IA en el transporte: 10 beneficios y casos de uso para empresas modernas

La industria del transporte ha pasado por varias investigaciones, estudios, pruebas y mejoras para llegar a donde está ahora. Desde el primer hito del barco de vapor en 1787 hasta la invención de las bicicletas a principios del siglo XIX, los automóviles en la década de 1890, los trenes en el siglo XIX y los aviones en 1903, el sector ha experimentado una transformación significativa en los últimos años.

Hoy en día, la industria del transporte ha alcanzado un nivel sin precedentes en el que los vehículos ni siquiera requieren intervención humana para circular por la carretera. Obviamente, los avances tecnológicos han contribuido a su notable viaje de innovación y evolución. Ahora estamos en la era en la que la IA en el transporte ayuda a lograr grandes avances, captando la atención de los jefes del transporte en todo el mundo.

El mercado mundial de IA automotriz estaba valorado en 2.990 millones de dólares en 2022 y se estima que crecerá a una tasa compuesta anual de 25,5 entre 2023 y 2030.

Profundicemos para comprender los múltiples beneficios de la IA en el transporte, así como su uso práctico en la industria.

Comprender las infinitas ventajas de la IA en el transporte

La IA para el transporte aporta una serie de ventajas, revoluciona la industria y mejora varios aspectos del ecosistema del transporte. La IA, junto con otras tecnologías emergentes como IoT, aprendizaje automático, computación en la nube, análisis de big data y 5G, abre un mundo de oportunidades y nuevos horizontes para la interconectividad entre vehículos, allanando el camino para un transporte más eficiente, avanzado y seguro. sistemas.

Con la IA a la vanguardia, la visión de los vehículos autónomos se convierte en realidad y promete un cambio revolucionario en la forma en que percibimos y experimentamos el transporte. Marca un paso significativo hacia un futuro en el que la movilidad no sea solo una fuente para llegar a un destino, sino un ecosistema inteligente que priorice la seguridad, la conveniencia y la sostenibilidad.

Como era de esperar, aprovechar la IA en el transporte ayuda al sector a minimizar la congestión del tráfico, aumentar la seguridad de los pasajeros, reducir el riesgo de accidentes, disminuir las emisiones de carbono y disminuir los gastos financieros generales.

En resumen, la IA ha llevado a la industria a una nueva era de innovación, ofreciendo una multitud de beneficios que transforman la forma en que navegamos y gestionamos los sistemas de transporte.

Al darse cuenta del papel transformador de la IA en el transporte, las empresas de la industria están realizando importantes inversiones para obtener una ventaja competitiva y mantenerse a la vanguardia de los tiempos.

Echemos un vistazo rápido a algunos beneficios notables de la IA en el transporte:

A medida que la inteligencia artificial en la industria del transporte continúa evolucionando y dejando una huella en el sector, podemos esperar ver más aplicaciones de la IA en la industria automotriz. Exploremos algunos casos de uso práctico de la IA en el transporte.

Los 10 principales casos de uso de la IA en el transporte

La inteligencia artificial en la industria del transporte está remodelando todo el panorama. Desde optimizar la gestión del tráfico hasta mejorar la seguridad de los vehículos, las múltiples aplicaciones de la IA en el transporte justifican por qué la industria está presenciando un aumento exponencial y por qué las organizaciones están adoptando la tecnología.

Descubramos los 10 principales casos de uso de la IA en el transporte, explorando cómo la tecnología es una fuerza impulsora para revolucionar el sector.

Mantenimiento predictivo

La IA desempeña un papel fundamental en el mantenimiento predictivo de vehículos e infraestructuras. Ayuda a detectar problemas subyacentes y actuar de forma preventiva en lugar de reactiva. Al analizar datos históricos y en tiempo real, la IA puede pronosticar problemas potenciales con vehículos o infraestructura de transporte, lo que permite un mantenimiento proactivo para evitar averías y reducir el tiempo de inactividad. Este enfoque predictivo mejora la seguridad y contribuye al ahorro de costes para las empresas de transporte.

