Flotas inteligentes: Cómo la IA para flotas está cambiando la movilidad

Está claro y se acepta ampliamente que la Inteligencia Artificial (IA) ya está transformando nuestras vidas. La utilización de estas tecnologías permitirá a las empresas y a las personas realizar más tareas con un menor esfuerzo, al automatizar procesos complejos. En este artículo se explora el impacto de la Inteligencia Artificial en el sector de la movilidad, destacando su aplicación en IA para flotas, logística inteligente y el uso de datos telemáticos para optimizar operaciones.

La Inteligencia Artificial no solo está revolucionando el sector de la movilidad, sino que, combinada con los datos telemáticos, ofrece oportunidades únicas para la gestión de vehículos en tiempo real. Estas tecnologías mejoran el monitoreo de flotas y fortalecen la seguridad de flotas, al mismo tiempo que permiten optimizar operaciones y reducir costos operativos. Solicita una demo y descubre cómo estas herramientas pueden transformar la gestión de tu flota y llevar tus operaciones al siguiente nivel.

¿Qué es la Inteligencia Artificial y por qué es importante?

La Inteligencia Artificial, definida en 1956 por el profesor universitario John McCarthy, es "la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes". Un subconjunto de IA es el aprendizaje automático, que se describe como el campo de estudio que ofrece a los ordenadores la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.

Según McKinsey, la aplicación de la Inteligencia Artificial permitirá el aumento de la productividad y otros beneficios no solo para las empresas, sino también para toda la economía. Un ejemplo son las soluciones basadas en IA para flotas, como el monitoreo de flotas y la gestión de vehículos en tiempo real, que ofrecen oportunidades significativas para optimizar las operaciones y lograr la reducción de costos operativos. Las estimaciones desde un punto de vista macroeconómico indican que la automatización por sí sola podría aumentar el crecimiento de la productividad a nivel global de un 0,8 % a un 1,4 % cada año.

La Inteligencia Artificial tendrá un impacto transformador similar al que tuvo la electricidad hace 100 años. Cambiará cada sector, desde la sanidad hasta el transporte, las comunicaciones y los procesos de fabricación, impulsando avances en logística inteligente, seguridad y eficiencia.

Aunque la idea de la Inteligencia Artificial no es novedosa, el ritmo de los avances recientes definitivamente lo es. Hay tres factores principales que promueven esta aceleración:

1. Capacidad informática: Están surgiendo avances más allá de la generación actual de unidades de procesamiento central (CPU, por sus siglas en inglés) y unidades de procesamiento de gráficos (GPU, por sus siglas en inglés). Se ha agregado esta capacidad en centros de datos altamente escalables y se puede acceder a ella a través de la nube.
2. Macrodatos: Se recopilan enormes cantidades de información (imágenes, voz, vídeo, ubicación, información de sensores…) a través de procesos de IoT y se pueden utilizar para formar modelos de inteligencia artificial.
3. Aprendizaje Automático (AA): Los algoritmos han avanzado de manera considerable mediante el desarrollo de un aprendizaje profundo basado en redes neuronales. Además, la accesibilidad de estos algoritmos a través de kits de herramientas, como scikit-learn y Tensorflow, está ayudando a los desarrolladores y analistas de datos. Estas capacidades facilitan el análisis de datos telemáticos para tomar decisiones más informadas en la gestión de flotas.

La Inteligencia Artificial y la adopción de la tecnología

Las empresas deberán tener en cuenta una serie de consideraciones pertinentes antes de empezar con la Inteligencia Artificial en sus operaciones. La tecnología es compleja y su éxito depende del entorno (es decir, la calidad de los datos, la cultura empresarial o la apetencia de los clientes). En el ámbito de la IA para flotas, por ejemplo, el manejo adecuado de los datos telemáticos es esencial para impulsar la gestión de vehículos en tiempo real y garantizar la seguridad de flotas, reduciendo riesgos y optimizando la eficiencia operativa.

Normalmente, la Inteligencia Artificial afecta en cierta medida a la transparencia de las decisiones y el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que obliga a las empresas a indicar claramente lo que hacen con los datos, puede aumentar la complejidad. Sin embargo, estas tecnologías tienen el potencial de ofrecer beneficios tangibles en términos de logística inteligente, ayudando a lograr la reducción de costos operativos y mejorando el monitoreo de flotas.

También preocupa considerablemente la seguridad. Se debe tener en cuenta en las fases tempranas la garantía de que una Inteligencia Artificial no se piratee ni se programe de forma maliciosa. Durante su mandato como Primer Ministro de Canadá, Justin Trudeau, en unas declaraciones en Toronto, un centro mundial emergente de inteligencia artificial, destacó la importancia de aplicar principios éticos a la Inteligencia Artificial y propuso la creación de un "grupo de trabajo" que refuerce la diversidad y la transparencia en el desarrollo de estas tecnologías.

¿Cómo afecta la Inteligencia Artificial a los puestos de trabajo?

Un interesante debate se centra en cómo se verán afectados los empleos de las personas. Según McKinsey, solo un pequeño porcentaje de empleos (aproximadamente el 5%) se pueden automatizar completamente mediante las tecnologías de Inteligencia Artificial actuales, mientras que el 60% de los empleos tienen al menos un 30% de actividades que se pueden automatizar. Esto también se aplica a los directores generales, ya que dedican alrededor de una cuarta parte de su tiempo a actividades que pueden hacer las máquinas, como el análisis de informes y datos para fundamentar las decisiones.

