Madrid dispone de un ecosistema de movilidad urbana altamente desarrollado, con múltiples servicios como transporte público, bicicleta compartida, VTC, carsharing y motosharing.

Sin embargo, estos servicios funcionan de forma fragmentada en distintas aplicaciones, lo que dificulta la comparación de opciones y reduce la adopción de alternativas al vehículo privado.

El reto consiste en unificar la experiencia de movilidad en una única plataforma, permitiendo planificar, comparar y ejecutar trayectos multimodales de forma sencilla, precisa y sin fricción.

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

La solución debe integrarse con múltiples sistemas de movilidad:

• APIs de EMT (tiempos, rutas, disponibilidad)
• BiciMAD (bicicletas y anclajes en tiempo real)
• Cabify (plataforma principal)
• Otros servicios de movilidad compartida

Debe permitir:

• Normalización de datos multimodales
• Cálculo de rutas combinadas
• Integración transaccional (ej. desbloqueo de bicicletas)
• Cumplimiento de GDPR y trazabilidad de accesos
• Interfaz optimizada para móvil

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.

• Incremento del uso de transporte multimodal
• Reducción de la fricción en la experiencia de usuario
• Mejora en la precisión de estimaciones de trayecto
• Aumento de la conversión dentro de la app
• Impulso a la movilidad sostenible

Paso de múltiples apps desconectadas a una experiencia integrada

• 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