La experiencia actual del usuario está fragmentada y requiere múltiples decisiones manuales.

Hoy, un usuario debe:

• Consultar varias aplicaciones
• Estimar tiempos de trayecto de forma aproximada
• Gestionar distintos sistemas de acceso y pago
• Tomar decisiones sin información precisa en tiempo real

Esto genera:

• Alta fricción en la experiencia
• Baja adopción de transporte multimodal
• Preferencia por el vehículo privado como opción más simple

Se propone el desarrollo de una plataforma de inteligencia multimodal basada en IA, capaz de integrar, analizar y activar datos de movilidad en tiempo real dentro de una única aplicación.

La solución se estructura en tres capas clave:

1. Capa de datos multimodal

• Integración y normalización de datos de distintos servicios
• Unificación de formatos y métricas
• Visión única del estado del sistema

2. Motor predictivo de trayectos

• Estimación precisa de trayectos puerta a puerta
• Cálculo de tiempos de caminata, espera y transbordos
• Predicción de disponibilidad de bicicletas y anclajes
• Generación de intervalos de confianza

3. Experiencia unificada de usuario

• Selector multimodal inteligente dentro de Cabify
• Comparación clara y accionable de opciones
• Integración directa de servicios (ej. desbloqueo BiciMAD)
• Flujos optimizados para reducir fricción

La IA actúa como un motor de decisión en movilidad, ofreciendo al usuario la mejor opción en cada momento.

• Planificación de rutas multimodales en una única interfaz
• Predicción de tiempos puerta a puerta personalizados
• Estimación de disponibilidad de bicicletas en tiempo real
• Integración de desbloqueo de BiciMAD desde Cabify
• Comparación inteligente de opciones de transporte
• Experimentación y optimización de interfaces con usuarios reales