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ISSN: 2806
-
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Vol.
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Núm. E
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pág.
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Uso de la Inteligencia Artificial (IA), aplicada al transporte
público del cantón Santo Domingo, Provincia Santo Domingo de
los Tsáchilas, año 2024.
Use of Artificial Intelligence (AI) applied to public transportation in Santo
Domingo, Santo Domingo de los Tsáchilas Province, year 2024.
Utilização da Inteligência Artificial (IA), aplicada aos transportes públicos
no cantão de Santo Domingo, província de Santo Domingo de los Tsáchilas,
ano 2024.
Vaca Bustos
,
L
uz
Margarita
Instituto Superior
Tecnológico Portoviejo
con Condición Superior Universitario
luz.vaca@itsup.edu.ec
https://orcid.org/0009
-
0003
-
7856
-
0024
Sánchez Parrales, Ligia Vanessa
Instituto Superior
Tecnológico Portoviejo
con Condición Superior Universitario
ligia.sanchez@itsup.edu.ec
https://orcid.org/0000
-
0002
-
1719
-
8944
DOI /
URL:
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/693
Como citar:
Vaca Bustos, L. M., & Sánchez Parrales, L. V. (2025). Uso de la Inteligencia Artificial (IA),
aplicada al transporte público del cantón Santo Domingo, Provincia Santo Domingo de los
Tsáchilas, año 2024.
Código Científico Revista De Investigación
, 6(E1), 386
–
407.
https://doi.org/10.55813/gaea/ccri/v6/nE1/693
Recibido
:
21
/
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Aceptado
:
10
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Publicado
:
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Resumen
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave para optimizar el
transporte público, mejorando la eficiencia operativa y la experiencia del usuario. Este estudio
analiza el impacto de la IA en el transporte público de Santo Domingo,
identificando su grado
de implementación y los desafíos que enfrenta. Se empleó una metodología de enfoque mixto,
combinando técnicas cualitativas y cuantitativas, incluyendo encuestas, entrevistas y
observación directa en las principales compañías de tra
nsporte del cantón. Los resultados
evidencian que, aunque existen avances en la adopción de tecnologías como sistemas de
geolocalización y plataformas inteligentes, la implementación de IA sigue siendo limitada
debido a la falta de infraestructura tecnológ
ica y resistencia al cambio. A pesar de esto, la
percepción de los usuarios sobre la IA es positiva, destacando su potencial para mejorar la
seguridad y optimizar tiempos de espera. Sin embargo, la inversión requerida y la necesidad
de estrategias de capac
itación para los gestores del transporte representan obstáculos para su
adopción masiva. Se concluye que, para lograr una transformación efectiva, es esencial la
colaboración entre el sector público y privado, así como la implementación de políticas que
fo
menten el uso de IA en la planificación y gestión del transporte público.
Palabras clave:
inteligencia artificial; transporte público; optimización; movilidad urbana;
tecnología
Abstract
Artificial intelligence (AI) has emerged as a key tool for optimizing public transportation,
improving operational efficiency and user experience. This study analyzes the impact of AI on
public transportation in Santo Domingo, identifying its degree of imp
lementation and the
challenges it faces. A mixed approach methodology was employed, combining qualitative and
quantitative techniques, including surveys, interviews and direct observation in the main
transport companies of the canton. The results show that
, although there are advances in the
adoption of technologies such as geolocation systems and intelligent platforms, the
implementation of AI is still limited due to the lack of technological infrastructure and
resistance to change. Despite this, users' pe
rception of AI is positive, highlighting its potential
to improve safety and optimize waiting times. However, the investment required and the need
for training strategies for transportation managers represent obstacles to its mass adoption. It
is concluded
that, in order to achieve an effective transformation, collaboration between the
public and private sectors is essential, as well as the implementation of policies that encourage
the use of AI in the planning and management of public transportation.
Keywords:
artificial
intelligence; public transportation; optimization; urban mobility;
technology.
