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La Inteligencia Artificial aplicada a la Ingeniería civil
Redefiniendo la movilidad
El impacto transformador de la inteligencia artificial en el futuro del transporte de personas
Carlos Acha Ledesma
Director de Tecnología e Innovación. EMT de Madrid.
Los hábitos de movilidad de las personas están pasando por grandes cambios en un corto periodo de tiempo. Mediante una conectividad permanente a través de diferentes canales, la disponibilidad de información es universal, inmediata y en tiempo real, lo que permite comparar con facilidad las diferentes alternativas disponibles en función de preferencias y necesidades. En paralelo, el mercado afronta modelos de gestión muy diferentes, más diversificados, intermodales, con una drástica reducción de los márgenes y con una nueva cultura empresarial en la que factores como la sostenibilidad o la cohesión social y territorial han pasado a formar parte de los objetivos de máxima prioridad.
La digitalización y el manejo de datos impulsan este cambio transformacional. Tradicionalmente, el transporte ha sido un gran generador de datos. Su utilización intensiva marca un salto cualitativo, esencial para ofrecer un servicio de excelente, que implica comprender los comportamientos de los clientes y su interrelación en un nuevo ecosistema que conecta a los diferentes operadores, las infraestructuras y los servicios de la ciudad.
La explotación de datos evoluciona en tres fases madurativas, comenzando por el acopio de información proveniente de los diferentes sistemas centrales y embarcados con un altísimo nivel de detalle, lo que facilita un incremento sustancial de las capacidades analíticas. La segunda etapa comporta un tratamiento avanzado y exhaustivo de la información almacenada que, generalmente combinada con fuentes externas, aporta nuevos niveles de automatización, robotización y eficiencia operativa. Pero la fase que supone un avance significativo y diferencial se basa en la gestión del conocimiento y en una adaptación a nuevos contextos, en los que la movilidad cobra una nueva dimensión, permite entregar nuevas experiencias a los clientes y desarrollar nuevos modelos de negocio. En esta fase la inteligencia artificial (IA) juega un papel absolutamente determinante.
La IA ante los grandes retos de la movilidad
La movilidad de las personas afronta dos grandes retos: ganar la batalla del uso del transporte público frente al privado y lograr un transporte sostenible. Asimismo, la sostenibilidad debe entenderse desde al menos cuatro puntos de vista: ambiental y de descarbonización; de seguridad; de eficiencia; y de cohesión social y territorial. La IA contribuye activamente a la consecución de resultados mediante la explotación continua de datos provenientes de una variedad cada vez mayor de fuentes de información. Da respuesta a nuevas tendencias, supone entender las necesidades de movilidad de las personas, y está marcando tendencias transformacionales en prácticamente todos los campos de la movilidad, algunos de los cuales se detallan a continuación:
Sistemas dinámicos de explotación de transporte
Los nuevos modelos analíticos basados en IA, actualizados en tiempo real, aportan una nueva capacidad de previsión y predicción de la demanda, con gran precisión sobre las matrices de viaje origen/destino, e incluyendo variaciones por incidencias o eventos. Reemplazarán definitivamente las tradicionales encuestas, estarán fuertemente complementados con datos provenientes de operadores de telefonía móvil y otras fuentes externas, y contarán con «análisis de sentimientos » para evaluar la percepción pública.
Con estos modelos, la oferta de servicios logrará una adaptación inmediata y flexible a la demanda, ajustando frecuencias, ramales de líneas y paradas, revisando las políticas de movilidad y asegurando niveles de servicio, tiempos de viaje y tiempos de espera. El aumento de la capacidad de cómputo permitirá que los sistemas de transporte a demanda, hoy solo presentes en áreas demográficamente deprimidas, se generalicen en zonas de alta densidad de viajes. Estarán operados de forma global e integrados como parte de una única red. Será un importante avance en la resolución del «problema de la última milla» del transporte de viajeros y en la mejora de la coordinación modal.
Los gestores del sistema enfocarán sus esfuerzos en la gestión dinámica e interactiva de la red y de los activos que operan en ella por medio de instrucciones transmitidas en tiempo real, evitando la congestión y buscando una mejora permanente de la velocidad comercial, incluyendo acciones sobre la infraestructura.
Infraestructuras de transporte y movilidad
La interacción entre operación, vehículos conectados e infraestructuras alcanzará nuevas cotas de eficiencia con el edge computing, que permitirá automatismos locales en tiempo real sin necesidad de procesamiento en sistemas centrales. Se verá una rápida evolución hacia infraestructuras inteligentes, como la regulación semafórica preferente para el transporte público, los carriles-bus temporales con señalización inteligente, o los carriles reversibles en función de la demanda esperada, entre otras.
Será necesaria la transformación integral de las infraestructuras de intercambio modal, como intercambiadores, parkings disuasorios o los nuevos conceptos de hubs intermodales, sobre los que también se gestionará la distribución urbana de mercancías (DUM). En paralelo, de forma coordinada, se abordará la redefinición y la gestión efectiva de las zonas de bajas emisiones o de cero emisiones, en las que los componentes tecnológicos (IoT, computer vision, modelos analíticos predictivos, etc.) son clave para lograr la efectividad deseada. En el análisis futuro del retorno de las inversiones en infraestructuras se deberán tener en consideración estos factores tecnológicos, los de su rendimiento y los de su contribución real al cambio modal en favor del transporte público.
