En la última década, el sistema de gestión de taludes de la red de carreteras de GENCAT ha evolucionado desde una base de datos georreferenciada inicial hasta convertirse en un modelo avanzado que integra herramientas predictivas. La metodología combina inspecciones periódicas con análisis avanzados, utilizando dispositivos móviles y arquitecturas informáticas multiservicio que gestionan múltiples tipos de mapas, soportes 2D y 3D, además de conexiones a instrumentación remota, transformando los datos en información visual interactiva. Todas estas fuentes de información se consolidan en un índice de estado basado en un modelo multifactorial que evalúa aspectos como la susceptibilidad al fallo, la magnitud, la vulnerabilidad de la red y factores ambientales e históricos. Este índice automatiza la priorización y facilita un mantenimiento adaptativo que abarca medidas correctivas, preventivas y la programación de nuevas inspecciones. Asimismo, emplea herramientas de visualización interactivas para evaluar el estado de la red y planificar inversiones. En el ámbito predictivo, se utilizan tecnologías GIS, DSS y percepción remota, complementadas con inteligencia artificial y aprendizaje automático, para mejorar diagnósticos y optimizar decisiones. El artículo describe este enfoque, destacando la experiencia en la gestión eficiente y adaptativa de sistemas avanzados para mitigar riesgos geotécnicos asociados a los taludes.