Resumo
A inteligência artificial (IA) surgiu como uma ferramenta fundamental para otimizar os
transportes públicos, melhorando a eficiência operacional e a experiência do utilizador. Este
estudo analisa o impacto da IA nos transportes públicos de Santo Domingo, i
dentificando o seu
grau de implementação e os desafios que enfrenta. Foi utilizada uma metodologia de
abordagem mista, combinando técnicas qualitativas e quantitativas, incluindo inquéritos,
entrevistas e observação direta nas principais empresas de transp
ortes do cantão. Os resultados
mostram que, embora se registem progressos na adoção de tecnologias como os sistemas de
geolocalização e as plataformas inteligentes, a aplicação da IA continua a ser limitada devido
à falta de infra
-
estruturas tecnológicas e
à resistência à mudança. Apesar disso, a perceção que
os utilizadores têm da IA é positiva, destacando o seu potencial para melhorar a segurança e
otimizar os tempos de espera. No entanto, o investimento necessário e a necessidade de
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estratégias de formação para os gestores de transportes representam obstáculos à adoção em
massa. Conclui
-
se que, para conseguir uma transformação efectiva, é essencial a colaboração
entre os sectores público e privado, bem como a implementação de política
s que incentivem a
utilização da IA no planeamento e gestão dos transportes públicos.
Palavras
-
chave:
inteligência artificial; transportes públicos; otimização; mobilidade urbana;
tecnologia.
Introducción
En la era de la transformación digital, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser
una herramienta clave en diversos sectores, incluido el transporte público. Su aplicación ha
permitido mejorar la gestión operativa, optimizar rutas, reducir costos y
mejorar la seguridad
y accesibilidad del servicio (Arenas Montoya, 2024). En ciudades en crecimiento como Santo
Domingo, provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas, el transporte público enfrenta
múltiples desafíos relacionados con la planificación inefi
ciente de rutas, tiempos de espera
prolongados, deficiencias en la atención al usuario y una baja optimización de recursos. A pesar
del potencial de la IA para abordar estos problemas, su implementación en el transporte público
de esta ciudad sigue siendo
limitada, lo que genera ineficiencias en la movilidad urbana y
reduce la competitividad del sector (Ocaña
-
Fernández, Valenzuela
-
Fernández, Vera
-
Flores &
Rengifo
-
Lozano, 2021).
El problema principal de la investigación radica en la falta de adopción de herramientas
de IA en la gestión y operación del transporte público en Santo Domingo. Actualmente, las
empresas que gestionan el transporte continúan utilizando métodos tradicional
es de
planificación y administración, lo que limita su capacidad de respuesta ante la demanda
fluctuante de los usuarios. De acuerdo con Criado (2021), una de las principales barreras para
la modernización del sistema de transporte es la resistencia al cam
bio por parte de los
directivos, quienes mantienen enfoques de gestión obsoletos, lo que dificulta la
implementación de tecnologías innovadoras. Además, la carencia de capacitación en
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herramientas digitales y la falta de inversión en infraestructura tecnológica contribuyen a la
baja adopción de soluciones basadas en IA.
La inteligencia artificial ofrece soluciones innovadoras que pueden mejorar
significativamente la eficiencia del transporte público. Su implementación permite el análisis
en tiempo real de patrones de tráfico, la optimización de rutas en función de la dema
nda, la
predicción de fallas en los vehículos y la mejora en la atención al cliente mediante chatbots y
sistemas automatizados de información (Masse, Ochoa
-
Zezzatti & Torres, 2020). En otras
regiones, la aplicación de IA ha demostrado beneficios tangibles
en la movilidad urbana, lo
que sugiere que su incorporación en Santo Domingo podría generar mejoras sustanciales en la
calidad del servicio. Sin embargo, es necesario evaluar cuáles son las tecnologías disponibles,
cómo han sido implementadas y cuáles son
los principales desafíos que enfrentan las empresas
de transporte en este proceso (Corvalán, 2017).
Este estudio es relevante porque busca analizar el impacto de la IA en el sistema de
transporte público de Santo Domingo, identificando sus áreas de aplicación, los beneficios
obtenidos y los obstáculos en su implementación. La falta de herramientas digita
les y de
análisis de datos ha provocado que las empresas del sector no puedan determinar con precisión
la demanda del servicio, lo que resulta en estrategias ineficaces y en dificultades para atraer y
retener usuarios (Mediavilla, 2022). La modernización d
el transporte público mediante IA no
solo mejoraría la eficiencia operativa, sino que también permitiría una mejor planificación del
servicio, beneficiando tanto a las empresas de transporte como a los usuarios.
La viabilidad de la investigación radica en la creciente necesidad de modernizar los
sistemas de movilidad urbana en respuesta a las tendencias globales de digitalización. La
adopción de tecnologías basadas en IA en el transporte público no solo es una nec
esidad
operativa, sino también un requisito para garantizar la sostenibilidad del sistema en el largo
plazo. Según Ocaña
-
Fernández et al. (2021), la transformación del transporte público en
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Latinoamérica hacia modelos más eficientes y sostenibles depende en gran medida de la
implementación de tecnologías avanzadas. En este sentido, el presente estudio proporcionará
información clave para la toma de decisiones estratégicas en la adopción de IA
en el transporte
público de Santo Domingo.
