• El nuevo estudio de Visa “El futuro de la movilidad urbana” destaca la necesidad de una mayor unificación y simplicidad en los sistemas de pago de transporte público en América Latina
• La mayoría de los encuestados espera que los pagos sin contacto estén disponibles en el transporte público, lo que refuerza el valor de esta tecnología para satisfacer las crecientes demandas de los consumidores de contar con una mayor conveniencia, seguridad y velocidad a la hora de pagar para trasladarse

Millones de personas en América Latina dependen del transporte urbano para su vida cotidiana. Y a medida que aumenta la adopción de sistemas innovadores de pago en el transporte público, todavía hay algunos retos que resolver para realmente desbloquear el poder de la movilidad urbana para acelerar la inclusión financiera y hacer que el transporte sea mejor y más accesible para todos.

Visa dio a conocer hoy los resultados de la nueva edición de su estudio “El futuro de la movilidad urbana”, una encuesta realizada entre 11.500 encuestados en 12 mercados (incluidos Chile y México), la cual reveló que el 51% de los pasajeros de transporte público encuestados aún utilizan cuatro o más métodos de pago para el transporte público cada mes, lo que destaca la necesidad de contar con una mayor unificación y simplicidad en los sistemas de transporte masivo. De hecho, el 64% de los encuestados usaría un servicio digital para planificar, reservar y pagar con anticipación todos sus modos de transporte en una sola plataforma, y el 94% de los pasajeros espera que se ofrezcan pagos sin contacto para el transporte público en el futuro.

“Los resultados de nuestro estudio demuestran la enorme oportunidad que existe en América Latina de continuar transformando la movilidad urbana con soluciones innovadoras de pagos digitales que puedan hacer más fácil para los pasajeros viajar a diario”, dijo Andrés Polo, líder de Movilidad Urbana para Visa América Latina y el Caribe.  “Los pasajeros esperan cada vez más que el transporte público cumpla con los estándares de los pagos sin contacto, y en Visa –como un socio confiable en la industria de movilidad urbana– estamos comprometidos a continuar expandiendo esta tecnología para desbloquear más valor más allá del transporte urbano, impulsando la inclusión financiera, mejorando nuestras economías locales y haciendo que los viajes diarios sean más inclusivos y sostenibles para todos”.

La tercera edición del estudio “El futuro de la movilidad urbana” de Visa es un seguimiento al estudio publicado el año pasado, el cual se centró en el regreso de los consumidores al transporte público después de la pandemia de COVID-19. El estudio de investigación de este año destaca las percepciones y actitudes de los pasajeros del transporte público con relación a los métodos de pago que abarcan todos los sistemas de transporte.

Oportunidades en América Latina

Específicamente en América Latina, mientras que el 54% de los pasajeros encuestados en Chile y el 52% de los pasajeros encuestados en México aún utilizan cuatro o más métodos de pago diferentes, ambos mercados están por encima del promedio de los resultados globales (64%) en términos de disposición a usar pagos digitales para el transporte público. Una gran mayoría de los chilenos y mexicanos encuestados (71% y 81% respectivamente) están ansiosos por usar un servicio digital para planificar, reservar y pagar con anticipación todos sus modos de transporte en una sola plataforma. Otros resultados clave incluyen:

• El 50% de los mexicanos y el 38% de los chilenos usan regularmente el transporte público para necesidades básica, mientras que el 34% y el 32% de los consumidores encuestados en Chile y México usan el transporte público como una forma principal de transporte.
• Los traslados diarios son utilizados principalmente para necesidades diarias en ambos mercados. Los chilenos encuestados utilizan principalmente el transporte público para hacer diligencias diarias (60%), seguido de actividades de ocio como salir a comer, ir de compras o pasar tiempo con amigos (48%), así como ir y volver del trabajo (46%). En México, el 58% utiliza el transporte público para hacer diligencias diarias, seguido de ir y volver del trabajo (52%) y actividades de ocio (47%).
• El uso de un único método de pago para distintas opciones de movilidad urbana sigue siendo bajo. A nivel mundial, el 19% de los pasajeros de transporte público solo usa una única opción de pago para el transporte. Estos resultados no son diferentes en Chile y México, donde el 18% y el 15% de los pasajeros utilizan un solo método de pago para el transporte. Sin embargo, si los pasajeros pudieran cubrir todos los pagos de transporte utilizando un solo método de pago, el 44% de los encuestados en Chile y el 55% de los encuestados en México probarían diferentes formas de transporte público.
• Casi todos los encuestados de Chile y México (95% y 96%) esperan que el transporte público ofrezca pagos sin contacto, reforzando el valor de esta tecnología para digitalizar millones de transacciones de bajo valor en segmentos subatendidos. Del mismo modo, el 65% y el 61% de los encuestados en Chile y México esperan firmemente que se ofrezcan pagos sin contacto.
• El conocimiento de la tecnología sin contacto es alto, ya que las tarjetas contactless son el método de pago más probable para pagar las tarifas de transporte público. En Chile, entre todos los métodos para pagar el transporte público, el 41% de los clientes estaría más propenso a usar la modalidad sin contacto con una tarjeta de débito o crédito, ya sea física o almacenada en una billetera móvil, seguido de tarjetas prepagadas sin contacto (26%). En México, el 33% de los pasajeros preferiría usar la modalidad sin contacto con tarjetas prepagadas (ya sean físicas o almacenadas en una billetera móvil), seguido de tarjetas sin contacto físicas o virtuales de débito o crédito (27%).

