Automatización de tareas en QGIS empleando la inteligencia artificial (IA)
El personal técnico de los servicios territoriales de medio ambiente trabaja habitualmente con sistemas de información geográfica para el análisis y gestión del territorio. Una de las tareas es determinar la coincidencia geográfica de diversas actuaciones en el medio natural, como explotaciones mineras, parques eólicos, construcción de pistas, tendidos eléctricos o concentraciones parcelarias, con las figuras de protección existentes: Montes de Utilidad Pública, Red Natura 2000, Red de Espacios Naturales, áreas críticas de especies protegidas, reservas de la biosfera o zonas de sensibilidad para distintas especies, entre otros.
Este análisis, necesario para la emisión de informes de afecciones al medio natural, requería seguir varios pasos manuales en QGIS para determinar si existía coincidencia territorial y, en caso afirmativo, calcular la superficie afectada para cada figura de protección. Al tratarse de una tarea repetitiva, consumía un tiempo considerable del personal técnico.
QGIS permite automatizar este tipo de procesos mediante scripts en Python, pero la mayoría del personal técnico no dispone de conocimientos de programación. La irrupción de herramientas de inteligencia artificial como Copilot y ChatGPT abre la posibilidad de generar ese código de forma accesible, describiendo la tarea en lenguaje natural, sin necesidad de saber programar.
La singularidad de esta práctica reside en la aplicación de inteligencia artificial para resolver un problema concreto y cotidiano del trabajo técnico con sistemas de información geográfica, sin requerir conocimientos de programación. La clave no está en la tecnología en sí misma, sino en la forma de utilizarla: describir a la inteligencia artificial la tarea que se quiere automatizar, exactamente como se le explicaría a la persona que fuera a programarla.
El resultado es un script en Python que se integra en QGIS y permite obtener en segundos la relación de figuras de protección afectadas por cualquier actuación en el medio natural, junto con la superficie de coincidencia para cada una de ellas. Lo que antes requería varios pasos manuales repetitivos queda reducido a un único clic.
La motivación principal es el ahorro de tiempo. Cada análisis que antes consumía varios pasos se resuelve ahora de forma inmediata, liberando capacidad del personal técnico para tareas de mayor valor añadido. Además, la herramienta es fácilmente ampliable: durante el desarrollo del script, la conversación con la inteligencia artificial permite ir incorporando nuevas capas, ajustando el formato de los resultados y definiendo la ubicación de los archivos de salida de forma progresiva.
La práctica demuestra que la inteligencia artificial no es solo una herramienta para especialistas, sino un recurso accesible para cualquier persona técnica que trabaje con SIG, independientemente de su nivel de programación.
El objetivo principal es automatizar el análisis de coincidencia territorial entre actuaciones y figuras de protección, reduciendo el tiempo de ejecución y mejorando la eficiencia del trabajo técnico.
Como objetivos secundarios, destacan la facilidad en la generación de herramientas GIS sin necesidad de conocimientos de programación, la reducción de la carga de tareas manuales repetitivas, permitir la adaptación progresiva de la herramienta a nuevas necesidades o la mejora en la consistencia y homogeneidad de los resultados.
Metodología
La metodología se basa en el uso de inteligencia artificial para generar scripts en Python que se integran en QGIS y automatizar el análisis de coincidencia territorial. El proceso se desarrolla en varias etapas.
Identificación de la tarea a automatizar
El punto de partida es identificar una tarea repetitiva que consume tiempo y que puede resolverse mediante un script en QGIS. En este caso, la tarea es el análisis de coincidencia geográfica entre una actuación en el medio natural y las figuras de protección existentes: Montes de Utilidad Pública, Red Natura 2000, Red de Espacios Naturales, áreas críticas de especies protegidas, reservas de la biosfera y zonas de sensibilidad para distintas especies, entre otras.
Generación del script mediante inteligencia artificial
Una vez identificada la tarea, se describe a la inteligencia artificial en lenguaje natural, de la misma forma que se le explicaría a la persona que fuera a programarla. Se le indica qué capas se quieren cruzar, qué información se quiere obtener y en qué formato se quieren los resultados. La inteligencia artificial genera un código en Python que se prueba directamente en QGIS.