El objetivo general de la investigación es determinar el uso de la IA en la optimización
del transporte público en el cantón Santo Domingo durante el año 2024. Para alcanzar este
objetivo, se plantean tres objetivos específicos: identificar las tecnologías
de IA disponibles
para el transporte público, evaluar la percepción de los actores involucrados sobre su
implementación y analizar las herramientas utilizadas en la gestión del servicio. A través de
este análisis, se espera generar conocimiento que contri
buya a mejorar la eficiencia y
sostenibilidad del transporte público en la región.
Además, la presente investigación se basa en estudios previos que han explorado la
relación entre IA y transporte público. Por ejemplo, Mediavilla (2022) destacó la importancia
de la IA en la gestión pública, señalando que su implementación ha trascendido
el ámbito
académico y se ha convertido en una herramienta clave para mejorar la eficiencia
administrativa. Asimismo, Masse et al. (2020) señalaron que varios países han comenzado a
incorporar IA en la planificación del transporte con resultados positivos e
n términos de
eficiencia y reducción de costos operativos. Estos antecedentes sugieren que la adopción de IA
en Santo Domingo podría representar una oportunidad significativa para modernizar el sistema
de transporte público.
Metodología
El presente estudio se basa en un diseño de investigación no experimental, lo que
implica que no se manipulan las variables, sino que se observan en su contexto natural para
analizar su comportamiento y efectos. Esta metodología permite examinar cómo se ha
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implementado la inteligencia artificial en el transporte público del cantón Santo Domingo sin
intervenir directamente en los procesos de las empresas de transporte.
El enfoque de la investigación es mixto, combinando elementos cualitativos y
cuantitativos para obtener una comprensión integral del fenómeno estudiado. El enfoque
cualitativo permite interpretar la percepción de los actores clave en la implementación de l
a
inteligencia artificial, mientras que el enfoque cuantitativo facilita la medición de variables
como el nivel de adopción de estas tecnologías, su impacto en la eficiencia del transporte y la
satisfacción de los usuarios.
Para alcanzar los objetivos de la investigación, se aplicaron diferentes tipos de estudios.
Se realizó una investigación observacional para analizar de manera directa cómo se utilizan las
herramientas de inteligencia artificial en la gestión del transporte
público. A través de este
enfoque, se identificaron las tecnologías implementadas, sus funcionalidades y su impacto en
la planificación y operación del servicio. Además, la investigación exploratoria permitió
recopilar información sobre el estado actual d
e la inteligencia artificial en el transporte público,
identificando antecedentes, tendencias y posibles áreas de mejora.
La investigación descriptiva se utilizó para caracterizar las herramientas de inteligencia
artificial empleadas por las compañías de transporte urbano en Santo Domingo,
proporcionando detalles sobre su nivel de adopción, funcionalidades y beneficios observ
ados.
L
a investigación descriptiva permite registrar y analizar la naturaleza actual de un fenómeno,
facilitando la interpretación de sus características y su impacto en diferentes contextos.
Asimismo, se realizó una investigación bibliográfica con el prop
ósito de sustentar teóricamente
el estudio, analizando fuentes relevantes sobre la inteligencia artificial y su impacto en la
gestión del transporte.
L
a revisión bibliográfica es una etapa esencial en cualquier
investigación, ya que permite contextualizar el problema de estudio y fundamentar los
hallazgos en investigaciones previas.
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La población de estudio estuvo conformada por las
cinco
principales compañías de
transporte público del cantón Santo Domingo:
Compañía de Transporte Urbano Transtsáchila,
Compañía Ejecutrans, Compañía El Gran General Rumiñahui
,
Cooperativa de Transporte
Urbano Río Toachi
y Compañía Transmetro
.
De esta población, se seleccionó una muestra de
12
personas, incluyendo directivos, operadores y personal administrativo, con el fin de obtener
una perspectiva amplia sobre el uso de la inteligencia artificial en la gestión del transporte. La
selección de la muestra fue intencional, considerando a los ind
ividuos con mayor conocimiento
sobre la adopción de estas tecnologías dentro de sus respectivas compañías.