En lugar de sustituir a los empleos, la Inteligencia Artificial reducirá algunas tareas en muchas profesiones y los trabajadores dispondrán de más tiempo para centrarse en las actividades que añaden más valor. En el ámbito de la gestión de vehículos en tiempo real y el monitoreo de flotas, esto significa una mejora significativa en la logística inteligente, la seguridad de flotas y la reducción de costos operativos. Al automatizar procesos repetitivos y menos creativos, la Inteligencia Artificial puede aumentar no solo la eficiencia, sino también la satisfacción laboral de los empleados.

IA para flotas: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la movilidad

Las tecnologías de la Inteligencia Artificial y de aprendizaje automatizado afectarán considerablemente a los sectores de la automoción y la movilidad a medida que introducen nuevos productos y modelos de negocio en lugar de solo mejoras de la productividad. En este contexto, soluciones como la IA para flotas se han convertido en herramientas clave para optimizar procesos y aumentar la eficiencia operativa.

En el sector de la movilidad, los vehículos modernos están diseñados para estar completamente conectados, enviando, recibiendo y analizando "enormes cantidades de datos". Estas capacidades no solo fortalecen la seguridad de flotas, sino que también potencian la gestión de vehículos en tiempo real, ofreciendo a las empresas la posibilidad de tomar decisiones más informadas gracias al uso de datos telemáticos. Este nivel de conectividad representa un cambio significativo en la forma en que se gestionan las flotas y se optimizan las operaciones.

Los coches son centros de datos sobre ruedas. Muchas partes interesadas pueden utilizar toda esa información (autoridades de tráfico, empresas de leasing, municipios, fabricantes de automóviles, aseguradoras, talleres, servicios de emergencia, etc.) en el ámbito de la movilidad para mejorar los procesos y lograr la reducción de costos operativos.

Algunos ejemplos de aplicaciones de la IA para flotas:

• Reducción de los accidentes laborales: las técnicas de AA permitirán aprender cuáles son las diferentes causas de los accidentes de carretera, como la distracción, las condiciones meteorológicas, la fatiga y las averías de los vehículos. Al contar con sensores de IoT a bordo, podremos comprender en profundidad las razones que hay detrás de un accidente, así como predecir cuándo puede producirse un accidente similar (con una probabilidad razonable) y avisar al conductor y a la empresa, lo que mejora la seguridad de flotas.
• Transporte público bajo demanda: tendrá en cuenta tanto los datos históricos como los datos en tiempo real para planificar rutas más eficientes, mejorando la logística inteligente y la capacidad de respuesta. Sistemas que "se comunican" entre sí: el soporte combinado ha mejorado los patrones de enrutamiento y tráfico.
• Algoritmos de mantenimiento predictivo: detectarán un error potencial en función de datos estadísticos de los mismos modelos con condiciones de conducción similares y se programará un taller según la agenda del propietario, reduciendo el tiempo de inactividad y optimizando el monitoreo de flotas.
• Logística inteligente: la realización de un seguimiento de los patrones de los operadores (recogida de pedidos, control de inventario y personal de campo), en combinación con los pedidos predictivos en ciertas áreas, puede reducir los tiempos de entrega y optimizar los niveles de existencias en los almacenes.

Geotab y la IA para flotas: datos completos para crear nuevas herramientas

Geotab comprende el potencial de la IA para flotas aplicada al gran volumen de datos que recopilamos diariamente (más de 2 mil millones de puntos de datos al día). Estamos tomando varias medidas para mejorar nuestros procesos y productos mediante el uso de datos telemáticos, macrodatos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Algunos ejemplos e iniciativas concretos son:

• Optimización operativa mediante análisis de datos: Utilizar el análisis de datos para optimizar las operaciones en todos nuestros departamentos, la producción prevista, la información financiera, las llamadas de asistencia, los inicios de sesión del servidor, etc. Esto contribuye directamente a la reducción de costos operativos y a una gestión más eficiente. 
• Predicción de problemas eléctricos del vehículo: En función de las curvas del voltaje de la batería y de las detecciones reales de agotamiento de la batería, hemos desarrollado un modelo de AA capaz de predecir cuándo está a punto de fallar una batería. Esto permite realizar intervenciones oportunas, reduciendo riesgos y mejorando significativamente la seguridad de flotas.

• Conjuntos de datos completos para aplicaciones valiosas: Tras agregar y anonimizar los conjuntos de datos, proporcionamos insights útiles para diversos sectores, impulsando la logística inteligente y la planeación urbana.

  Algunos ejemplos incluyen:

1. Los badenes, detectados con el acelerómetro de nuestro dispositivo, ayudan a los municipios a localizar dónde tienen que reparar el pavimento.
2. Zonas peligrosas. La identificación de áreas en las que se producen accidentes o donde hay muchos eventos bruscos ayudará a las autoridades a mejorar las señales de tráfico.
3. La información sobre la temperatura exterior recopilada de los ordenadores de los vehículos para detectar posibles áreas de contaminación y predecir con mayor precisión las condiciones climáticas en una ciudad.
4. Búsqueda de estacionamiento. La identificación de patrones de vehículos que buscan lugares donde estacionar ayudará a los responsables de las infraestructuras a planificar el transporte público y/o nuevas áreas de estacionamiento.
5. Tráfico en intersecciones. Evaluación precisa de los flujos de tráfico, incluidos los tiempos de espera, e identificación del tipo de vehículo al mismo tiempo (por ejemplo, camiones frente a turismos)

Vea lo que es posible con los datos telemáticos y descubra cómo la IA para flotas puede transformar su operación. Solicita una demostración y explore cómo los datos telemáticos de Geotab pueden llevar la gestión de vehículos en tiempo real y el monitoreo de flotas a un nuevo nivel de eficiencia.