Material móvil
En cuanto al uso de la flota, se producirá una mejora sustancial de la eficiencia de los recursos disponibles para la explotación con la creación de gemelos digitales, que permitirán evolucionar los sistemas de mantenimiento hacia modelos predictivos que minimicen los costes, los tiempos de parada y los movimientos en vacío.
Un elemento crítico para la descarbonización de las ciudades está siendo la rápida evolución de la tecnología de motorización de flota (eléctrica, hidrógeno, entre otras), que se encuentra fuertemente apoyada en los desarrollos asociados a sistemas tecnológicos de infraestructura y de recarga inteligente, plenamente integrados con los sistemas de planificación y optimización de la operación.
Medios de pago y gestión tarifaria
El inicio de la transformación del sector lo ha marcado la digitalización de los sistemas de acceso y pago al medio de transporte. Además de abaratar los costes de operación por la recogida de la recaudación, generan confianza en el sistema y reducción de los tiempos de embarque y transbordo. Pero lo más relevante es la nueva capacidad de identificar a los clientes y registrar sus usos y hábitos, protegiendo su privacidad y asegurando el cobro de la tarifa más ventajosa al final de un periodo determinado. Los modelos ABT (account based ticketing) y los open loop payments eliminan la necesidad del uso de tarjetas específicas de transporte.
Con esta nueva información de alto valor y calidad es factible analizar la elasticidad de la demanda a los precios y, con ello, la generación de nuevos modelos tarifarios integrados, como suscripciones, tarifas planas, tarifas combinadas intermodales, tarifas zonales, pagos por paradas o la combinación de los sistemas de movilidad con otros servicios de la ciudad.
Conducción autónoma
La IA es crucial para el desarrollo de la conducción autónoma. Ya hay importantes avances en vehículos de ridesharing y en los de uso compartido. Progresivamente se verán niveles más elevados de autonomía en medios públicos.
El avance del 5G y su baja latencia, unido a las capacidades del mobile edge computing (MEC), aportan un avance diferencial que permite la interacción real entre vehículos (V2V) o con otros elementos de la vía (V2x), compatible con los tiempos de respuesta necesarios.
Los nuevos vehículos cuentan con sistemas avanzados de asistencia al conductor (advanced driver assistance systems, ADAS) que incorporan infinidad de elementos IoT (LiDAR, Radares) en los que el aprendizaje continuo que entrega la IA con uso de redes neuronales o computer vision es esencial.
La seguridad vial es un factor cada vez más determinante en la elección modal de los viajes. El vehículo autónomo y los ADAS aportan importantes mejoras para la consecución del reto de «cero accidentes» que todo prestador de servicio público de movilidad debe interiorizar.
El vehículo autónomo es la pieza clave para el desarrollo del «círculo virtuoso de la movilidad conectada» (conectada, compartida y eléctrica) y para el cambio de hábitos que supone en favor de los sistemas públicos frente al uso del vehículo privado.
Tras la consolidación de la conducción autónoma y como evolución natural futura, es previsible que comience a generalizarse la movilidad aérea de personas con el uso de drones que forme parte integrada de un sistema de movilidad pública eficiente.
Conductores y personal operativo: Evolución y transformación del rol
El sector sufre una escasez crónica de personal de conducción. Las condiciones laborales actuales experimentarán mejoras y transformaciones significativas, centrándose más en la calidad del servicio. La implantación masiva de los ADAS y del resto de elementos embarcados (cámaras de vigilancia, sistemas de conteo, etc.) apoyará la función de conducción con alertas tempranas. Estas, coordinadas con los centros de control de gestión operativa, contribuirán a una mejor resolución de situaciones en la vía y de emergencias viales.
Estos cambios estructurales aún se visualizan en un horizonte temporal lejano, pero en paralelo se diseñarán turnos de trabajo más adaptados a las nuevas medidas de conciliación, en favor de la igualdad y la equidad laboral. También alcanzarán al personal operativo de mantenimiento y de servicios asociados gracias a los sistemas predictivos, al autodiagnóstico y a los movimientos autónomos en instalaciones de mantenimiento, aparcamiento y regulación.
Mobility as a Service (MaaS) para una nueva experiencia de usuario
MaaS es el reflejo de una movilidad conectada y sostenible puesta a disposición de los usuarios. Se trata de un enfoque integrado que proporciona fácil acceso a diversas opciones combinadas de transporte, como autobuses, trenes, bicicletas, viajes compartidos y micromovilidad, soportado por una plataforma digital. Este concepto busca ofrecer una experiencia de movilidad más conveniente y basada en preferencias personalizadas.