Para la recolección de datos, se emplearon diversas técnicas y herramientas
metodológicas. Se utilizó la observación directa para registrar el uso de herramientas de
inteligencia artificial en la gestión del transporte público.
L
a observación es una técnica
fundamental en estudios sociales y tecnológicos, ya que permite obtener información detallada
sobre los fenómenos en su contexto real. Se diseñó una ficha de observación con criterios
específicos, como el tipo de tecnología uti
lizada, su integración en l
os procesos de transporte
y los beneficios observados en términos de eficiencia y calidad del servicio.
Además, se aplicaron encuestas estructuradas a los
12
participantes de la muestra, con
el objetivo de obtener información cuantitativa sobre la adopción de inteligencia artificial en
el transporte público. Se diseñó un cuestionario con 12 preguntas cerradas y 2 preguntas
abiertas, enfocadas en conocer la per
cepción de los encuestados sobre el impacto de estas
tecnologías en la planificación del servicio, la optimización de rutas, la gestión operativa y la
satisfacción de los usuarios
. L
a
s
encuesta
s
s
on
una
herramienta eficaz para recopilar datos
sistemáticos en estudios sobre tecnología e innovación, ya que permite obtener respuestas
estructuradas y comparables.
Asimismo, se realizaron entrevistas semiestructuradas con representantes de las
cinco
compañías de transporte público, con el propósito de profundizar en el conocimiento,
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percepción y experiencia de los directivos sobre la implementación de inteligencia artificial en
sus sistemas de gestión. Las entrevistas incluyeron preguntas relacionadas con las plataformas
utilizadas, los beneficios observados, los desafíos enfrentados
y las expectativas a futuro en
términos de digitalización del transporte.
L
a
s
entrevista
s
s
on
un método empírico clave para
comprender la adopción de tecnologías en diferentes sectores, ya que permite obtener
información detallada y contextualizada directa
mente de los actores involucrados.
El análisis de los datos se llevó a cabo mediante un enfoque mixto, combinando técnicas
de análisis cuantitativo y cualitativo. Los datos obtenidos de las encuestas fueron procesados
estadísticamente para identificar tendencias y patrones en la adopción de
inteligencia artificial
en el transporte público. Se utilizaron medidas descriptivas como frecuencias y porcentajes
para representar la información de manera clara y comprensible. Por otro lado, el análisis
cualitativo se centró en la interpretación de la
s respuestas obtenidas en las entrevistas y
observaciones, identificando categorías y patrones en la percepción y uso de la inteligencia
artificial en la gestión del transporte.
La metodología utilizada en este estudio permite obtener una visión integral sobre la
aplicación de inteligencia artificial en el transporte público del cantón Santo Domingo. La
combinación de métodos cualitativos y cuantitativos proporciona un análisis pr
ofundo de las
herramientas tecnológicas implementadas, sus beneficios y los desafíos que enfrentan las
empresas en su adopción. A través de la observación, encuestas y entrevistas, se logró recopilar
información valiosa que servirá como base para futuras i
nvestigaciones y para el desarrollo de
estrategias que fomenten la digitalización y modernización del sector transporte en la región.
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Resultados
1.1. Tecnologías de inteligencia artificial disponibles para el transporte público
La inteligencia artificial (IA) ha
evolucionado significativamente en las últimas
décadas, permitiendo su aplicación en diversos sectores, incluido el transporte público. La
integración de tecnologías avanzadas ha mejorado la eficiencia en la planificación de rutas, el
monitoreo del tráfico
en tiempo real y la optimización del mantenimiento de las unidades de
transporte. Estas innovaciones han permitido que las ciudades adopten sistemas inteligentes
que faciliten la movilidad urbana y reduzcan el impacto ambiental del transporte (Montalván
-
V
élez, Mogrovejo
-
Zambrano, Romero
-
Vitte & Pinargote
-
Carrera, 2024).
Entre las tecnologías más utilizadas en el transporte público se encuentran los sistemas
de geolocalización y rastreo, los cuales permiten optimizar las rutas y mejorar la seguridad de
los usuarios. Estos sistemas funcionan mediante el uso de sensores, int
eligencia artificial y big
data para analizar patrones de tráfico y predecir la demanda de transporte en distintas zonas de
la ciudad. Su aplicación ha demostrado ser efectiva para mejorar la eficiencia del servicio y
reducir tiempos de espera en las parad
as (Cascón
-
Katchadourian, 2020).