Refinamiento iterativo del script
Si el código funciona correctamente, se continúa la conversación con la inteligencia artificial para ir incorporando mejoras de forma progresiva: añadir nuevas capas, ajustar el número de decimales de los resultados, definir la ubicación de los archivos de salida o incorporar cualquier otro requisito específico. Este proceso iterativo permite construir una herramienta a medida sin necesidad de conocimientos de programación.
Integración y uso en QGIS
El script final se integra en QGIS como una herramienta de uso habitual. A partir de ese momento, el análisis de coincidencia territorial que antes requería varios pasos manuales se resuelve con un único clic, obteniendo en segundos un listado completo de las figuras de protección afectadas junto con la superficie de coincidencia expresada con la precisión deseada.
Herramientas de inteligencia artificial utilizadas
Se probaron dos herramientas: ChatGPT y Copilot. Copilot resultó más adecuada para este uso por estar integrada en el entorno Office 365 de la Junta de Castilla y León, sin limitaciones en el número de consultas.
Coste económico
El coste de implantación es prácticamente nulo. QGIS es software libre y gratuito. Copilot está integrado en la licencia corporativa de Office 365 disponible en la administración, sin coste adicional. No se requiere formación específica en programación ni infraestructura técnica adicional.
Resultados
El uso de esta herramienta en los servicios territoriales de medio ambiente ha dado respuesta efectiva a la necesidad de ahorro de tiempo, con un impacto directo y mensurable en la eficiencia del trabajo técnico diario.
Consecución del objetivo
El objetivo principal de automatizar el análisis de coincidencia territorial se ha alcanzado plenamente. Lo que antes requería varios pasos manuales en QGIS para cada expediente se resuelve ahora con un único clic, obteniendo en segundos la relación completa de figuras de protección afectadas y la superficie de coincidencia para cada una de ellas. La reducción del tiempo empleado en esta tarea es inmediata y significativa.
Resultados sobre la eficiencia del trabajo técnico
El ahorro de tiempo es el resultado más tangible. El análisis de coincidencia territorial es una tarea frecuente en los servicios territoriales, necesaria para la emisión de informes. Al automatizarse, el personal técnico recupera tiempo que puede dedicar a tareas de mayor valor añadido.
Resultados sobre la accesibilidad de la programación
La práctica demuestra que la inteligencia artificial elimina la barrera de entrada a la programación para el personal técnico sin conocimientos en este ámbito. Describir una tarea en lenguaje natural y obtener un código funcional en Python es accesible para cualquier persona que trabaje con QGIS, independientemente de su perfil técnico. Este resultado tiene un impacto más amplio que la herramienta concreta desarrollada, ya que abre la puerta a la automatización de otras tareas repetitivas en el mismo entorno.
Conclusiones
La principal conclusión es que la combinación de QGIS e inteligencia artificial representa una vía eficaz y accesible para mejorar la productividad del personal técnico en los servicios territoriales de medio ambiente. No se requiere inversión económica, ni formación especializada, ni infraestructura adicional. La herramienta es además ampliable y adaptable de forma progresiva mediante conversaciones iterativas con la inteligencia artificial.
Replicabilidad e impacto
El impacto potencial de esta práctica va más allá del servicio donde se ha desarrollado. Cualquier servicio territorial que trabaje con QGIS y disponga de acceso a Copilot o ChatGPT puede replicarla de forma inmediata. La metodología es transferible a cualquier tarea repetitiva susceptible de automatización, lo que multiplica su valor como buena práctica para el conjunto de la administración forestal.
Datos
| Tipo de entidad |
Autonómica
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|---|---|
| Nombre entidad |
Secciones Territoriales de Gestión Forestal de León. Servicio Territorial de Medio Ambiente de León. Junta de Castilla y León.
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| Nombre contacto |
Cristina López Martínez
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|---|---|
| Puesto que desempeña |
Técnico de la Sección de Espacios Naturales, Flora y Fauna. Servicio Territorial de Medio Ambiente de Segovia. Junta de Castilla y León
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| Teléfono |
921417427
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cristina.lopezmartinez@jcyl.es
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Ultima actualización: 17/07/2026 10:10