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Pensando en una Lima del futuro
Uno de los grandes problemas de las grandes ciudades es la congestión vehicular. Según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), en 2019 Lima perdió 384 millones de horas producto de la congestión. En contante y sonante, esto equivale a 582 millones de dólares, es decir, un 0,8% del PIB de la ciudad. Así de caro cuesta la congestión vehicular.
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Salvador Maturana Rogers - Gerente de Políticas Pública DiDi para Cono Sur
Uno de los grandes problemas de las grandes ciudades es la congestión vehicular. Según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), en 2019 Lima perdió 384 millones de horas producto de la congestión. En contante y sonante, esto equivale a 582 millones de dólares, es decir, un 0,8% del PIB de la ciudad. Así de caro cuesta la congestión vehicular.
La congestión vehicular también genera costos indirectos: impactos en la salud, polución ambiental, accidentes, pérdida de productividad, entre otros.
Pero diagnosticado el problema, aparece la oportunidad. Es imperativo que los gobiernos de ciudades piensen, diseñen e implementen soluciones de movilidad sostenible e inteligente que aminoren el problema diario de los embotellamientos.
El desafío es más abordable de lo que parece. La tecnología ofrece soluciones de alto impacto y relativo bajo costo. El uso de datos masivos sobre cómo se mueven los automóviles en las ciudades es un mapa en “tiempo real” de cómo se comportan las arterias del cuerpo urbano. Nos entrega el pulso del paciente. Hoy, esos datos existen gracias a las plataformas de movilidad (aplicativos). No se requiere instalar infraestructura costosa, como grandes redes de sensores ni videocámaras en calles para monitorear cómo se mueven las ciudades. Basta una muestra relevante de datos sobre cómo se mueven los autos para saberlo. Sí: solo usar datos disponibles que ya existen en las plataformas.
Lo que vemos en ciudades como Lima es una gran oportunidad de colaboración entre las plataformas de movilidad y las instituciones encargadas de gestionar el tráfico de las calles. Una metrópoli como Lima podría proponerse, con una mirada de mediano plazo, resolver el crónico problema de la congestión mediante soluciones de datos. A esto llamamos su transformación paulatina en una “ciudad inteligente”, no solamente desde la movilidad, sino empezando por ahí.
En DiDi contamos con la herramienta Smart Transportation, que nos muestra datos en tiempo real sobre los automóviles que se mueven en la ciudad. Podemos poner esa información a disposición de los gobiernos locales, con la cual no solamente pueden monitorear el estado del tráfico, sino también predecirlo a través de técnicas de análisis de datos, optimizando la sincronización de semáforos en intersecciones críticas o a lo largo de calles principales.
Esto no es ficción. Por ejemplo, en Guadalajara, México, ya implementamos este sistema. Un resultado directo: el tiempo de retraso disminuyó un 14% y hasta un 29% en algunas intersecciones. Además, con nuestra tecnología logramos prever con más de un 80% de certeza qué va a pasar en los siguientes 15 minutos gracias a la densidad de datos que poseemos y algoritmos que utilizamos.
Esto significó para Guadalajara un ahorro de cuatrocientas mil horas y doce millones de dólares en un año. Además, se evitó la emisión de 247 kilos de dióxido de carbono por día. También se redujo hasta en un diez por ciento la probabilidad de accidentes y en un cinco por ciento la probabilidad de robo o asalto a automóviles.
Para implementar soluciones de esta magnitud no hace falta realizar grandes inversiones ni reformas. Se necesita conocer las soluciones que brinda la tecnología, en este caso, un aplicativo, junto a una visión de mediano y largo plazo para resolver problemas difíciles. El desafío está delante de nosotros hace tiempo. Y una posible solución también.
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