Asimismo, la automatización en el procesamiento de datos ha permitido el desarrollo
de plataformas inteligentes que facilitan la gestión del transporte público. Estas herramientas
emplean algoritmos de IA para analizar grandes volúmenes de información en t
iempo real y
optimizar la toma de decisiones en la administración del servicio. En este contexto, la
inteligencia artificial no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye a la
seguridad de los usuarios, mediante la identificación de p
atrones de comportamiento y la
detección de posibles riesgos en las unidades de transporte (Erazo
-
Luzuriaga, Ramos
-
Secaira,
Galarza
-
Sánchez & Boné
-
Andrade, 2023).
Otra de las tecnologías más relevantes en este ámbito es el uso de chatbots y asistentes
virtuales basados en inteligencia artificial, los cuales permiten mejorar la atención al cliente en
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el transporte público. Estas herramientas han sido diseñadas para proporcionar información en
tiempo real sobre rutas, horarios y posibles retrasos en el servicio. Además, facilitan la
comunicación entre operadores y pasajeros, brindando asistencia persona
lizada y reduciendo
la carga de trabajo del personal administrativo (Pabon, Aizaga, Recalde & Toasa, 2023).
Por otro lado, la aplicación de redes neuronales en el transporte público ha permitido
mejorar la predicción de la demanda y la optimización de la distribución de vehículos en
función de las necesidades de movilidad de la población. Estas tecnologías, comb
inadas con el
análisis de datos, han sido fundamentales para desarrollar modelos de transporte más eficientes
y sostenibles. En este sentido, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta
clave para la transformación digital del sector, co
ntribuyendo a la modernización de los
sistemas de movilidad urbana y facilitando la implementación de políticas de transporte
inteligente (Rouhiainen, 2018).
1.2. Impacto de la inteligencia artificial en la planificación y gestión del transporte público
en Santo Domingo
La inteligencia artificial (IA) ha transformado diversos sectores a nivel global, y su
aplicación en la planificación y gestión del transporte público no es una excepción. La
incorporación de IA en este ámbito permite optimizar rutas, reducir tiempos de es
pera, mejorar
la asignación de recursos y aumentar la eficiencia operativa de los sistemas de transporte. En
Santo Domingo, la implementación de herramientas basadas en IA representa una oportunidad
para modernizar el sistema de movilidad urbana, haciéndol
o más eficiente y accesible para los
usuarios.
Uno de los principales beneficios de la IA en la planificación del transporte público es
su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y generar modelos
predictivos que optimizan la toma de decisiones. La gestión eficiente de estos d
atos facilita la
identificación de patrones de tráfico, lo que permite mejorar la distribución de unidades de
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transporte y reducir la congestión en horarios de alta demanda. Según Galindo Caldés (2019),
el uso de big data e inteligencia artificial en la gestión de recursos del sector público permite
la optimización de procesos y la toma de decisiones estratégicas
basadas en evidencia, lo que
resulta en una mayor eficiencia operativa.
En el ámbito organizacional, la inteligencia artificial también ha demostrado ser una
herramienta clave para mejorar la gestión administrativa y operativa en las empresas de
transporte público. Rodríguez
-
Alegre, Calderón
-
De
-
Los
-
Ríos, Hurtado
-
Zamora y Ocaña
-
Rodríguez (2023) destacan que la IA tiene un impacto significativo en la gestión organizacional
al automatizar procesos y optimizar el uso de recursos, lo que contribuye a una mayor
competitividad y sostenibilidad de las empresas. En Santo Domingo, la int
egración de estas
tecnologías permitiría a las operadoras de transporte mejorar su eficiencia, adaptarse a las
demandas del mercado y ofrecer un servicio de mayor calidad a los usuarios.
Otro aspecto fundamental de la inteligencia artificial en la gestión del transporte es su
capacidad para mejorar la experiencia del usuario. La implementación de aplicaciones móviles
y plataformas inteligentes facilita el acceso a información en tiempo rea
l sobre horarios,
disponibilidad de unidades y tiempos de espera, lo que permite a los pasajeros planificar mejor
sus viajes. García
-
Peña (2023) señala que el desarrollo y uso de aplicaciones móviles en el
contexto ecuatoriano han permitido una mayor inter
acción entre los ciudadanos y los servicios
públicos, mejorando la accesibilidad y satisfacción de los usuarios. En el caso del transporte
público, estas soluciones tecnológicas pueden contribuir significativamente a la eficiencia del
sistema y a una mejor
percepción del servicio.
