Kadastrale Kaart Next — los Países Bajos Reconstruyen su Mapa Catastral Nacional con IA, Bajo Escrutinio Independiente

Kadaster, la agencia nacional neerlandesa de registro de la propiedad y cartografía, está digitalizando alrededor de 200 años de croquis de campo manuscritos ('veldwerken') para reconstruir el mapa catastral de límites del país, corrigiendo desviaciones de conversión de escala y errores de conexión acumulados en los originales históricos en papel. El programa Kadastrale Kaart Next (KKN) aplica IA, incluida la interpretación automatizada de datos de medición manuscritos, para reprocesar alrededor de 5 millones de croquis de campo con dos proveedores contratados, con un presupuesto de 35 millones de euros, y el sistema figura formalmente en el registro público de algoritmos del gobierno neerlandés.

Antes de su despliegue, el programa fue revisado de forma independiente por el consejo de evaluación de TIC del gobierno neerlandés (Adviescollege ICT-toetsing / BIT), que concluyó que el programa estaba técnicamente bien preparado, pero señaló que seguía siendo incierto cuándo y en qué medida se materializarían los beneficios del programa, criticó el análisis coste-beneficio por ser poco concreto y advirtió de un riesgo de retraso por falta de gestión integrada. La propia Kadaster reconoce que aún pueden surgir pequeñas imprecisiones debido a problemas de escala y alineación de los mapas históricos, y el flujo de trabajo mantiene una supervisión humana en lugar de automatizar por completo la reconstrucción del mapa.

Según el propio informe técnico del contratista, el procesamiento asistido por IA redujo el tiempo de tratamiento por croquis de aproximadamente 90 minutos a unos 18 minutos. Se preveía alcanzar la producción completa a finales de 2026, según los propios informes del programa.

Según los informes públicos más recientes, el KKN aún no había alcanzado la producción completa, lo que lo convierte en un caso de programa de IA divulgado de forma transparente y auditado de manera independiente, cuyos beneficios reales todavía se están probando en lugar de estar demostrados.