2026-02-202025-12https://hdl.handle.net/20.500.12272/14529Abstract— Currently, in modern cities, one of the principal challenges is the efficient management of urban traffic. Factors such as the population growth, the increase in the vehicle fleet, and the lack of adaptation of the traffic light system to real conditions in real time generate vehicular congestion and environmental problems, and these situations cause inefficient mobility in cities. This problem can be solved or diminished in their effects by means of the use of a network of intelligent traffic lights based on data taken in real time through artificial intelligence (AI). The purpose of this paper is to analyse the feasibility of efficient management of urban traffic networks in real time. To fulfil this purpose, this paper is organized as follows: First, the problem of inefficient mobility in cities is described using data gathered from a variety of a sources, for example, reports from cities like Los Angeles, Buenos Aires, New York. Second, based on this analysis, a technological solution for real time traffic management is proposed by means of AI-powered smart traffic lights. Third, advantages, and limitations of the solution are assessed. This paper aims to contribute to the analysis of the effectiveness of AI-powered, data-driven strategies for urban traffic management, emphasizing their potential to advance sustainable urban development.Resumen— Actualmente, en las ciudades modernas, uno de los principales desafíos es la gestión eficiente del tráfico urbano. Factores como el crecimiento poblacional, el incremento del parque vehicular y la falta de adaptación del sistema semafórico a las condiciones reales en tiempo real generan congestión vehicular y problemas ambientales, estas situaciones provocan una movilidad ineficiente en las ciudades. Este problema puede resolverse o mitigarse mediante el uso de una red de semáforos inteligentes basada en datos recopilados en tiempo real mediante inteligencia artificial (IA). El propósito de este trabajo es analizar la viabilidad de la gestión eficiente de las redes de tráfico urbano en tiempo real, y para lograrlo, el trabajo se organiza de la siguiente manera: Primero, se describe el problema de la movilidad ineficiente en las ciudades utilizando datos recopilados de diversas fuentes, por ejemplo, informes de ciudades como Los Ángeles, Buenos Aires y Nueva York. Segundo, con base en este análisis, se propone una solución tecnológica para la gestión del tráfico en tiempo real mediante semáforos inteligentes impulsados por IA. Tercero, se evalúan las ventajas y limitaciones de la solución. Este trabajo pretende contribuir al análisis de la eficacia de las estrategias basadas en datos e impulsadas por IA para la gestión del tráfico urbano, destacando su potencial para impulsar el desarrollo urbano sostenible.pdfeninfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentinahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Inglés IIInefficient MobilitySmart Traffic LightsArtificial Intelligence of Things-Based Traffic Lights SystemMovilidad IneficienteSemáforos InteligentesSistema de Semáforos Basado en Inteligencia Artificial de las Cosasinfo:eu-repo/semantics/reportLicencia Creative Commons / Atribución - no comercial-doi