La colaboración entre academia y empresas de transporte público en México dio un paso relevante durante el 17º Congreso Internacional de Transporte (17CIT), donde Grupo CISA y la Red Académica Mexicana por el Transporte Público (RAMPT) presentaron una agenda estratégica enfocada en investigación aplicada, inteligencia artificial y análisis de datos para transformar la operación del transporte urbano.
Durante el “Taller de Proyectos CISA Academia”, especialistas, investigadores y representantes del sector analizaron nuevos modelos tecnológicos orientados a mejorar la eficiencia operativa, optimizar recursos y fortalecer la movilidad urbana en el país.
Uno de los proyectos centrales contempla el desarrollo de modelos inteligentes capaces de analizar los desplazamientos diarios de millones de usuarios mediante información generada por tarjetas de pago y validadores instalados en unidades de transporte. El objetivo es construir matrices origen-destino que permitan identificar patrones reales de movilidad y, con ello, diseñar rutas más eficientes, ajustar frecuencias de servicio y mejorar la planeación operativa.
La mesa fue moderada por Marcela Adriana Basurto Acevedo, profesora investigadora de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias Sociales y Administrativas del Instituto Politécnico Nacional (UPIICSA-IPN) e integrante de la RAMPT, mientras que la presentación de proyectos estuvo a cargo de Mario Leonardo Nieto, director Adjunto de Operación de Grupo CISA.
Durante el encuentro se destacó que la transformación del transporte público requerirá una mayor integración entre academia, industria y gobierno, además de inversiones en infraestructura y tecnología.
Otro de los ejes abordados fue la implementación de modelos predictivos de mantenimiento mediante inteligencia artificial. Actualmente, Grupo CISA opera 24 empresas de transporte y una flota cercana a 2,200 autobuses de distintas tecnologías, incluyendo unidades diésel, de gas natural y eléctricas.
La intención es evolucionar de esquemas de mantenimiento correctivo hacia modelos predictivos capaces de anticipar fallas antes de que ocurran, con el fin de reducir costos operativos y mejorar la confiabilidad del servicio.
La colaboración entre Grupo CISA y la academia mexicana ya cuenta con antecedentes internacionales. En 2024, una metodología desarrollada por Laura Díaz Torres, becaria del IPN, junto con especialistas de Grupo CISA, se convirtió en el primer caso documentado a nivel internacional sobre el uso de inteligencia artificial para calcular la tasa de falla de una flota BRT y determinar el número de autobuses de reserva necesarios para garantizar continuidad operativa.
El proyecto fue desarrollado con datos reales de operación del Metrobús de la Ciudad de México y presentado en el Congreso World 4S, realizado en Londres. Posteriormente, fue indexado por Springer Nature, una de las publicaciones científicas de mayor relevancia internacional.
De acuerdo con los participantes, este antecedente demuestra que la vinculación entre universidades y empresas de transporte puede generar innovación tecnológica aplicada, fortalecer la formación de talento especializado y posicionar al transporte público mexicano como referente internacional en soluciones de movilidad inteligente.
Finalmente, los asistentes coincidieron en que el futuro de la movilidad dependerá cada vez más del uso estratégico de datos, inteligencia artificial y conocimiento científico aplicado a la operación cotidiana del transporte público.