Movilidad urbana inteligente con sistemas de transporte público impulsados por IA.

Retrasos, aglomeraciones y rutas insuficientes: todos los días, los pasajeros se encuentran con estos y muchos otros problemas que les hacen dudar a la hora de elegir el transporte público. Para contrarrestar esta situación, los sistemas de transporte público recurren ahora a la inteligencia artificial (IA) como solución eficaz para optimizar la planificación de rutas, predecir interrupciones y ofrecer información puntual. Este blog explora cómo la combinación de IA, análisis avanzados y datos de origen colectivo puede transformar el transporte público en una red más fiable y fácil de usar, restaurando en última instancia la confianza en la movilidad urbana.

El poder transformador de la tecnología de IA

La capacidad de la IA para analizar grandes conjuntos de datos y anticipar el comportamiento de los usuarios está transformando el transporte. Al integrar los datos de las aplicaciones para pasajeros y los sistemas de planificación de viajes, la IA ayuda a racionalizar la planificación de rutas y la gestión del tráfico, reduciendo los tiempos de desplazamiento y mejorando la fiabilidad del servicio.

1. Datos de origen colectivo para gestionar las interrupciones

Los datos de origen colectivo ayudan a gestionar las interrupciones inesperadas, proporcionando información en tiempo real sobre el terreno que ayuda a los proveedores de transporte a abordar con prontitud los retrasos, las cancelaciones y los cambios de ruta. Este método transparente no sólo proporciona notificaciones en directo y recomendaciones proactivas a los viajeros, sino que también permite a los operadores recompensar a los usuarios, reforzando la confianza en los servicios de transporte público.

Actualmente se están desarrollando muchas soluciones con la ayuda de la IA, que utiliza datos de origen colectivo para proporcionar información sobre interrupciones en tiempo real. Por ejemplo, nuestra plataforma basada en IA, Journey Watch, permite a los proveedores gestionar las interrupciones a escala.

Journey Watch de Nagarro: Una plataforma de datos de origen colectivo para la gestión de interrupciones

Journey Watch de Nagarro aprovecha los datos compartidos por los viajeros y la información de los operadores para enviar notificaciones en tiempo real sobre retrasos, cancelaciones o cambios de ruta. También agiliza la comunicación entre pasajeros y operadores, incluyendo la delegación a grupos de pasajeros de confianza cuando sea necesario.

Fig 1: Panel de control de Journey Watch

Esta solución está construida de forma similar a la aplicación Waze, en la que los usuarios comparten información sobre lo que ocurre sobre el terreno y obtienen beneficios mutuos. Esta información también es relevante para los operadores de transporte público.

2. Personalización para mejorar la experiencia del usuario

Las aplicaciones de movilidad modernas van ahora más allá de la planificación básica de viajes. Con soluciones mejoradas mediante IA, estas aplicaciones son capaces de aprender todo sobre el comportamiento del usuario y ofrecer recomendaciones personalizadas, sugerir rutas alternativas durante las interrupciones y proporcionar recordatorios oportunos para la compra de billetes. Arriva, uno de los principales operadores europeos de transporte de pasajeros, se asoció con Nagarro para desarrollar un asistente de viajes basado en IA, ViTA (Very Intelligent Travel Assistant), que personaliza las experiencias de viaje según las necesidades individuales.

ViTA: para recomendaciones de viaje personalizadas

ViTA, una solución de Arriva UK Trains, consolida los datos de viaje para agilizar la planificación de viajes, impulsar la venta de billetes y mejorar la eficiencia operativa, todo ello adaptando la experiencia de viaje a las necesidades individuales.

Fig 2: Un cliente interactuando con ViTA, el asistente de viajes de Arriva

ViTA utiliza planificadores de viajes mejorados por IA para transformar los viajes cotidianos en un servicio personalizado. ViTA ayuda a agilizar la planificación del viaje y también
- ofrece información sobre el viaje y las tarifas en tiempo real,
- proporciona enlaces para reservar servicios según las necesidades con un solo clic,
- personaliza las opciones de viaje en función de las preferencias del usuario, y,
- muestra recomendaciones de alojamiento cerca de los puntos de viaje.

3. Mejora de las operaciones mediante el análisis predictivo

Hoy en día, las soluciones de movilidad dependen en gran medida de los datos. Las plataformas de movilidad como servicio (Mobility-as-a-Service, MaaS) generan enormes cantidades de datos (como horarios y localización de vehículos en tiempo real) que la IA convierte en información práctica.

Un aspecto vital de los conocimientos de la IA es el análisis predictivo, que ayuda a prever y optimizar los horarios de los servicios y los flujos de pasajeros, reduciendo costes y mejorando la planificación operativa. A su vez, las ciudades se benefician de estos datos de alta calidad, casi en tiempo real, que les ayudan a mejorar y perfeccionar sus operaciones de tránsito.

