En la inauguración del segundo día del Congreso de ATUC han estado presentes Miguel Ruiz, presidente de Atuc Movilidad Sostenible y gerente de la Empresa Malagueña de Transportes, y el alcalde de Málaga, Francisco de la Torre.
El presidente de ATUC, Miguel Ruiz, ofreció unas palabras de bienvenida a las personas asistentes y anticipó los contenidos que se tratarían durante la jornada. Ruiz subrayó la oportunidad de analizar la IA desde la perspectiva de la movilidad en un momento que calificó como desafiante. Señalaba que la población demanda más transporte público y el sector no puede crecer por la ausencia de un marco de estabilidad como el que ofrecería una Ley de Movilidad Sostenible. Esa normativa debería garantizar la financiación de las empresas.
Por su parte, el alcalde de Málaga, Francisco de la Torre, destacó la apuesta que la ciudad realiza por la movilidad. Abogó por un transporte público cómodo y seguro, y adecuado para los desafíos modernos, como resolver los problemas medioambientales a los que nos enfrentamos. Asimismo, el alcalde de la ciudad andaluza refirió el incremento de la población que vive en las ciudades y las soluciones que el transporte público puede ofrecer dentro de este contexto. Por último, De la Torre subrayó el trabajo realizado por Atuc a lo largo de todos estos años. Su labor le ha dado un prestigio bien merecido como entidad defensora del sector e interlocutor de referencia para todos los agentes de la movilidad en nuestro país.
Victoria Gómez, líder de IA en IBM España, Portugal, Grecia e Israel
Endesa presentó la primera ponencia de la mañana, invitando a imaginar un autobús que permita anticiparse a las necesidades de las personas viajeras. Para contar con un transporte público más sostenible, que resulte preferible respecto al transporte individual, se dio paso a Victoria Gómez, líder de IA en IBM España, Portugal, Grecia e Israel. Ella habló de las aportaciones de la IA al sector del transporte urbano, y cómo esta tecnología hará ciudades más inteligentes y sostenibles, de forma que toda la ciudadanía resulte beneficiada.
Gómez se remontó a los años 50 del siglo pasado, cuando Alan Turing determinó que la IA respondería a preguntas como lo haría un experto en la materia. Ya en los 80 aparece el concepto de machine learning, por el que estos programas obtienen la capacidad de aprender, y el gran mito que representó el sistema Deep Blue, al derrotar al campeón Garry Kasparov en una partida de ajedrez. Este aprendizaje se basa en el establecimiento de patrones (datos de entrenamiento) para que el programa pueda reconocer un objeto (datos de validación). Otra opción, denominada aprendizaje supervisado, requiere la presencia de una figura que valida la aprehensión de conceptos por parte de la inteligencia artificial. La tercera alternativa es introducir datos sin etiquetar para que el propio sistema realice sus propias asociaciones (aprendizaje no supervisado). En los años 2010 surge el término deep learning, o redes neuronales profundas, que imitan el cerebro humano a través de redes neuronales diseñadas para realizar tareas diferentes. En definitiva, señaló, llevamos años utilizando la IA sin ser conscientes de ello.
El último paso en llegar ha sido la IA generativa, que supone una revolución en tanto que nos dota de capacidades para trabajar más rápido, gracias a la forma en la que se entrena la inteligencia artificial. En el caso de IBM, mencionó la tecnología watsonx, que aprende más rápido, ya que puede generar información a partir de lo que no conoce, al recibir un enorme volumen de información.
Por tanto, el éxito de la IA generativa se basa en la velocidad que proporciona. Muchas empresas están probando la tecnología, pero no se observan grandes desarrollos. A juicio de Gómez, la primera necesidad es contar con una IA abierta (capaz de emplear, e incluso combinar diferentes modelos), confiable y que ofrezca capacidades híbridas. Después de hacer pruebas, explicó la representante de IBM, las empresas necesitan emplear un sistema de IA que garantice fiabilidad y limite los riesgos en términos de privacidad, transparencia y explicabilidad. Respecto a la capacidad híbrida, indicó que consiste en la combinación del aprendizaje automático con el procesamiento del conocimiento humano.
Gómez mencionó casos reales que han funcionado en términos de experiencia de cliente, efectos beneficiosos en la productividad de las personas empleadas y de optimización de procesos. La propia IBM emplea un sistema de recursos humanos basado en un asistente virtual que combina las capacidades de la IA y la automatización. De esta forma, el asistente no solo responde a preguntas, sino que también ejecuta operaciones, concluyó.