Chatbots de atención al cliente

Los chatbots impulsados ​​por IA están redefiniendo la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Estos chatbots, equipados con capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP), pueden comprender y responder a las consultas de los clientes sobre las características del automóvil, proporcionar información e incluso ayudar en la resolución de problemas.

Los chatbots de IA pueden hacerse cargo de las tareas mundanas de los empleados, como ayudar a los clientes a seleccionar el modelo de automóvil, programar pruebas de manejo y recopilar comentarios de los clientes, al tiempo que liberan a los agentes humanos para manejar problemas más complejos.

Al aprovechar los chatbots impulsados ​​por IA, las empresas pueden mejorar la eficiencia de su servicio al cliente, reducir los tiempos de respuesta y ofrecer una experiencia de usuario más personalizada y atractiva.

Quizás le interese saber: ¿Cómo mejorará la IA la experiencia del cliente en 2023?

Vehículos Autónomos

Una de las aplicaciones más transformadoras de la IA en el transporte son los vehículos autónomos o coches sin conductor. Los vehículos autónomos, un concepto que hace unos años era una fantasía de ciencia ficción, ahora se han convertido en una realidad. Tokio puede ser un gran ejemplo de esta visión en la que los coches sin conductor circulan con éxito por las carreteras. Sin embargo, por razones de seguridad, el conductor se sienta en el vehículo para controlarlo durante una emergencia.

A través del aprendizaje automático y sensores avanzados, la IA permite a los vehículos percibir y responder a su entorno, haciendo realidad la conducción autónoma. Si bien la gente se mostró escéptica ante esta visión durante sus etapas de desarrollo, los autos autónomos han hecho su entrada en el sector del transporte.

No es de extrañar que los vehículos autónomos sean la norma en un futuro próximo. Imagínese conseguir un Uber sin conductor. Ese día llegará pronto.

Detección de fraude de seguros

El fraude es un problema acuciante en el ámbito de los seguros de automóviles. Las aseguradoras tienen que pagar miles de millones de dólares en reclamaciones fraudulentas. La IA con PNL desempeña un papel crucial en la lucha contra el fraude de seguros. Los algoritmos de IA analizan el gran volumen de datos para identificar anomalías y detectar patrones sospechosos de actividades fraudulentas, lo que permite a las compañías de seguros tomar medidas proactivas para prevenir reclamaciones fraudulentas en tiempo real, ahorrar recursos, reducir las pérdidas financieras y mantener la integridad del ecosistema de seguros. . Al emplear IA en la detección de fraudes en seguros, las aseguradoras pueden agilizar el procesamiento de reclamaciones, mejorar la precisión y generar confianza con los asegurados.

Análisis del comportamiento del conductor

El análisis del comportamiento de los conductores basado en IA está transformando el panorama de la seguridad en el transporte. Los dispositivos telemáticos equipados con algoritmos de inteligencia artificial pueden monitorear y analizar diversos aspectos del comportamiento del conductor, incluido el exceso de velocidad, aceleraciones o frenadas bruscas, intervalos de cambio de aceite, consumo de combustible, tiempo de inactividad del vehículo después de un accidente y cumplimiento de las normas de tránsito.

Estos datos son invaluables para la gestión de flotas, los modelos de fijación de precios de seguros y la promoción de hábitos de conducción más seguros. Al proporcionar información sobre el comportamiento del conductor, la IA contribuye a mejorar la seguridad vial, reducir el riesgo de accidentes y ayudar a optimizar las primas de seguros en función de los hábitos de conducción individuales.

Predicciones de retrasos en los vuelos

Los retrasos en los vuelos son uno de los problemas más habituales a los que se enfrenta el transporte aéreo en la actualidad. Afecta negativamente la experiencia de vuelo de los pasajeros, socavando el valor de una empresa de transporte y provocando una mayor tasa de abandono de clientes.

