allá de la normativa

• La IA no podía prometer descuentos inexistentes.
• No podía extender plazos no autorizados.
• Cualquier excepción debía escalarse a un humano.
• Esto evitó riesgos jurídicos y financieros.

3. Entrega completa y clara de información

Cada llamada debía incluir obligatoriamente:

• Número de comparendo.
• Fecha y tipo de infracción.
• Monto actual.
• Opciones de descuento vigentes.
• Canales oficiales de pago.

La omisión de cualquiera de estos elementos invalidaba el flujo.

4. Estabilidad del system prompt

Uno de los mayores riesgos en IA conversacional es la deriva del modelo. Se probaron:

• Consistencia del discurso en 10.000 simulaciones.
• Resistencia a prompts externos inesperados.
• Auditorías semanales de coherencia normativa.

5. Declaración transparente de identidad virtual

Cuando el ciudadano preguntaba si estaba hablando con una persona real, la IA debía responder claramente:

“Soy un agente virtual autorizado por la Secretaría de Movilidad.”

Sin ambigüedades.

Una vez estos cinco puntos estuvieron solventados, la masividad de las llamadas y el recaudo fueron una consecuencia natural.

“Cuando resolvimos el cumplimiento legal y la precisión conversacional, el recaudo dejó de ser un experimento y se volvió una consecuencia.”

— Torres

¿Por qué los costos de IA aumentarán hacia el segundo trimestre de 2026?

Aunque el piloto fue exitoso, el panorama regional apunta a un aumento en costos tecnológicos.

Demanda energética creciente

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA, reporte 2024), los centros de datos que soportan modelos de IA incrementarán su consumo energético en más del 35% para 2026. Mayor consumo implica mayores costos operativos.

Aumento en demanda de GPUs

Datos publicados por NVIDIA en su reporte financiero Q4 2024 mostraron crecimiento récord en ventas de GPUs para IA (+265% interanual). La demanda supera la oferta en varias regiones, impactando precios y disponibilidad.

Mayor adopción en Latinoamérica

Un estudio de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (2025) proyecta que la inversión en transformación digital en gobiernos locales de Latinoamérica crecerá 22% anual hasta 2027. Más adopción implica mayor competencia por infraestructura y talento especializado.

Regulación y auditoría

Las nuevas normativas de protección de datos en la región están obligando a más auditorías técnicas, mayor almacenamiento seguro y trazabilidad, e infraestructura regional dedicada. Esto incrementa el costo por minuto de llamada IA.

Lo que deja el caso Ciudad de México

El experimento demostró algo fundamental: una IA bien entrenada, jurídicamente blindada y operacionalmente consistente puede aumentar más del 39% el recaudo efectivo.

También deja una advertencia clara: las entidades que quieran implementar IA conversacional en 2026 deberán hacerlo con planificación financiera, anticipando mayores costos en infraestructura, energía y cumplimiento regulatorio.

“La IA no reemplaza la responsabilidad pública. La amplifica. Y cuando está bien diseñada, los resultados son medibles.”

— Hernández

Fuentes y referencias

• Secretaría de Movilidad de la Ciudad de México – Informe interno piloto recaudo IA (septiembre 2025).
• Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) – Reporte de movilidad y telecomunicaciones 2024.
• Agencia Internacional de Energía (IEA) – Electricity 2024 Report.
• NVIDIA – Earnings Report Q4 2024.
• Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) – Proyecciones de inversión digital 2025.