Tecnología y data: las claves para un tráfico eficiente en Lima

• En el 2019, Lima se ubicó en el ranking de las ciudades con mayor congestionamiento en el mundo.
• El ranking fue realizado por TomTom, fabricante de sistemas de navegación, e incluyó un estudio en 403 ciudades.

Uno de los mayores problemas de Lima es el tráfico, que no sólo impacta la economía sino también la salud de las personas: polución ambiental, pérdida de productividad, accidentes, inseguridad, entre otros, son algunas de las consecuencias de este grave problema.

Solo en 2019, Lima perdió 384 millones de horas producto de la congestión vehicular, según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Esto equivale a 582 millones de dólares, es decir, un 0.8% del PIB de la ciudad.

Sin embargo, gracias a los avances de la tecnología, podemos encontrar soluciones de alto impacto para enfrentar este problema, con costos bajos para las personas y gobiernos. El creciente uso de la inteligencia artificial y la capacidad de realizar análisis de datos masivos permite predecir el comportamiento del tráfico y planificar con evidencias sólidas soluciones integrales para ordenar el tránsito y hacerlo más eficiente y de mejor calidad.

Si bien existe todavía un déficit de infraestructura vial, la tecnología, cuando se usa de manera inteligente, permite sacarle el máximo provecho. “En DiDi contamos con la herramienta Smart Transportation, que nos muestra datos agregados en tiempo real sobre los automóviles que se mueven en la ciudad; esta información permitiría por ejemplo optimizar la sincronización de semáforos en intersecciones críticas o a lo largo de calles”. señala Salvador Maturana, gerente de Políticas Públicas de DiDi - Cono Sur.

DiDi, al igual que otras plataformas de movilidad, podría analizar esta información y trabajar de la mano con las autoridades para que estos recursos permitan mejorar la eficiencia del tráfico en las ciudades, lo que además contribuiría a mejorar la experiencia de los socios conductores y de todo el ecosistema alrededor.

“Nosotros implementamos este sistema en Guadalajara, México y logramos que los tiempos de retraso disminuyeran entre 14% y 29% en algunas intersecciones; los algoritmos con los que trabajamos lograron prever con más de 80% de certeza qué va a pasar en los próximos 15 minutos”, explica Maturana.

El proyecto en Guadalajara generó un ahorro de cuatrocientas mil horas y doce millones de dólares en un año; evitando también la emisión de 247 kilos de dióxido de carbono por día y reduciendo hasta en un 10% la probabilidad de accidentes y en un 5% la probabilidad de robo o asalto a automóviles.

Estas son soluciones eficientes y de rápida implementación con enorme impacto en las ciudades y la vida de las personas. La ciencia de datos está a nuestra disposición y podemos aprovecharla para marcar un antes y después en la calidad de vida de nuestras comunidades.