La IA viene al rescate para superar estos problemas. Al aprovechar el análisis de big data y la inteligencia artificial para el transporte, la industria puede ofrecer un servicio al cliente excepcional al reducir sus tiempos de espera y mejorar la experiencia del viaje.

Dado que cualquier cosa, desde fallas técnicas hasta mal tiempo, puede causar retrasos en los vuelos, la tecnología ayuda al sector de la aviación a obtener información útil sobre las posibilidades que pueden causar retrasos y cancelaciones de vuelos. La empresa puede actualizar esta información y los detalles del vuelo a los pasajeros, lo que puede ayudarles a eliminar tiempos de espera innecesarios y planificar sus horarios en consecuencia.

Lea también: Influencias de la IA en la industria de la aviación

La gestión del tráfico

Uno de los mayores problemas de transporte que enfrentan habitualmente los viajeros es la congestión del tráfico. La IA para el transporte también está aquí para afrontar este desafío. Para optimizar el flujo de tráfico, los algoritmos de IA analizan datos en tiempo real de diversas fuentes, incluidos sensores, cámaras de tráfico y dispositivos GPS. Los sistemas inteligentes de gestión del tráfico ajustan dinámicamente los tiempos de las señales y desvían los vehículos, reduciendo la congestión y mejorando la eficiencia.

¿Qué es más? Los pasajeros se actualizan con información esencial como posibles casos de accidentes, predicciones de tráfico o bloqueos de carreteras. Además, se les notifica la ruta más corta, lo que les ayuda a llegar a su destino sin verse atrapados en problemas de tráfico. De esta forma, la IA no sólo resuelve el problema del tráfico no deseado sino que también reduce los tiempos de espera y mejora la seguridad vial.

Seguimiento de vehículos en tiempo real

Los sistemas de seguimiento de vehículos impulsados ​​por IA brindan información en tiempo real sobre la ubicación, el estado y el estado de una flota. Al integrar datos de GPS, sensores y análisis predictivos, las empresas pueden optimizar la planificación de rutas, monitorear la eficiencia del combustible y programar el mantenimiento de manera proactiva. Esto mejora la gestión de la flota, reduce los costos de combustible, mejora los plazos de entrega y garantiza la eficiencia operativa general de la flota de transporte.

¿Y lo que es más? Dado que los datos se transmiten a la nube, se puede acceder fácilmente a ellos desde cualquier dispositivo en cualquier momento.

La gestión del inventario

La IA en el transporte realmente ha revolucionado la gestión de inventarios y almacenes. Al aprovechar los robots de almacén impulsados ​​por IA y los algoritmos de aprendizaje automático, las empresas pueden predecir la demanda, identificar niveles óptimos de existencias y automatizar los procesos de reorden de manera más eficiente y precisa. Esto no solo minimiza el riesgo de situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias, sino que también mejora la eficiencia general de la cadena de suministro, reduciendo los costos y mejorando la satisfacción del cliente.

El uso de la IA en el transporte es muy notable, ya que puede realizar predicciones tanto a corto como a largo plazo. En las previsiones a corto plazo, puede comparar la oferta con la demanda y, al mismo tiempo, garantizar que solo tenga lo esencial en su almacenamiento. A largo plazo, predice tendencias e identifica necesidades estacionales.

Lea también: Cómo crear una aplicación de gestión de inventario

Cuidado inteligente del conductor

La IA está revolucionando el cuidado y la seguridad del conductor a través de sistemas inteligentes que monitorean el comportamiento del conductor y las condiciones de la carretera. Al aprovechar el reconocimiento de emociones, la visión por computadora, los sensores inteligentes de IoT y la inteligencia artificial en el transporte, los vehículos modernos pueden identificar el comportamiento de los conductores que puede representar riesgos para el tráfico. La IA puede discernir si la condición de un conductor es potencialmente peligrosa analizando factores como la temperatura corporal, la fatiga, la somnolencia, el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza, el comportamiento de conducción y el tiempo. En respuesta, el sistema de IA puede tomar medidas preventivas, como detener el vehículo o pasar al modo de conducción autónoma.