En el caso de la movilidad, citó el proyecto piloto que se está desarrollando para EMT Madrid para la optimización de rutas, con el que se pretende mejorar la resolución de incidencias en todos los servicios de la compañía operadora. Además podrá utilizar ese conocimiento preciso de la movilidad urbana para ayudar a EMT en la toma de decisiones y planificación eficiente de su infraestructura y servicios de transporte. Concluyó Gómez que la IA aportará beneficios operativos, la posibilidad de actuar en tiempo real y una estandarización de las respuestas. Además, contribuirá a mejorar la satisfacción, aportará una evolución en la relación con la ciudadanía y contribuirá a un transporte más sostenible, eficiente e inclusivo.
César Lanza, socio director de Tecnova I&S
A continuación, Solaris brindó una panorámica de sus soluciones en materia de transporte público antes de presentar a César Lanza, socio director de Tecnova I&S, quien ofreció una aproximación a la IA en el transporte urbano y metropolitano. En relación a esta tecnología que ha creado numerosas expectativas, comenzó su exposición subrayando la curva exponencial que está viviendo la valoración bursátil de las empresas que forman parte de esta industria, como Nvidia u OpenAI.
Respecto a la presencia de la IA en el transporte, mencionó la enorme velocidad a la que evoluciona el mercado, de forma que una solución puede quedar rápidamente obsoleta. En el caso de la IA generativa, Lanza subrayó el hecho de que, desde 2018, el modelo GPT ha desarrollado seis versiones, con capacidades cada vez más sofisticadas, hasta llegar hasta la 4.o, capaz de realizar razonamientos. A este respecto, mencionó el denominado problema del innovador, por el que quien apoya su negocio en una tecnología se desarrolla hasta lograr la madurez y llega al declive cuando surge una tecnología que rompe con lo anterior. En ese sentido, es preciso detectar con precisión el momento en que es conveniente plantear una tecnología novedosa. Por ejemplo, el vehículo autónomo todavía no ha llegado a la plenitud, mientras que se experimenta una evolución continua de los sistemas de machine learning.
Para apostar por el uso de IA, el socio director de Tecnova I&S resaltó la necesidad de precisar el problema, considerar si existe experiencia previa en gestión y análisis de datos, si hay disposición a afrontar una problemática compleja y costosa, valorando objetivamente la rentabilidad del proyecto y teniendo en cuenta los posibles efectos colaterales que conlleva. Así, en el mundo del transporte urbano y metropolitano existe gran cantidad de datos almacenados que deben ser depurados, estructurados y gestionados de forma eficiente antes de instalar algoritmos. Considerando las fluctuaciones diarias que caracterizan al sector del transporte público, condicionadas por un amplio número de variables, hacen interesante el uso de la IA y el machine learning para controlar, predecir y planificar actuaciones. Sin embargo, hay que tener en cuenta los elevados costes de entrenamiento que conlleva en la actualidad. Por fin, mencionó el razonamiento automático, que permite atender a problemas con una capacidad de resolución representativo.
En el marco regulatorio, Lanza se refirió a los derechos de propiedad, la falta de transparencia y otros aspectos de interés. En España, el Proyecto de Ley de Movilidad Sostenible recoge el uso de la IA de manera superficial, ya que aún no existe suficiente experiencia real para establecer medidas impulsoras o restrictivas. Por su parte, el reglamento europeo se preocupa de la aceptabilidad y los riesgos que pueden suponer para las personas usuarias, eliminado riesgos de segregación o discriminación. En Estados Unidos existen también algunas leves regulaciones.
Indicó que el sector del transporte representa una cuota muy reducida en el mercado de la IA. Además de la visión, la valoración y el control de riesgos, debe tener en cuenta las interacciones que se derivan, dentro de la empresa y con el entorno, considerando la previsible resistencia al cambio, así como el anacronismo, ex post y ex ante.
Alfredo Páez, Responsable de Análisis de Datos y Previsión de Alsa
Alfredo Páez, subraya la palabra transversal como característica de esta tecnología mientras que otras oleadas tecnológicas eran más específicas. Afecta a los procesos operativos, comerciales, de seguridad, mantenimiento, etcétera, por lo que podremos experimentar mejoras en todos los ámbitos. Dijo que venimos de un camino largo, ya que llevamos años recolectando datos y ahora podemos recoger los resultados. De los proyectos de IA que está desarrollando ALSA, concluyó que es la herramienta que ayuda a completar sus objetivos de eficiencia y sostenibilidad.
Destacó tres niveles de desafío en Alsa: cultural, definir con precisión el alcance los problemas que trata de enfrentar, y tecnológico, en cuanto que debe alojar esos modelos en una plataforma adecuada.
Páez indicó que tenemos unos reguladores preocupados por avanzar en el camino correcto, pero la colaboración es esencial en aspectos como intermodalidad o el ofrecer más servicios a las personas usuarias de transporte público a través de la estandarización. De esta forma podremos compartir redes y trabajar en común, lo que ayuda a enriquecer los modelos.
