IA generó más de 1.1 millones de horas de ahorro en tránsito en Lima

El uso de algoritmos de aprendizaje automático aplicados a la movilidad urbana de Yango no solo optimizó los recorridos, sino que aportó ganancias medibles en productividad y eficiencia, en un contexto de creciente presión sobre la infraestructura vial de la ciudad.
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Las tecnologías de ruteo impulsadas por inteligencia artificial permitieron a los usuarios de Lima ahorrar más de 1.18 millones de horas en un solo año, según el más reciente white paper global de Yango, compañía tecnológica global que digitaliza servicios urbanos.

Solo en Lima, los sistemas de ruteo inteligente generaron un ahorro promedio de 6.22% de tiempo por viaje, permitiendo que los usuarios más activos ahorren aproximadamente 192 minutos al año — casi tres horas de tiempo valioso.

Además, permitió el ahorro en más de 5 millones de horas en 2025 en más de 20 ciudades donde opera la aplicación de movilidad— el equivalente a 600 años de tiempo humano.

El sistema de ruteo combina modelos avanzados de aprendizaje automático, datos de tráfico en tiempo real y análisis históricos para optimizar cada trayecto, procesando múltiples flujos de información simultáneamente y calculando la ruta más eficiente en cuestión de milisegundos.

“Cinco millones de horas ahorradas no son solo una métrica tecnológica — son la prueba de que la inteligencia artificial puede resolver problemas urbanos reales a gran escala”, señaló Adeniyi Adebayo, Chief Business Officer de Yango Group.

En el caso de Lima, la tecnología de ruteo inteligente de Yango permitió ahorrar más de 1.18 millones de horas en un solo año, según el más reciente white paper global del grupo sobre eficiencia en movilidad urbana. Solo en Lima, los sistemas de ruteo inteligente generaron un ahorro promedio de 6.22% de tiempo por viaje, permitiendo que los usuarios más activos ahorren aproximadamente 192 minutos al año — casi tres horas de tiempo valioso.

La tecnología procesa información sobre características de las vías, patrones de semáforos, complejidad de giros y modelos predictivos de congestión. Su arquitectura de autoaprendizaje mejora continuamente la precisión al comparar los tiempos estimados con los tiempos reales de viaje, creando un sistema dinámico que se adapta a los patrones únicos de cada ciudad.

Más allá del ahorro de tiempo, el ruteo inteligente contribuye a objetivos más amplios de sostenibilidad urbana. Al reducir tiempos de inactividad y optimizar la distribución del tráfico, la tecnología de IA ayuda a mejorar la eficiencia del combustible, disminuir emisiones y reducir la congestión localizada — pilares fundamentales del desarrollo de ciudades inteligentes.

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