Faster.city es un asistente conversacional que recomienda medios de transporte y rutas por Madrid utilizando lenguaje natural. La interfaz es un chat que funciona como si se conversara con un amigo. La app ha sido desarrollada por una startup española y utiliza análisis masivo de datos para detectar automáticamente incidentes, averías, eventos deportivos o cortes de tráfico que puedan afectar a la movilidad.
Solo voz y texto es lo que necesita Faster.city para interactuar con el usuario que quiera llegar de un sitio a otro en Madrid. Nada de botones o elementos de interfaz complejos. Utilizando el análisis de datos masivos de la ciudad relacionados con tráfico, conciertos, incidencias, obras, cortes de calles… Incluso considera el estado meteorológico extremo, como lluvia, temperatura y contaminación. Teniendo en cuenta todas estas variables, la aplicación recomienda una ruta y el transporte a utilizar, tanto público como privado.
“Analizamos todas las fuentes de datos disponibles en la ciudad para detectar en tiempo real incidencias que puedan afectar a una ruta independientemente del medio de transporte. Revisamos Twitter, fuentes Open Data y otros medios, para hacer el trabajo complejo por el usuario”, comenta Marian Moldovan, co-creador de la aplicación.
Aprendizaje automático
La aplicación incluye la funcionalidad de personalización, ya que aprende de cada uno de los usuarios para poder dar un servicio de mayor valor, lo que produce más cercanía con las personas ajustándose a sus necesidades de transporte habituales.
También tiene en cuenta descubrir a los usuarios que Madrid ofrece soluciones de transporte sostenibles, considerando medios de transporte que desconocían, como servicios de car sharing.
El servicio utiliza una aplicación móvil nativa, y también incluye un chatbot en la plataforma Telegram. Las dos opciones traen consigo una serie de mejoras para el dispositivo, como el ahorro de energía, ya que no requiere usar el GPS permanentemente.