Los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) utilizan algoritmos de inteligencia artificial para detectar peligros potenciales, proporcionar alertas en tiempo real a los conductores y, en algunos casos, tomar acciones correctivas para prevenir accidentes. Esto no sólo mejora la seguridad de conductores y pasajeros sino que también contribuye a reducir los costes de seguros y mitigar el riesgo de accidentes causados ​​por errores humanos.

El gobierno del Reino Unido ha identificado la fatiga como una de las principales razones por las que el comportamiento del conductor provoca accidentes.

Ejemplos del mundo real de IA en el transporte

La IA hace que la industria automotriz sea más avanzada, automatizada y eficiente. Esta es la razón por la que muchas grandes empresas e incluso nuevas empresas emergentes utilizan cada vez más la IA en el transporte. A continuación se muestran algunos de los principales ejemplos de IA en el transporte.

tesla

Tesla aprovecha la IA para habilitar capacidades de conducción autónoma en su gama de vehículos. Este gigante automovilístico utiliza el potencial de la IA para detectar el comportamiento del conductor, como el nivel de fatiga y somnolencia, evitando posibles percances en las carreteras.

BMW

BMW utiliza más de 400 aplicaciones de IA en sus procesos operativos. Algunos de los últimos modelos de la marca están equipados con asistentes personales impulsados ​​por IA, que mejoran la comodidad y seguridad de los conductores al realizar multitud de tareas en función de las preferencias y el comportamiento del conductor.

Hitachi

Hitachi, el líder de la industria, es conocido por utilizar la IA en el transporte. La empresa es conocida por su software avanzado de mantenimiento predictivo de flotas. Aprovechando el poder de IoT y AI, Hitachi analiza grandes cantidades de datos, ofreciendo un monitoreo integral de la flota y garantizando la longevidad de los activos de la flota.

Waymo

Waymo, anteriormente conocido como el proyecto de vehículos autónomos de Google y que ahora opera como una empresa de tecnología de conducción autónoma, aprovecha el poder de la inteligencia artificial para habilitar funciones de conducción autónoma en su flota de camionetas de reparto, taxis y camiones con remolque.

Audi

Audi utiliza inteligencia artificial y visión por ordenador para inspeccionar las chapas de los vehículos. Estas tecnologías de próxima generación pueden detectar incluso las grietas más pequeñas en la etapa de producción, lo que permite a la empresa eliminar piezas defectuosas en los productos terminados.

¿Cuál es el futuro de la IA en el transporte?

Si bien la IA ya ha logrado avances notables en la transformación del panorama del transporte, todavía está comenzando a arañar la superficie de sus capacidades. De cara al futuro, el papel innovador de la IA en el transporte está preparado para evolucionar significativamente, integrándose más profundamente en la industria y asumiendo responsabilidades cada vez más complejas.

Más allá de la automatización y la reducción de errores, se espera que la IA se vuelva experta en predecir tendencias futuras, marcando el comienzo de una nueva era de toma de decisiones proactiva. El futuro de la IA en el transporte tiene un inmenso potencial para redefinir la forma en que transportamos mercancías y pasajeros de un lugar a otro.

Además, se espera que la seguridad vial alcance nuevos niveles a medida que nos acercamos a hacer realidad la visión de los vehículos totalmente autónomos. Según la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras (NHTSA), existen seis niveles de autonomía de conducción, como se muestra en la imagen siguiente.

Hoy en día, la mayoría de los vehículos impulsados ​​por IA se encuentran entre los niveles 1 a 3. En los próximos años o una década, lograremos una autonomía total, donde el conductor podrá renunciar a todo el control de la conducción y disfrutar del viaje como un pasajero.