Considera que la eficiencia operativa requiere gestionar recursos. La IA ayuda con las dificultades en planificación operativa, con modelos de predicción de demanda para establecer momentos en los que necesitamos adecuar la demanda, ofrecer servicios adicionales… Favorece la satisfacción de los viajeros y mejora los resultados en la prevención de anomalías.
Borja López, Gerente corporativo de Calidad, Innovación y RSC de Avanza
Borja López recuerda que hace menos de dos años se consideraba la IA como una amenaza al modus vivendi de la humanidad. Considera que el problema no es que los robots nos quiten el trabajo, sino la posibilidad de que nos quiten los ingresos. Pero indica que es lo contrario, porque asume el trabajo que no aporta valor. Desde Avanza se trabaja para encontrar el criterio que ayude a tomar las mejores decisiones.
Avanza cuenta con dos líneas de trabajo relacionadas con la IA: generativa y la predictiva. Ha creado una incubadora virtual, que hace nacer y crecer servicios y productos que se prueban lo más rápido posible para extraer conclusiones y evolucionar. Así, desarrolla el proyecto de un vehículo autónomo que transportaba a trabajadores del puerto al centro de Málaga, a partir del cual surgió otro proyecto en Zaragoza, con más de cuarenta productos tecnológicos, muchos de los cuales, a su vez, siguen dando lugar a nuevas ideas. Todo para mejorar la satisfacción de las personas viajeras y mejorar nuestros procesos.
Sobre la IA afirmaba que no estamos viviendo una cuarta revolución industrial, sino que estamos ante un avance comparable al descubrimiento del fuego. Va a cambiar la forma en que nos movemos en las ciudades y cómo nos conectamos. Cambiará el contexto de las ciudades y la ciudadanía, y veremos, por ejemplo, recomendaciones para trasladarse en la ruta más verde. El transporte público entenderá y reaccionará ante eventos que sucedan en la ciudad día a día, con eventos específicos imprevistos, y la IA nos ayuda a imaginar cosas que ni siquiera imaginábamos que existían. También permite probar muchas cosas sin miedo a equivocarse.
En lo que a financiación se refiere, decía que siempre hablamos de colaboración público-privada, pero se habla poco de lo público- público y lo privado-privado. También alertó de los elevados costes que conlleva esta tecnología.
Terminaba diciendo que la IA nos tiene que ayudar a transmitir confianza en las personas viajeras, que los datos son buenos y seguros, que respetamos su seguridad y su integridad, y la IA es aliada, no amenaza.
Cristina Güell, directora d’Informació, Atenció i Experiència Client de Transports Metropolitans de Barcelona
Cristina Güell explicó que la experiencia de cliente, eficiencia operacional, seguridad, modelos predictivos de demanda son aspectos en los que viene trabajando desde TMB. Afirma que o nos transformamos o morimos, y no podemos morir, ya que somos agentes clave en la movilidad de la ciudad. Señaló que el sector está obligado a subirse a esta ola, que, además de implementar un servicio más completo, mejorará la experiencia, productividad y satisfacción de las personas empleadas.
Su empresa empezó por preguntarse por dónde empezamos y con quién nos aliamos. Hacer las preguntas adecuadas y priorizar los casos de uso consistentes que se puedan convertir en pilotos es importante. A su vez, deben poder desplegarse con agilidad y fiabilidad de los datos y poder lograr el control de sesgos, la reducción de costes, atraer el talento experto que permita emprender nuevos proyectos, la gestión del cambio y la transformación cultural.
Su compañía ha logrado con los modelos predictivos conocer las anomalías antes de que llegue la incidencia han mejorado todos los indicadores de eficiencia operacional, ocupación, matrices de origen-destino, y nos permiten conocer qué va a pasar en un momento determinado y contrastarlo con datos históricos. Por ejemplo, predicción de demanda hacia las líneas que se dirigían hacia las playas en periodos vacacionales, que permite hacer las gestiones en tiempo real con un alto grado de confianza. En cuanto a la experiencia cliente, ha desarrollado un chatbot elemental, en el que se está trabajando para dar el paso hacia el lenguaje natural, lo que mejora la satisfacción del cliente y la reducción de costes. Además, la información en tiempo real permite al usuario tener la capacidad de tomar la mejor decisión en cada momento mediante una hiperpersonalización de la información.
Güell apuesta por mantener una estrategia colaborativa a través de casos de uso similares, compartir éxitos y fracasos, y en ese contexto Atuc permite hacer este trabajo de crear sinergias y aprender de los demás.
Cree que la IA está para transformarnos a todos, las ciudades, la movilidad, las organizaciones, y la relación persona-máquina. La IA nos ayudará a ser atractivos, como transporte público, para captar a las personas no usuarias gracias a la información de la que disponemos.
