Llegar al trabajo a tiempo puede ser un auténtico desafío para los trabajadores del sector servicios durante las épocas de temporada alta. Julio y agosto son los meses preferidos por los turistas para venir a visitarnos, lo que implica que el número de habitantes de ciudades especialmente atrayentes se multiplique.
En temporadas anteriores Tarifa, en Cádiz, pasó de 18.000 habitantes a 40.000 en los meses de verano e, incluso, poblaciones pequeñas como Castell-Platja d’Aro, situada en Girona, pasaron de 12.000 a 120.000. Además, los turistas suelen aprovechar para pasar por grandes capitales como Madrid, una ciudad que, a pesar de tener un sistema de transporte público más amplio, atraviesa otras dificultades como sus múltiples obras. Un ejemplo es el paro de la mitad de la Línea 6 de Metro, que obliga a miles de trabajadores a buscar alternativas para ir y venir del trabajo.
Ante una situación que genera fatiga y estrés, muchas empresas apuestan por introducir sistemas de transporte compartido como autobuses lanzadera: vehículos que llevan a los trabajadores a su destino sin necesidad de que se tengan que preocupar por tiempos. Sin embargo, la masificación y los atascos también plantean un desafío importante para los operadores: el de calcular rutas que sean más eficientes. Para lograrlo, las aplicaciones que utilizan algoritmos de Inteligencia Artificial están ayudando a calcular los mejores itinerarios y, en consecuencia, a reducir la huella de carbono.
4 capacidades que hacen de la IA la aliada perfecta
- Análisis en tiempo real. En temporadas turísticas el tráfico es especialmente cambiante, por eso contar con una herramienta basada en IA capaz de analizar y calcular rutas en tiempo real es clave. La Inteligencia Artificial puede integrar datos de plataformas como Google Maps o Waze, y detectar congestiones o eventos inesperados para redirigir a los vehículos. Además, si un usuario cancela su viaje, puede recalcular en tiempo real una nueva ruta de paradas.
- Agrupamiento inteligente de empleados. La Inteligencia Artificial analiza direcciones y horarios de entrada y salida para agrupar a los trabajadores por zonas y turnos. Nuevas herramientas como el Clustering Geoespacial, son capaces de agrupar datos de puntos geográficos en función de su proximidad y determinar qué empleados pueden compartir vehículo sin tener que realizar desviaciones excesivas. Por ejemplo, si hay empleados de un mismo turno en zonas cercanas, se les asigna un shuttle con una sola ruta optimizada.
- Optimización de rutas con múltiples paradas. El objetivo de trasladar a varios trabajadores con un solo vehículo es crear rutas que sean lo más cortas, rápidas y eficientes posibles teniendo en cuenta restricciones como la hora de entrada al trabajo o la capacidad del vehículo. La Inteligencia Artificial lo que hace es calcular a qué hora y en qué orden recoger a cada trabajador. Así, se generan rutas que llegan justo a tiempo, minimizando kilómetros recorridos y evitando llegar demasiado temprano o tarde.
- Capacidad de predicción y aprendizaje. A través de herramientas de Machine Learning, la Inteligencia Artificial puede recoger grandes cantidades de datos para identificar patrones de rutas anteriores y dotar a los operadores de información relevante para tomar decisiones mejor informadas. Además, permite reajustar horarios o rutas según los comportamientos históricos de tráfico.
Cuando la movilidad urbana se ve desbordada por la afluencia turística, la Inteligencia Artificial se posiciona como una aliada clave para garantizar el desplazamiento eficiente y puntual de los trabajadores. Gracias a su capacidad para adaptarse a entornos cambiantes, predecir comportamientos y optimizar recursos, mejora la experiencia de usuario e impulsa la sostenibilidad y competitividad de las empresas. Apostar por soluciones tecnológicas inteligentes, como la que propone la española Celering, ayuda a afrontar con éxito los desafíos de las temporadas altas en materia de movilidad.