MaaS está aún en un estado muy primario, con modelos centralizados que obligan a una toma de control de la gestión y de la información por parte del administrador de la aplicación. A medio plazo se desarrollarán modelos distribuidos que facilitarán la interacción y conexión total y permanente de operadores, reguladores, activos, usuarios, infraestructura y servicios complementarios. MaaS otorgará a clientes y usuarios una nueva experiencia digital, sin elevados niveles de intrusión personal, permitiendo además una gestión avanzada de la oferta y la demanda.
MaaS ofrece información de la red en tiempo real con ayuda de canales muy accesibles como apps y chatbots que, integrados sobre las plataformas de mensajería populares, ofrecen servicios de manera conversacional y contextual basados en IA generativa. Es el camino para asegurar una adopción rápida, efectiva y voluntaria de la nueva movilidad.
MaaS contribuye al desarrollo de las áreas menos favorecidas y potencia la vivienda en el extrarradio de las ciudades, favoreciendo el despliegue de políticas para descongestionar el centro de las grandes urbes. Así, se convierte a la movilidad en un eje estructurante y de cohesión territorial y social para un barrio, una ciudad, un área metropolitana e incluso un país. Se utilizan modelos dinámicos que combinan la información sociodemográfica con la de movilidad.
En la misma línea, MaaS será un soporte para la nueva movilidad al trabajo, un aspecto que las empresas deberán resolver combinando y coordinando soluciones personalizadas para sus empleados junto con las redes de transporte público de la ciudad, que podrán incluir medidas de laminación de horas punta a través de la flexibilidad de los horarios laborales.
Uniendo todos los factores, MaaS logrará una consolidación real de nuevos hábitos, otorgando confiabilidad e interacción de la red de movilidad con otros sistemas. Sobre MaaS se fundamenta la gestión de la última milla, con una visión de un viaje «puerta a puerta» en la que también puede incluirse la paquetería. Los usuarios de MaaS podrán obtener incentivos reales y medibles por su participación y contribución a la descarbonización con el uso de tokens que lo certifiquen y puedan transformarse en usos preferenciales del propio sistema de movilidad o de otros servicios de la ciudad.
Duración media de un trayecto diario al trabajo/centro de estudio. Distribución porcentual de respuestas
Un enfoque integral
La IA no debe abordarse solo desde una perspectiva futura. La rápida adopción tecnológica en los procesos de negocio se ha acelerado en los últimos tiempos con una «democratización» y un despliegue muy operativo, respaldado por la notable capacidad de creación de contenido nuevo y original de la IA generativa.
Sin embargo, sectorialmente existen aún una serie de limitaciones vinculadas a un próximo avance tecnológico que aún no ha llegado. Los esfuerzos de homogeneización y normalización, hoy muy apoyados por desarrollos normativos —como la iniciativa europea MDMS (multimodal digital mobility services) o la creación de «puntos nacionales de acceso—, aún no aportan la velocidad de cambio necesaria para la propia evolución del mercado. La descentralización de las transacciones, probablemente basada en blockchain, y la IA serán los que lo hagan.
La IA y su carácter disruptivo provoca ciertos recelos. Es preciso velar por no producir sesgos en la toma de decisiones que mantengan o incluso agraven diferencias sociales y territoriales, así como la perpetuación de estereotipos o las faltas de transparencia o de equidad. Por otro lado, el potencial desplazamiento de empleos supondrá un elemento de amplia controversia en un sector muy exhaustivo en mano de obra con déficit estructural. Y, por descontado, la generalización de la conducción autónoma abrirá debates de seguridad y fiabilidad, de dilemas éticos, suscitará cuestionamientos sobre una dependencia tecnológica demasiado elevada o incluso de tipo ambiental.
La movilidad precisa de un enfoque integral. Los diferentes grupos de interés, públicos y privados, deben conocer e interiorizar los cambios que la IA va a introducir para habilitar procesos participativos de forma progresiva, con importantes esfuerzos de comunicación y de participación ciudadana, protegiendo la privacidad de las personas. Deberá hacerlo con un enfoque global que incluya regulaciones efectivas para mitigar cualquier impacto negativo en el empleo y la equidad social, así como criterios de simplificación máxima del uso del sistema.
También se verán afectados los equilibrios económicos de los sistemas de transporte. Deberá abordarse una nueva fiscalidad de movilidad para empresas y personas, así como afrontar modelos de inversiones sostenibles hacia planes de uso de flotas limpias e infraestructuras inteligentes, incluyendo una apuesta fuerte por la digitalización, que asegure de manera eficiente los niveles de servicio esperados.
La IA está contribuyendo a la creación de una nueva experiencia de cliente más digital, condicionada por la necesidad de descongestión y de descarbonización de las ciudades. Ofrece innumerables posibilidades reales que los gestores debemos aprender a utilizar, pero nunca podrá reemplazar la capacidad de innovación y originalidad, la comprensión profunda, las conexiones emocionales o la inspiración adaptada a los diferentes contextos que el pensamiento humano puede aportar. La confluencia entre la capacidad de las máquinas y la creatividad y experiencia de las personas sigue contando con un amplio espacio para el desarrollo.