Toyota puso en marcha de manera experimental un sistema de despacho de taxis, que permite que los usuarios contacten con los conductores basándose en la inteligencia artificial.

El nuevo sistema, desarrollado por la automotriz junto con la startup Japan Taxi, la empresa de telecomunicaciones KDDI y la tecnológica Accenture, predice la demanda del transporte gracias a combinar los datos de los registros del servicio de taxi con las predicciones demográficas realizadas por big data basado en la ubicación de los smartphones, así como la información sobre eventos.

Desde febrero de este año, las compañías han estado probando el sistema en Tokio en taxis de la compañía Nihon Kotsu, filial de Japan Taxi, y demostró una precisión del 94,1%, según informó Toyota.

Durante el el programa piloto, los conductores que usaron el sistema registraron un aumento promedio de los servicios de un 20,4%, en comparación con un incremento general del 9,4 por ciento.

Si bien Toyota ha respaldado como inversor y socio a Uber, que tiene sede en San Francisco, la automotriz también ha hecho inversiones en Japan Taxi, rival de Uber que dirige el presidente del mayor operador de taxis de Tokio. Akio Toyoda, presidente de Toyota, apuesta a que los datos serán parte clave del futuro de la compañía y ha buscado asociarse a compañías de tecnología.

Una de las diferencias clave entre los mercados tradicionales donde predominan los taxis y aquellos que poseen servicios de reserva mediante una aplicación es la disponibilidad de transporte en las horas pico, en especial cuando llueve.

Por lo general, es más difícil conseguir taxis en esos momentos. Usando software y precios flexibles, Uber y rivales como Lyft, Grab y Didi pueden dirigir a los conductores a las zonas de mayor demanda, lo que aumenta la eficiencia y las ganancias.

Toyota empezó a instalar sus dispositivos TransLog en 500 taxis de la zona de Tokio el año pasado. Posteriormente, el servicio de despacho basado en IA se extenderá a más taxis con vistas a implementarlo en su totalidad este año.

Además del servicio más reciente, recolectar datos y video de conducción en tiempo real permitiría elaborar mapas dinámicos que podrían acelerar la adopción de la conducción automatizada, entre otras cosas.