Las soluciones de transporte innovadoras se están volviendo más inteligentes al reconocer la oferta y la demanda. Por ello, la movilidad urbana utiliza la automatización para evitar de manera eficiente los peligros en las carreteras. Incluso si las ciudades están más tranquilas de lo habitual en este momento, pero siempre habrá gente en movimiento. Siempre que quieren ir a algún lugar, quieren hacerlo de forma rápida, cómoda y segura, especialmente hoy en día.
Los servicios de transporte compartido han equipado los interiores de sus vehículos con mamparas acrílicas, desinfectantes y máscaras, pero ¿han ajustado su comportamiento en la carretera? Los datos son clave para lograrlo y las aplicaciones de asistente de viajes compartidos los tienen.
Cuando los clientes necesitan un viaje, no quieren desplazarse por todas las aplicaciones de viajes compartidos del mercado para encontrar la opción perfecta. Los conductores no quieren pasar la mayor parte de su tiempo recorriendo vecindarios buscando clientes potenciales.
Para hacer la movilidad lo más eficiente posible y acercar al conductor, además de los clientes, los datos son clave. Los conductores necesitan saber dónde están esperando las personas, qué riesgos de seguridad y atascos se cruzan en su camino, también qué áreas de la ciudad están sobreentendidas por una variedad de servicios de viajes compartidos. Sumado a ello, la estrategia a largo plazo es hacer que la movilidad urbana sea sostenible y compatible con las ciudades apoyándose en soluciones digitales.
¿Cómo podemos captar estos conocimientos y utilizarlos para llevar la movilidad urbana al siguiente nivel?
Una idea es utilizar GPS para rastrear un vehículo o determinar si hay un atasco a la vuelta de la esquina, aumentando así la eficiencia tanto para el pasajero como para el conductor. Sin embargo, hay una manera más allá del GPS para comprender el mundo que rodea al automóvil: la visión por computadora. Esta rama de la IA utiliza vídeos y análisis de imágenes en tiempo real, así como modelos de aprendizaje profundo, para identificar, localizar y clasificar objetos correctamente.
La tecnología es indispensable en los vehículos autónomos, dependen de cámaras, radares y láseres para comprender el mundo que los rodea. Los servicios que se integran por la visión computadora con vehículos seleccionados para recopilar y proporcionar datos relevantes a todos los usuarios, perfeccionan el proceso. Como resultado, los conductores pueden aprovechar el aprendizaje automático para tomar conciencia de los obstáculos y las condiciones de la carretera que pueden bloquear el camino, garantizando un viaje más seguro para sus pasajeros.
El asistente de viajes compartido brinda a su comunidad de conductores la posibilidad de conversar entre sí para obtener información sobre preguntas relacionadas con el trabajo y ofrece un mapa de calor para que puedan rastrear dónde se encuentran otros conductores y pasajeros potenciales.
Al saber dónde se desarrolla la dura lucha por los clientes, los conductores que tienen acceso a esos datos pueden detectar las áreas más lucrativas de su ciudad, especialmente si están, de manera contradictoria, lejos de los puntos conflictivos habituales. De este modo, los conductores también amplían la disponibilidad de los servicios de transporte compartido para pasajeros potenciales.
Los datos precisos y la inteligencia artificial ayudan a detectar la necesidad
En la época anterior a la pandemia, los lugares o eventos turísticos populares eran lugares muy frecuentados y los taxistas sabían dónde ir para encontrar clientes. Pero los puntos de acceso de pasajeros son más difíciles de rastrear ahora y exigen una red de datos muy unida.
Para las empresas de viajes compartidos puede ser útil almacenar datos de cada viaje realizado (incluso si el conductor no tiene pasajeros) y observar cómo otras opciones, como el transporte público, prestan servicios de transporte en un área para determinar la necesidad de compartir viajes. ToolRides puede contribuir con que los viajes de los conductores sean eficientes y ayudarlos a comprender dónde se pueden encontrar muchos clientes potenciales.
Las soluciones de transporte innovadoras se están volviendo más inteligentes al reconocer la oferta y la demanda. Se debe utilizar la automatización para abordar de manera eficiente los peligros en las carreteras. Servicios como estos pueden proporcionar datos más precisos (sin invadir la privacidad de todos los involucrados) que ayudarán a allanar el camino para una movilidad urbana más segura y rápida hasta la fecha.
Formas de preparar a la movilidad urbana para un futuro impulsado por la IA
Una de las formas de preparar a la movilidad urbana es Implementar sistemas de transporte inteligente. Al utilizar la inteligencia artificial para optimizar el tráfico, mejorar la gestión del transporte público y facilitar la movilidad de los ciudadanos. Esto incluye la implementación de semáforos inteligentes, sistemas de transporte público autónomo y aplicaciones móviles que proporcionen información en tiempo real sobre rutas, además de horarios de transporte.
Por otro lado, también se deben desarrollar infraestructuras inteligentes para integrar la inteligencia artificial en la infraestructura urbana, como sensores de tráfico, cámaras de vigilancia y sistemas de iluminación inteligente. Estos dispositivos pueden recopilar datos en tiempo real, analizar patrones de movimiento y ayudar a predecir posibles congestiones o incidentes en las vías públicas.
Otra forma de preparar al servicio de transporte, es fomentar la colaboración público-privada, pues al trabajar en conjunto con empresas tecnológicas y startups especializadas en movilidad para desarrollar soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial. Estas colaboraciones pueden dar lugar a proyectos piloto, pruebas de concepto y programas de investigación que impulsen la adopción de tecnologías avanzadas en el ámbito de la movilidad urbana.