Además de los vehículos sin conductor, los sistemas de gestión del tráfico impulsados ​​por IA están destinados a optimizar la movilidad urbana, reducir la congestión del tráfico y mejorar la eficiencia de las redes de transporte. Desde nuevos avances en vehículos autónomos hasta la integración de la IA en el análisis predictivo para la planificación de infraestructuras, el viaje que tenemos por delante promete una exploración continua del potencial de la IA para revolucionar todos los aspectos de la industria del transporte.

A medida que avanza la tecnología, podemos esperar presenciar una evolución del papel de la IA en el transporte, redefiniendo el futuro de la industria.

Nuestra experiencia en servicios de desarrollo de IA

Si el papel transformador de la IA en el transporte mencionado anteriormente lo ha inspirado y desea aprovechar sus capacidades en su negocio automotriz, está en el lugar correcto para tener éxito. Solo necesita asociarse con una empresa confiable de desarrollo de software de transporte como Appinventiv, que tiene una experiencia sustancial en la prestación de servicios de desarrollo de IA.

Podemos ser su proveedor de soluciones de IA de confianza, ayudándolo a avanzar en sus procesos operativos y acercándolo a sus objetivos comerciales mediante la creación de soluciones de IA personalizadas para sus necesidades comerciales específicas.

Ofrecemos una amplia gama de soluciones impulsadas por IA para empresas globales de todos los tamaños en todos los sectores, incluidos el transporte y la logística. Con un equipo de más de 150 expertos en logística y cadena de suministro, hemos entregado más de 200 software de logística de transporte para empresas de todo el mundo. Nuestro portafolio es un testimonio de nuestra competencia en la prestación de servicios de desarrollo de IA.

Póngase en contacto con nuestros expertos en IA en transporte ahora y entre en el mundo de la logística moderna, allanando el camino para soluciones de transporte eficientes e inteligentes diseñadas para satisfacer sus necesidades comerciales únicas.

Preguntas frecuentes

P. ¿Cómo mejora la IA la seguridad en el transporte?

R. La IA mejora la seguridad en el transporte de varias maneras:

• En primer lugar, emplea algoritmos avanzados para identificar rápidamente amenazas potenciales, mejorando las medidas de seguridad generales y las capacidades de vigilancia.
• En segundo lugar, la IA contribuye a la seguridad ambiental al reducir las emisiones al optimizar las rutas para ahorrar combustible.
• Por último, la IA agiliza los procesos de cobro de tarifas, empleando algoritmos avanzados para detectar y prevenir actividades fraudulentas.

En conjunto, las aplicaciones de IA crean un entorno de transporte sólido y seguro, abordando tanto las preocupaciones de seguridad como las consideraciones ambientales.

P. ¿Cómo se utiliza la IA en el transporte?

R. Aprovechar la IA en el transporte es un proceso multifacético que implica recopilar y preprocesar diversos datos, entrenar modelos de aprendizaje automático y desarrollar algoritmos. Integrada con sensores y dispositivos de IoT, la IA realiza análisis en tiempo real, toma decisiones autónomas y refina continuamente su rendimiento a través de ciclos de retroalimentación. Este proceso dinámico mejora la seguridad, optimiza el tráfico, habilita vehículos autónomos y mejora la eficiencia general del transporte.

P. ¿Cómo afectará la IA al transporte?

R. El impacto de la IA en el transporte es profundo y marca el comienzo de una era de avances sin precedentes. A través de sofisticados algoritmos y aprendizaje automático, la IA permite a los vehículos navegar de forma segura, detectar obstáculos, obedecer las normas de tráfico y tomar las decisiones correctas. Esta capacidad transformadora reduce significativamente la necesidad de intervención humana constante, contribuyendo a sistemas de transporte más eficientes, seguros e inteligentes. Desde vehículos autónomos en las carreteras hasta la gestión del tráfico impulsada por la IA, la influencia de la IA promete redefinir la forma en que nos movemos e interactuamos con el ecosistema del transporte.