4. Capacitar a los empleados con chatbots

El papel de la IA va más allá de los servicios a los pasajeros. Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, las herramientas de IA permiten a los operadores detectar anomalías -como accidentes o problemas de mantenimiento- y ajustar los servicios con rapidez. Estos análisis, potencialmente mejorados por la visión por ordenador y la computación periférica, permiten tomar decisiones más informadas en todos los ámbitos, incluido el personal que puede interactuar con los sistemas internos a través de interfaces conversacionales. Una de estas soluciones es Staff Companion de Nagarro.

Staff Companion de Nagarro: Asistente conversacional basado en IA

La solución Staff Companion simplifica la comunicación interna de los agentes de estación y los conductores de tren proporcionándoles una interfaz conversacional para acceder a diversos sistemas. Agiliza tareas como la notificación de retrasos, incidentes o problemas con los equipos, mientras que funciones como la configuración de recordatorios y la entrada de voz natural aumentan la eficiencia operativa y la accesibilidad del personal.

Fig 3: Interfaces de Staff Companion

Por qué la calidad es el aspecto clave de sus datos

Los datos de alta calidad y de origen colectivo son la base de las aplicaciones de IA eficaces. Estructurar información precisa sobre los pasajeros en bucles de aprendizaje eficientes permite a la IA gestionar las interrupciones, optimizar las rutas y personalizar los servicios. Además, es vital diseñar sistemas de IA que equilibren el rendimiento con la sostenibilidad, minimizando el impacto medioambiental al reducir el procesamiento innecesario de datos. La integración de información fiable procedente de API y bases de datos existentes garantiza además unos resultados fiables sin sobrecargar los recursos informáticos.

El futuro de la IA en el transporte

Optimización de tareas específicas con modelos diminutos

En los próximos años, se espera que los proveedores de transporte realicen una transición hacia modelos más pequeños, especializados y específicos para cada tarea, integrados en sistemas como plataformas de venta de billetes, herramientas de navegación y aplicaciones de mantenimiento. Al centrarse en la optimización de tareas específicas, estos modelos más pequeños reducirán aún más los costes computacionales y mantendrán la precisión, incluso en entornos con conectividad limitada.

Estos minúsculos modelos interactuarán para resolver problemas locales y, con el tiempo, abordar retos de transporte más amplios. La creación inmediata de estos modelos garantiza la existencia de los componentes esenciales para la escalabilidad futura. Los modelos especializados abordan los retos de fiabilidad ofreciendo respuestas rápidas, incluso cuando la conectividad es limitada. Realizan tareas específicas y repetitivas, demostrando que pueden lograrse soluciones eficaces sin depender de grandes cantidades de datos. Estas tareas incluyen

• proporcionar información sobre la estación
• el recuento de pasajeros, o
• detectar defectos.

Toma de decisiones autónoma con IA agéntica

El mundo está evolucionando rápidamente hacia la IA Agenética, dando paso a una nueva era de eficiencia y productividad inteligente impulsada por los datos y la IA. La IA agéntica presenta mayores grados de autonomía y capacidad de mejora sin intervención humana (en comparación con los modelos diminutos o agentes de IA que siguen reglas predefinidas y tienen muy poca autonomía). Según un informe de Emergen Research, el mercado de la IA agéntica se valoró en 30.900 millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca hasta los 367.680 millones de dólares en 2033, lo que supone un enorme crecimiento del 31%.

La IA agenética impulsará la innovación y redefinirá el panorama del transporte público, con una planificación eficaz de las rutas, carreteras más seguras y mejores experiencias para los pasajeros. Y lo que es más importante, la IA agenética puede desempeñar un papel crucial para que el transporte sea más limpio y sostenible. Aparte de estas ventajas, la IA agéntica se está aprovechando rápidamente para impulsar los vehículos autónomos y es posible que muy pronto se implemente en el transporte de masas.

Conclusión

Diversos proveedores de transporte de todo el mundo siguen integrando la IA en el transporte público y están preparados para dar forma al futuro de la movilidad urbana. Con varios ejemplos reales basados en la IA, como los mencionados anteriormente, los viajeros, el personal de transporte y los responsables de la toma de decisiones pueden optimizar el transporte público. Desde experiencias de viaje personalizadas hasta una mayor eficiencia operativa, los conocimientos basados en la IA están revolucionando el transporte público, haciéndolo más accesible, resistente y sostenible. Además, la previsible transición de los modelos tradicionales de IA a la IA agéntica en el futuro garantizará unos sistemas de transporte más inteligentes, eficientes y seguros.