La seguridad cibernética es otro desafío que acompaña la implementación de
inteligencia artificial en la gestión del transporte público. El uso de IA implica la recopilación
y procesamiento de grandes volúmenes de datos, lo que requiere la adopción de medi
das de
seguridad avanzadas para proteger la información de los usuarios y evitar vulnerabilidades en
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los sistemas digitales. Ramos
-
Secaira (2023) destaca que la seguridad cibernética es un reto
clave para las empresas ecuatorianas que implementan nuevas tecnologías, ya que la falta de
estrategias adecuadas puede poner en riesgo la integridad de los datos
y la confianza de los
usuarios en el sistema.
Por otro lado, la inteligencia artificial no solo impacta en la optimización operativa y la
experiencia del usuario, sino que también puede mejorar la capacitación y toma de decisiones
de los gestores del transporte público. Faneite y de Franco (2024) expl
ican que la IA puede
utilizarse como un mecanismo para mejorar la gestión en diferentes sectores, proporcionando
herramientas para el análisis de datos y la identificación de patrones de comportamiento. En el
contexto del transporte en Santo Domingo, esto
puede traducirse en una mejor planificación
estratégica, reducción de costos operativos y una mayor capacidad de respuesta ante eventos
imprevistos, como accidentes o variaciones en la demanda del servicio.
1.3. Uso y adopción de herramientas de inteligencia artificial en el transporte público
El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) en el transporte público ha
demostrado ser un recurso clave para mejorar la eficiencia operativa, optimizar rutas y ofrecer
una mejor experiencia a los usuarios. En Santo Domingo, la adopción de estas
tecnologías está
en una etapa inicial, pero se ha identificado un interés creciente en su implementación con el
objetivo de modernizar el sistema de movilidad urbana y mejorar la calidad del servicio.
Entre las herramientas de IA utilizadas en el transporte público destacan sistemas
avanzados como Optibus, una plataforma que permite optimizar la planificación de rutas y la
programación de vehículos mediante algoritmos avanzados. Su implementación facili
ta la
reducción de tiempos de espera y mejora la asignación de recursos, garantizando una mayor
eficiencia operativa. De manera similar, Moovit proporciona datos en tiempo real, permitiendo
a los usuarios obtener información precisa sobre el estado del tra
nsporte y optimizar sus
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trayectos. Estas soluciones están orientadas a mejorar la movilidad urbana, adaptándose a la
demanda y reduciendo la congestión en puntos clave del sistema de transporte
.
Tabla 1
Herramientas de IA aplicadas al transporte público
Nombre de la IA
Función principal
Optibus
Optimización de rutas y programación de vehículos
Moovit
Datos en tiempo real y
sugerencias de rutas
DeepMind Traffic Prediction
Predicción del tráfico y optimización de rutas
Previs.ia
Análisis de flujo de pasajeros y asignación de vehículos
Tradi
Integración de diferentes modos de transporte (MaaS)
Waycare
Gestión del
tráfico y predicción de incidentes
Google AI para Google Maps
Estimación de tiempos de llegada y rutas eficientes
Nota:
La tabla presenta las principales herramientas de inteligencia artificial aplicadas al transporte público y sus
respectivas funciones
(
Autores, 202
5
)
.
Otra tecnología relevante en este ámbito es DeepMind Traffic Prediction, una IA que
predice las condiciones del tráfico y optimiza las rutas en función de datos en tiempo real. Esta
herramienta permite a los gestores del transporte anticiparse a posibles r
etrasos y mejorar la
planificación de los servicios, lo que se traduce en una mayor eficiencia y satisfacción para los
pasajeros. De igual manera, Previs.ia se enfoca en analizar el flujo de pasajeros mediante el
uso de sensores y cámaras, lo que facilita
el ajuste dinámico de los servicios de transporte en
función de la demanda
.
Uno de los aspectos más innovadores en la aplicación de IA en el transporte público es
la integración de plataformas que combinan diferentes modos de transporte, como autobuses,
trenes y bicicletas compartidas. Tradi, por ejemplo, es una herramienta que fa
cilita la
interoperabilidad entre distintos medios de transporte, promoviendo un enfoque de "Movilidad
como Servicio" (MaaS). Esta solución permite a los usuarios planificar sus viajes de manera
eficiente, combinando múltiples opciones de movilidad dentro
de una sola plataforma
.
