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El Futuro del Transporte Público: Cómo la Inteligencia Artificial Revoluciona los Sistemas de Recaudo

3 de enero, 2025 | Por: Adriana Palacio


La IA facilita la implementación de pagos con reconocimiento facial

Los sistemas de recaudo afrontan varios retos para ofrecer una experiencia fluida a las personas usuarias y una operación eficiente que contribuya a la sostenibilidad del transporte público. Las extensas filas para validar o recargar el medio de pago, la falta de interoperabilidad entre subsistemas de transporte y la evasión del pago afectan la experiencia de las personas usuarias y comprometen la viabilidad financiera del sistema de transporte. La inteligencia artificial (IA) ofrece soluciones para mejorar el acceso y la eficiencia de los sistemas de recaudo para transporte público. Este artículo examina tres áreas en las que la IA puede contribuir a la consecución de estos objetivos.


Eficiencia de la Validación de Medios de Pago y el Flujo de Pasajeros


El uso de IA en los procesos de validación y control de acceso puede llevar a una reducción en los tiempos de espera en estaciones y buses, pues la IA facilita la implementación de pagos con reconocimiento facial, eliminando la necesidad de tarjetas físicas y disminuyendo los tiempos de validación. Adicionalmente, algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar el flujo de pasajeros en tiempo real y modificar de forma dinámica el sentido de las barreras de control de acceso en estaciones para prevenir congestiones.


Por otra parte, los chatbots y asistentes inteligentes pueden mejorar el flujo de pasajeros al ofrecer información en tiempo real acerca de alternativas de pago; ubicación de estaciones, buses y accesos; y tiempos de espera. También pueden orientar a las personas usuarias en la compra y recarga de tarjetas, reduciendo la demanda de personal en taquillas y evitando congestión innecesaria en las estaciones.


Integración de sistemas de recaudo en redes de transporte multimodal


Muchas ciudades están avanzando hacia sistemas de movilidad integrada, en los que distintos modos de transporte (metro, trenes, buses, micromovilidad) se articulan de manera eficiente y fluida. La IA puede facilitar esta integración mediante los siguientes mecanismos.


  • Plataformas de pago unificado: los algoritmos de IA posibilitan la interoperabilidad entre distintos sistemas de pago, al analizar y procesar múltiples fuentes de datos en tiempo real, de manera que diversos medios de pago (tarjetas sin contacto, aplicaciones móviles, QR, biometría) puedan integrarse. Esto permite ofrecer una experiencia sin contratiempos para la persona usuaria, quien puede utilizar una única cuenta o dispositivo para acceder a distintos servicios de transporte.


  • Tarifas dinámicas y personalizadas: los modelos de IA tienen la capacidad de modificar las tarifas de acuerdo con la demanda y el perfil de uso de los pasajeros. Mediante un análisis de patrones de viaje, pueden ofrecer incentivos o descuentos para fomentar el uso del transporte público en periodos valle, contribuyendo a una mejor distribución de la demanda a lo largo del día


  • Sistemas de recompensa inteligente: a través del análisis del comportamiento de las personas usuarias, la IA puede diseñar estímulos para mejorar la experiencia de los pasajeros y potenciar los ingresos del sistema de transporte. Por ejemplo, puede definir descuentos dinámicos para pasajeros frecuentes, o incentivos por el uso de los medios de pago más costo-eficientes o la adquisición anticipada de pasajes. De esta manera, se fomenta el uso del transporte público y, en consecuencia, una mayor estabilidad de los ingresos del sistema.


Detección de evasión


La IA puede contribuir a reducir la evasión del pago facilitando su detección. Los algoritmos de visión artificial son capaces de identificar patrones de conducta vinculados a la evasión, tales como el ingreso sin validar o el uso indebido de tarjetas de transporte. Los sensores y cámaras equipados con IA pueden verificar automáticamente si las personas usuarias han efectuado la validación requerida para ingresar al sistema. Además, el análisis de datos históricos permite prever en qué estaciones o rutas se observan las mayores tasas de evasión, con el fin de implementar tácticas de control específicas en dichos lugares.


En conclusión, la IA puede transformar la manera en que se gestiona el recaudo, contribuyendo a la eficiencia de los sistemas y a la transformación del transporte público hacia un modelo más sostenible. Su capacidad para analizar datos en tiempo real, anticipar tendencias y optimizar procesos revolucionará la experiencia de las personas usuarias y la gestión de las operaciones. A medida que estas tecnologías avancen, los sistemas de recaudo serán más eficientes, intuitivos y accesibles, promoviendo una movilidad urbana fluida y conectada.

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