Francisco Ramírez, Director de Marketing, Comercial y Atención al Cliente de la Empresa Malagueña de Transportes
Francisco Ramírez también considera que la IA tendrá un efecto transversal. En lo que concierne a la relación con el cliente, que es su área, la posibilidad de relacionarse con la empresa a través de un modelo que responda en lenguaje natural representa un gran salto. El 60% de las preguntas se puede responder con información básica de la que ya dispone la empresa. La IA generativa permite construir esta relación a través de un conocimiento previo después de un proceso de entrenamiento muy intenso. La respuesta será inmediata, amplia y permanente. Además, la IA no olvida y aprende. El crecimiento es acumulativo. También facilita la búsqueda de información, tanto por mensajes de texto como de voz. Añadió que la atención al cliente se puede implementar ya.
Explicó que la EMT de Málaga, en colaboración con la Universidad de Málaga, ha puesto en marcha un chatbot interno, que se encuentra en avanzado estado de desarrollo.
Ramírez afirma que estamos en una fase muy temprana de aplicación de IA, que la EMT de Málaga cuenta con modelos internos que ayudan a implementar soluciones, con el consiguiente ahorro de tiempos. Estos procesos automatizadores tienen grandes beneficios en multitud de procesos repetitivos.
De cara al cliente, la IA ayudará a eliminar las barreras de uso, la barrera idiomática y problemas cognitivos.
Juan Tébar, Director de Explotación de Metro de Madrid
Juan Tébar piensa que la IA es catalizadora del cambio. Es la pieza que conecta con el big data y el IoT. Da la sensación de que detrás de la IA hay un humano, lo que da confianza al cliente. En Metro de Madrid lo usamos en la eficiencia operacional, eficiencia en el uso de la energía, sistemas predictivos basados en patrones, ciberseguridad y mejora de la experiencia de las personas usuarias.
Metro de Madrid ha lanzado bastantes proyectos para implantar la IA, pero hay que tener en cuenta que esta herramienta consume muchos recursos. Para que esto sea posible, hay que renovar equipos obsoletos, redes y conjuntos de datos, y dotarse de una nube que permita almacenar y procesar los datos, dijo. Añadió que cuenta ya con un centro puntero, con tecnología de última generación, pensado para los próximos treinta años.
En cuanto a financiación indicaba que la mejora en los consumos de energía y el análisis de la demanda ha mejorado su eficiencia como operadores. Pueden predecir comportamientos en eventos equiparables, pero diferentes, como el acceso a un concierto o a un partido de fútbol. Cuentan con mantenimiento predictivo y un Chatbot capaz de contestar incluso en las redes sociales, además de a los clientes.
Sobre la seguridad se refirió a políticas de protección de datos, evitar riesgos de fugas, el cumplimiento estricto de la normativa, seguridad general de los sistemas, y tener unas comunicaciones seguras. También hay que tener en cuenta los riesgos inherentes a la IA. Cree que la IA con código abierto requiere tener mucho cuidado para no verse sometido a sesgos.
Finalmente, dijo que es una herramienta transformadora en la cual a través de la automatización tenemos que centrarnos en la eficiencia operativa y la mejora de la experiencia de personas usuarias.
Entrega V Premio Nacional Investigación sobre Movilidad Urbana y Metropolitana
Getnet presentó la entrega del Quinto Premio Nacional Investigación sobre Movilidad Urbana y Metropolitana, que decide un tribunal independiente formado por el mundo académico. El presidente de Atuc, Miguel Ruiz, entregó el reconocimiento a Javier Tarriño Ortiz, por su tesis Low emission zones: acceptability evaluation and impact on mobility and retail activity. También entregó una mención especial a Filippo Cassinari, quien también dedicó su investigación a la implantación de una zona de bajas emisiones en Madrid Central.
Clausura del evento y cita para el próximo Congreso ATUC 2025
Para finalizar, se anunció la decisión de llevar el próximo congreso a la ciudad de Sevilla.
El presidente de Atuc, Miguel Ruiz, entregó un reconocimiento a José Antonio Santano, secretario de Estado de Transportes y Movilidad Sostenible, por su labor previa al frente de la comisión de movilidad de la FEMP.
Precisamente, Santano fue el encargado de realizar la clausura del evento, en la que resaltó la importancia de perfilar la movilidad de forma proactiva para mantenerse en vanguardia, un terreno donde la inteligencia artificial es fundamental. Atuc juega un papel vital en el ecosistema de la movilidad urbana, aportando visión y experiencia del sector.
Por último, el Secretario de Estado apostó por una tecnología que permita la interoperabilidad entre las diferentes redes de transporte público. En ese sentido, resaltó el objetivo de reducir las emisiones del transporte en un 35% para 2030, lo que conlleva una dosis de ilusión y también de responsabilidad, ya que se precisará un trasvase de modos hacia el transporte público.
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