En cuanto a la seguridad y gestión del tráfico, herramientas como Waycare han sido
diseñadas para prever incidentes y mejorar la seguridad vial. Esta IA ayuda a los gestores del
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tráfico a identificar riesgos potenciales y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real,
beneficiando tanto a los operadores del transporte público como a los usuarios. Asimismo,
Google AI para Google Maps se ha convertido en una solución clave para m
ejorar la estimación
de tiempos de llegada y sugerir rutas más eficientes, lo que contribuye a una movilidad más
fluida y predecible
.
A pesar de los beneficios que la IA puede aportar al transporte público, su adopción en
Santo Domingo enfrenta desafíos significativos. Los resultados de las encuestas realizadas a
representantes del sector revelan que, si bien un 40% de las compañías han
comenzado a
implementar herramientas de IA, el 60% restante aún no ha integrado estas tecnologías en sus
operaciones. Entre las razones principales de esta brecha se encuentran la falta de
infraestructura tecnológica, el desconocimiento sobre los beneficio
s de la IA y los costos
elevados de implementación
.
Desde la perspectiva de los usuarios, la percepción de la IA en el transporte público es
positiva. Un 70% de los encuestados considera que la IA puede mejorar la eficiencia y
seguridad del servicio, mientras que un 90% indicó que se sentiría más seguro uti
lizando un
sistema de transporte público basado en IA. Sin embargo, existe una resistencia al pago de
tarifas más altas por la implementación de estas tecnologías, lo que representa un desafío
adicional para su adopción masiva
.
Tabla 2.
Percepción sobre la implementación de IA en el transporte público
Pregunta
Sí (%)
No (%)
¿Está familiarizado con el concepto de IA en el transporte?
60%
40%
¿Considera que la
IA es importante para el desarrollo del transporte?
70%
30%
¿Usan Inteligencia Artificial en su compañía/cooperativa de transporte?
40%
60%
¿Se sentiría más seguro con IA en el transporte público?
90%
10%
¿Está dispuesto a pagar más por un
servicio mejorado con IA?
7
0%
3
0%
Nota:
La tabla detalla la percepción de los encuestados sobre la adopción de IA en el transporte público y su
impacto en seguridad y eficiencia
(
Autores, 2025
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Para resumir
, la inteligencia artificial representa una oportunidad significativa para la
modernización del transporte público en Santo Domingo. A través de herramientas como
Optibus, Moovit y DeepMind Traffic Prediction, es posible optimizar la planificación del
serv
icio, mejorar la seguridad vial y ofrecer una experiencia más eficiente a los usuarios. No
obstante, la implementación de estas soluciones requiere una inversión en infraestructura
tecnológica, capacitación del personal y un enfoque estratégico
para garantizar su adopción
efectiva. La percepción positiva de los usuarios indica que hay un interés en la integración de
IA en el transporte, pero es necesario desarrollar políticas y estrategias que faciliten su
implementación a gran escala.
1.4.
Percepción de la inteligencia artificial por parte de los dirigentes sobre la gestión del
transporte público.
Tabla 3.
Percepción sobre el uso de inteligencia artificial en la gestión del transporte público
Pregunta
Respuesta
¿Cómo cree que se está
utilizando la IA actualmente
en la empresa?
Los entrevistados coinciden en que la inteligencia artificial no
se está
utilizando en la gestión empresarial. No obstante,
mencionan planes para implementar los sistemas SIR y SAE.
¿Ha recibido información
específica sobre IA en su
trabajo?
Afirman que no han recibido capacitaciones sobre el uso de
inteligencia artificial en su entorno laboral.
¿Podría mencionar algún
ejemplo concreto en el que la
IA haya tenido un impacto
positivo o negativo?
Señalan que en ciudades como Quito, Guayaquil y Cuenca
existen sistemas tecnológicos que apoyan la gestión del
transporte. Sin
embargo, no se han observado resultados
positivos, ya que la administración del SIR y SAE está a cargo
del sector público.
Nota:
La tabla
presenta la percepción de los entrevistados sobre la adopción y aplicación de inteligencia artificial
en la gestión del transporte público
(
Autores, 2025
)
.
1.5
Sistemas SIR (Sistema de Información y Registro) y SAE (Sistema de Ayuda a la
Explotación) en la gestión del transporte público
En el ámbito del transporte público, se prevé la implementación de sistemas de gestión
como el SIR (Sistema de Información y Registro) y el SAE (Sistema de Ayuda a la
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Explotación). Estas plataformas tecnológicas son ampliamente utilizadas para el monitoreo, la
optimización y la gestión de los servicios de transporte. No obstante, es fundamental aclarar
que no constituyen sistemas de inteligencia artificial (IA) en sí mi
smos. Sin embargo, pueden
integrar herramientas o módulos basados en IA, como algoritmos para la predicción de tiempos
de llegada, la planificación de rutas óptimas o el análisis de datos históricos con el fin de
mejorar la eficiencia operativa del servici
o (Dirección General de Movilidad & Agencia para
la Modernización Tecnológica de Galicia, 2014).