Ayudando a prosperar a todos, en todo lugar a través del transporte público

La tecnología Tap to Ride de Visa, la cual funciona simplemente acercando tarjetas sin contacto, teléfonos celulares o dispositivos ponibles al terminal de pago antes de subir a un medio de transporte, está registrando un crecimiento impresionante. Hace poco superamos el hito de los mil millones de transacciones en sistemas de transporte público alrededor del mundo durante el año fiscal 2022. Nuestras transacciones de movilidad urbana en ALC también han crecido 75 veces desde diciembre de 2019. Hasta la fecha, Visa tiene más de 650 proyectos de transporte público en todo el mundo y más de 350 proyectos en desarrollo, con 25 proyectos ya activos en ALC en 13 ciudades y 8 países, y muchos más proyectos en marcha este año.

Con su experiencia global en la transformación de la movilidad urbana, Visa ha trabajado en los últimos 15 años para ayudar a simplificar y agilizar el proceso de modernización de los sistemas de cobro de tarifas en todas las formas de movilidad urbana, incluso facilitando a las ciudades el traspaso sin fricciones a capacidades de pago sin contacto. Tenemos el compromiso de continuar trabajando con alcaldías, urbanizadores, departamentos de transporte municipales y operadores para reimaginar la experiencia de movilidad urbana, con un enfoque en el transporte inclusivo, eficiente, sostenible e interconectado.

Metodología de la encuesta

La encuesta de Movilidad Urbana de Visa fue realizada por Wakefield Research en mayo de 2023 entre 11.500 encuestados en 12 mercados que utilizan transporte público: Singapur, Japón, Egipto, Australia, Estados Unidos, Indonesia, Reino Unido, Pakistán, Alemania, Italia, México, Chile. Se establecieron cuotas para 1.000 encuestados por mercado excepto en Chile (500).

• El Machine Learning es ampliamente utilizado en organizaciones para tareas como clasificación, regresión, agrupación y detección de anomalías.
• A diferencia del Machine Learning, el Deep Learning utiliza algoritmos más complejos y requiere hardware especializado.

En la era de la transformación digital, las organizaciones se enfrentan a la creciente demanda de adoptar tecnologías de inteligencia artificial para mantenerse competitivas. Entre las opciones más destacadas se encuentran el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL). Estas dos disciplinas han revolucionado la forma en que las empresas operan y toman decisiones.

En ese sentido, Marco Antonio Valentín, Digital Practice Lead & Software Architect de Softtek, indica que es clave entender en qué consisten estas disciplinas, así como cuáles son sus diferencias y similitudes. Esto con la finalidad de determinar cuál es la que requiere una compañía.

MACHINE LEARNING

El Machine Learning es ampliamente utilizado en organizaciones para tareas como clasificación, regresión, agrupación y detección de anomalías. La aplicación del Machine Learning, por ejemplo, la vemos en los chatbots, los vehículos autónomos y robots inteligentes, menciona el especialista de Softtek.

En el sector Financiero, el ML nos ayuda a la detección de fraudes, análisis de riesgo crediticio, recomendaciones de productos y servicios. En Comercio, se emplea en el Marketing predictivo, optimización de precios y gestión de inventarios. En Logística, ayuda en la optimización de rutas y gestión de inventarios. En Agricultura, a hacer predicciones de rendimiento de cultivos, detección de enfermedades en plantas y optimización del uso del agua.

En el sector Entretenimiento, ayuda en la recomendación de contenido, generación de contenido personalizado y creación de experiencias interactivas, mientras que en Educación a hacer recomendaciones de aprendizaje, detección temprana de estudiantes en riesgo y personalización de contenido educativos.

DEEP LEARNING

En cuanto al Deep Learning, Valentín detalla que es una subdisciplina del Machine Learning basada en redes neuronales profundas. Esta es ideal para tareas que involucran reconocimiento de patrones en grandes volúmenes de datos no estructurados.

“A diferencia del ML, el DL utiliza algoritmos más complejos y requiere hardware especializado, como GPUs (Unidades de procesamiento gráfico, por sus siglas en inglés)”, agrega Valentín.

Por ejemplo, el DL se emplea para entrenar robots que realizan tareas complejas en las empresas, como ensamblar productos que necesitan alta precisión. En Finanzas, ayuda a predecir precios, comportamientos de mercado, análisis automático de contratos y documentos a partir de datos no estructurados.

En Salud, se utiliza para el reconocimiento de imágenes médicas con visión por computadora permitiendo encontrar alteraciones o comportamientos anómalos. “El DL se emplea también para predecir epidemias usando secuencias genéticas, así como para hacer simulaciones de moléculas para el diseño de fármacos”, agrega Valentín.

Otros beneficios de aplicar el DL, a decir del especialista de Softtek, son el reconocimiento de voz, síntesis de voz y la identificación de sonidos o música. Asimismo, permite crear personajes controlados por IA, crear escenarios y acercar los gráficos a una realidad aumentada. También ayuda a hacer traducciones automáticas con personas de todo el mundo.

CONSEJOS

Para avanzar con éxito en la aplicación del ML y DL, las empresas deben construir una cultura Data-Driven (en donde todos los trabajadores estén comprometidos con la recopilación, el análisis y el uso de datos), gestionar el cambio, fomentar la capacitación continua, asociarse con expertos y entender que la implementación es un proceso continuo.

“Por último, es importante mencionar que la elección entre ML y DL debe basarse en las necesidades específicas de cada empresa y su capacidad para gestionar recursos y datos. Ambas tecnologías tienen un papel vital en la transformación digital y seguirán siendo relevantes en el futuro de la inteligencia artificial”, subraya Valentín.