Rafael Garza – Director General de inDrive en México

La Inteligencia Artificial atraviesa uno de los momentos de mayor entusiasmo de su historia. Sin embargo, mientras la conversación pública suele enfocarse en asistentes virtuales, modelos de lenguaje o aprendizaje automático, existe una pregunta mucho más relevante para quienes desarrollamos soluciones utilizadas por millones de personas todos los días: ¿cómo hacer que la tecnología funcione mejor para las personas?

La respuesta parece sencilla, pero la verdadera prueba de cualquier innovación ocurre cuando debe hacer frente a situaciones dinámicas, en tiempo real y a gran escala. El valor de la Inteligencia Artificial no está únicamente en procesar información o automatizar tareas, sino en ayudar a resolver problemas diarios de manera eficiente y casi imperceptible para el usuario.

Una de las industrias donde este desafío es evidente es en la movilidad. Cada viaje ocurre en un entorno que cambia constantemente: el tráfico se mueve minuto a minuto, las rutas disponibles evolucionan, los puntos de encuentro pueden ser complejos y las necesidades de las personas pueden transformarse.

Por eso, una buena experiencia no consiste únicamente en conectar a un usuario con un conductor. También implica ofrecer información confiable, calcular tiempos estimados de llegada con precisión, sugerir rutas eficientes, facilitar el ascenso y descenso en ubicaciones complicadas y generar seguridad antes, durante y después de cada recorrido.

La complejidad de estos entornos ha demostrado que los sistemas basados únicamente en reglas fijas tienen limitaciones. Lo que funciona en una ciudad no necesariamente se puede traducir linealmente a otra. La movilidad exige herramientas capaces de adaptarse al contexto y responder a condiciones cambiantes.

Ahí es donde la Inteligencia Artificial aporta valor. No sólo permite interpretar grandes volúmenes de información en tiempo real, también identificar patrones, comprender dinámicas específicas de cada ciudad y ayudar a ofrecer experiencias más precisas para usuarios y conductores.

México es un buen ejemplo de ello. Tan sólo en inDrive se completaron más de 200 millones de viajes durante 2025. Detrás de cada uno de esos trayectos existieron miles de decisiones invisibles relacionadas con ubicaciones, tiempos estimados de llegada, rutas y herramientas de seguridad que deben funcionar de manera coordinada en cuestión de segundos.

A simple vista, mejorar algunos puntos porcentuales la precisión de una predicción puede parecer un cambio menor. Sin embargo, dada la escala de operación de una plataforma digital, esto representa una enorme cantidad de viajes optimizados a diario, lo que para millones de personas puede significar una experiencia mucho más fluida.

Uno de los ejemplos más claros ocurre en zonas de alta densidad como aeropuertos, terminales de transporte, estadios o centros comerciales. En estos espacios, una diferencia de pocos metros en la ubicación puede traducirse en varios minutos de espera, dificultades para localizar un punto de encuentro o incluso la cancelación de un viaje. Así, la confiabilidad (con tiempos de llegada precisos y puntos de ascenso/descenso optimizados) es el factor individual más poderoso para la satisfacción y la lealtad de los usuarios. 

La Inteligencia Artificial permite interpretar mejor estos contextos y reducir parte de esa incertidumbre. Lo importante no es que el usuario perciba la tecnología detrás de cada decisión, sino que pueda encontrar a su conductor con mayor facilidad, recibir información más precisa y completar su trayecto sin contratiempos.

Y ese es quizás el aspecto más importante de la conversación actual sobre Inteligencia Artificial. Su éxito no debería medirse por la complejidad de los modelos que la hacen posible, sino por su capacidad para resolver problemas reales y mejorar experiencias cotidianas.

La próxima gran evolución de la Inteligencia Artificial probablemente no será la que más sorprenda a las personas, sino la que les permita tomar mejores decisiones, ahorrar tiempo y moverse con mayor confianza sin siquiera pensar en la tecnología que existe detrás. Como ejemplos, tenemos que actualmente más de 60% de los ingenieros de estas plataformas utilizan asistentes de programación. 

Porque al final, la mejor innovación es aquella que deja de llamar la atención sobre sí misma para concentrarse en lo verdaderamente importante: que la vida de las personas sea más simple, más confiable y más humana.