octubre 6, 2026
El transporte público es un generador de datos en tiempo real. Cada viaje en transporte público genera información. Los sistemas de posicionamiento de las unidades, los teléfonos móviles, los sensores instalados en los vehículos, los sistemas eléctricos, los historiales de mantenimiento y el propio trazado de las rutas producen datos que, cuando se integran y analizan de manera adecuada, permiten comprender con mayor precisión cómo funciona un sistema de transporte y cómo responde a las condiciones cambiantes de la ciudad.
En la medida en que el transporte público ofrece mejores condiciones de viaje, también puede convertirse en una alternativa más competitiva frente al automóvil particular y contribuir, junto con otras políticas de movilidad, a reducir la presión sobre las redes urbanas y los niveles de congestión.
Convertir ese potencial en soluciones aplicables requiere vincular la experiencia operativa con el conocimiento académico. Por ello, empresas como Grupo CISA colaboran con instituciones de educación superior en el desarrollo de herramientas y modelos orientados a resolver problemas concretos de la operación. Parte de estas iniciativas fueron presentadas durante el 3er Congreso Nacional de Transporte Público, organizado por la Red Académica Mexicana por el Transporte Público (RedAMTP), integrada por diversas universidades públicas.
El enfoque coincide con una discusión más amplia sobre el valor de los datos del transporte para comprender la dinámica urbana. Como ha señalado el Banco Interamericano de Desarrollo, la congestión no sólo afecta la velocidad de los desplazamientos, sino también el acceso de las personas a oportunidades, servicios y actividades esenciales. En este contexto, la información generada diariamente por los sistemas de transporte puede analizarse mediante herramientas de analítica e inteligencia artificial para la toma de decisiones sobre movilidad. El resultado no se limita a mejorar la operación de los autobuses: también permite conocer con mayor detalle cómo se mueve una ciudad y cómo las decisiones de transporte repercuten en la vida sus habitantes.
A partir de esta información, se plantean cinco líneas temáticas relacionadas con problemas concretos de la operación cotidiana. La primera desarrolla sistemas para la construcción de matrices dinámicas de origen-destino y modelos predictivos de demanda. Esta información puede utilizarse para ajustar la cantidad de autobuses en circulación, reducir recorridos con baja utilización y diseñar servicios que respondan mejor a los lugares y horarios en los que realmente se concentra la demanda.
La siguiente línea diseña un mantenimiento predictivo, capaz de identificar condiciones de riesgo antes de que las fallas se produzcan, lo cual es posible mediante el análisis de los datos que arrojan diversos sensores ubicados en los sistemas del vehículo, así como el historial de fallas, lo cual beneficia a los usuarios al disminuir las inmovilizaciones imprevistas de las unidades y reducir tanto las interrupciones del servicio como los costos asociados con reparaciones no planificadas.
Una tercera línea aborda la gestión de la energía eléctrica. El consumo energético de una flota no es constante, sino que cambia según el horario, la ruta, las condiciones de operación y las necesidades de recarga de cada unidad. El monitoreo de estos consumos y el desarrollo de modelos de predicción de la demanda eléctrica permiten estimar cuándo y cuánta energía requerirá la flota, organizar de manera más eficiente los procesos de carga y aprovechar mejor la infraestructura disponible. Además de reducir costos operativos, esta información puede facilitar una gestión energética compatible con una mayor incorporación de fuentes renovables.
Un cuarto proyecto aborda la programación integral de flota y operadores, con el objetivo de incorporar variables que tradicionalmente no se consideran de manera conjunta, como la demanda, la flota disponible, las condiciones laborales, el estrés operativo y el trazado de las rutas. El propósito es construir programas operativos que no sólo sean eficientes desde el punto de vista de la flota, sino también factibles bajo las condiciones reales de operación y trabajo.
El último desarrolla modelos predictivos para conocer la degradación de las baterías bajo condiciones reales de operación a partir de valorar factores como topografía, clima, rutas, conducción y demanda, con el objetivo de mejorar la planeación del reemplazo, optimizar el costo total de propiedad y reducir el riesgo financiero de las flotas eléctricas.
Los datos que genera un autobús pueden convertirse en conocimiento útil para comprender y planear una ciudad. Cuando esa información se integra con herramientas de analítica e inteligencia artificial, las decisiones operativas pueden responder con mayor precisión a las condiciones que realmente se presentan en las calles, desde los cambios en la demanda y los tiempos de recorrido hasta el comportamiento de las rutas y el desempeño de las unidades.
México cuenta, además, con una infraestructura de transporte que ya produce grandes volúmenes de información. Sistemas como el Metrobús de la Ciudad de México o Movilidad Integral de Hermosillo, Sonora, ofrecen la posibilidad de aprovechar esos datos no sólo para mejorar la operación cotidiana, sino también para desarrollar modelos de movilidad más eficientes, adaptativos y sustentables, construidos a partir de la evidencia que genera diariamente la propia ciudad.
Mario Nieto, director de servicios operativos (COO) en Grupo CISA
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