Cada día, antes de salir hacia el trabajo, una cita o cualquier destino, millones de conductores consultan una aplicación para conocer cuál ruta tomar, cuánto tiempo tardarán en llegar o qué calles deben evitar. En la pantalla aparecen líneas de colores, alertas y cambios de recorrido que parecen simples, pero detrás de esas recomendaciones existe un complejo sistema que analiza datos, interpreta patrones y procesa información en tiempo real.
Google Maps y Waze se han convertido en herramientas habituales para enfrentar uno de los mayores desafíos de las ciudades: la congestión vehicular. Pero la pregunta sigue siendo: ¿cómo saben estas plataformas que una vía está congestionada antes de que el conductor llegue al lugar?
La respuesta está en la combinación de tecnología de ubicación, análisis de datos, inteligencia artificial y participación de los propios usuarios.
Los mapas digitales dejaron de ser simples guías para indicar direcciones. Hoy funcionan como sistemas capaces de analizar el comportamiento de las carreteras y ofrecer recomendaciones basadas en las condiciones del tránsito.
De acuerdo con información publicada por Google sobre el funcionamiento de Google Maps, la plataforma utiliza datos agregados de ubicación generados por los usuarios mientras utilizan el servicio de navegación para comprender las condiciones del tráfico en carreteras de distintas partes del mundo.
Según la compañía, diariamente se recorren más de mil millones de kilómetros utilizando Google Maps en más de 220 países y territorios, generando información que permite estimar tiempos de viaje, identificar variaciones en la circulación y ofrecer rutas alternativas.
Sin embargo, conocer qué ocurre en una carretera en un momento específico no es suficiente. Para anticipar lo que sucederá minutos después, la plataforma combina las condiciones actuales con información histórica sobre el comportamiento del tráfico.
Google Maps: cuando los datos anticipan un tapón
Una de las claves del funcionamiento de Google Maps está en la capacidad de comparar el presente con el pasado.
La plataforma analiza patrones históricos de circulación para identificar cómo suele comportarse una vía en determinados horarios y días. Esa información se combina con las condiciones actuales mediante modelos de aprendizaje automático para generar predicciones sobre posibles retrasos.
Por ejemplo, una carretera puede mostrar un comportamiento habitual durante la mañana, pero presentar una reducción significativa de velocidad en horas de la tarde. Al analizar esos patrones, el sistema puede estimar si un conductor que inicia un viaje podría encontrarse con una congestión más adelante.
Google señala que sus modelos predictivos utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático para mejorar las estimaciones de tiempo de llegada y anticipar situaciones que podrían afectar un recorrido.
Además, la plataforma considera otros elementos al momento de recomendar una ruta, como las características de la vía, límites de velocidad, restricciones, obras, cierres y reportes de incidentes realizados por usuarios.
Waze: cuando los conductores construyen el mapa
Mientras Google Maps basa parte de su funcionamiento en el análisis predictivo de datos, Waze desarrolló un modelo donde los propios conductores tienen un papel activo en la generación de información.
Un estudio de caso publicado en el Journal of Entrepreneurship Education por Neta Kela-Madar analiza el desarrollo de Waze como una plataforma de navegación móvil que integró GPS, software y una comunidad de usuarios para crear una herramienta capaz de ofrecer información vial en tiempo real.
Según la investigación, la idea de Waze surgió ante la necesidad de contar con mapas que reflejaran los cambios constantes de las carreteras. Su fundador, Ehud Shabtai, identificó que los sistemas de navegación existentes no siempre representaban las condiciones reales de los caminos y comenzó a desarrollar una plataforma dinámica basada en la participación de los conductores.
La aplicación evolucionó hasta convertirse en un sistema donde los usuarios pueden aportar información sobre lo que ocurre durante sus recorridos.
Uno de los elementos diferenciadores de Waze es que convierte a sus usuarios en participantes del sistema. Mientras una persona utiliza la aplicación durante un trayecto, puede reportar situaciones que afectan la movilidad, como accidentes, presencia policial, obstáculos en la carretera, daños ocasionados por condiciones climáticas o cambios en el flujo vehicular.
De acuerdo con el estudio, Waze actualiza sus mapas y la información de tráfico durante el recorrido, permitiendo que otros usuarios reciban alertas y puedan tomar decisiones diferentes para evitar retrasos.
De esta forma, la plataforma funciona como una red colaborativa donde la experiencia de un conductor puede convertirse en información útil para miles de personas que circulan por la misma zona.
Cuando una aplicación recomienda cambiar de camino, detrás de esa decisión existe un análisis de múltiples variables.
Relacionada: Integrarán cambios viales a las plataformas digitales Google Maps y Waze
En el caso de Google Maps, los modelos predictivos combinan datos actuales e históricos para calcular cuál podría ser la ruta más eficiente.
En Waze, la información aportada por la comunidad permite actualizar rápidamente las condiciones de una vía y alertar sobre situaciones inesperadas.
Ambas plataformas buscan resolver el mismo problema: ayudar a los conductores a reducir incertidumbre durante sus desplazamientos y tomar mejores decisiones antes de llegar a una zona congestionada.
El desarrollo de estas aplicaciones muestra cómo la tecnología cambió la relación entre las personas y las ciudades. Lo que para un conductor aparece como una línea roja indicando congestión representa el resultado de millones de datos analizados, señales de ubicación, patrones de circulación y reportes generados por usuarios.
Google Maps y Waze no eliminan los tapones, pero permiten conocer mejor cómo se mueve una ciudad y anticipar escenarios que antes solo podían descubrirse al estar atrapado en el tráfico.
La movilidad del futuro ya no depende únicamente de construir nuevas vías, sino también de la capacidad de interpretar la información que generan quienes las utilizan.
República Dominicana será sede del mayor encuentro de estaciones de servicio del Caribe