1.6
. Uso de tarjetas NFT en el transporte público
Nota:
Modelo para la
implementación del sistema de recaudo en el proyecto de la Primera Línea del Metro de
Quito y modelo de interoperabilidad de recaudo entre los sistemas de transporte público del Distrito Metropolitano
de Quito
(
Autores, 2025
)
.
Las tarjetas constituyen activos digitales únicos empleados en la operación del sistema.
Según Gómez Torres, Herrera
-
Herrera y Díaz (2017), la tecnología NFC (Near Field
Communication) se considera una plataforma abierta, diseñada originalmente para teléfo
nos y
dispositivos móviles. Debido a sus características funcionales, su aplicación no está orientada
a la transmisión de grandes volúmenes de datos, sino a la comunicación instantánea, lo que
permite la identificación y validación rápida de equipos y pers
onas (NFC, 2016).
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Discusión
Los resultados de la investigación evidencian que la inteligencia artificial (IA) tiene un
gran potencial para optimizar el transporte público en Santo Domingo, pero su adopción sigue
siendo limitada debido a barreras tecnológicas, económicas y organizacio
nales. En términos
generales, los hallazgos coinciden con estudios previos que destacan la importancia de la IA
en la planificación y gestión del transporte, así como los desafíos que implica su
implementación (Ocaña
-
Fernández, Valenzuela
-
Fernández, Vera
-
F
lores, & Rengifo
-
Lozano,
2021).
Uno de los principales beneficios identificados en esta investigación es la capacidad de
la IA para mejorar la eficiencia operativa del transporte público mediante el análisis de datos
en tiempo real. Tecnologías como los sistemas de geolocalización y rast
reo permiten optimizar
rutas y reducir tiempos de espera, lo que impacta positivamente en la experiencia del usuario
(Montalván
-
Vélez, Mogrovejo
-
Zambrano, Romero
-
Vitte, & Pinargote
-
Carrera, 2024). De
manera similar, plataformas inteligentes como Optibus y
Moovit han demostrado ser
herramientas clave en otros contextos urbanos, facilitando la toma de decisiones basadas en
datos y aumentando la eficiencia en la distribución de recursos (Pabon, Aizaga, Recalde, &
Toasa, 2023).
Sin embargo, la adopción de estas tecnologías en Santo Domingo enfrenta varios
desafíos. En primer lugar, se identificó una resistencia al cambio por parte de las empresas de
transporte, las cuales continúan operando bajo modelos tradicionales de gestión.
Este fenómeno
ha sido documentado en estudios previos, los cuales resaltan que la falta de conocimientos
tecnológicos y la carencia de estrategias de modernización limitan la adopción de IA en el
sector público (Criado, 2021). Además, los altos costos de i
mplementación y la falta de
inversión en infraestructura tecnológica han sido señalados como factores clave que
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obstaculizan el desarrollo de un sistema de transporte basado en IA (Rodríguez
-
Alegre,
Calderón
-
De
-
Los
-
Ríos, Hurtado
-
Zamora, & Ocaña
-
Rodríguez, 2023).
Otro aspecto fundamental es la percepción de los usuarios respecto a la implementación
de IA en el transporte público. Si bien el 70 % de los encuestados considera que la IA puede
mejorar la eficiencia y seguridad del servicio, existe una reticencia a asum
ir mayores costos
para acceder a un transporte más inteligente (Faneite & de Franco, 2024). Este hallazgo es
relevante porque sugiere que cualquier estrategia de implementación debe considerar la
accesibilidad económica del servicio para garantizar su acep
tación y sostenibilidad a largo
plazo.
En cuanto a la seguridad cibernética, el uso de IA en la gestión del transporte público
implica la recopilación y procesamiento de grandes volúmenes de datos, lo que requiere
sistemas avanzados de protección contra vulnerabilidades digitales. Estudios prev
ios han
advertido sobre los riesgos asociados a la digitalización del transporte, enfatizando la necesidad
de estrategias de ciberseguridad que protejan la información de los usuarios y fortalezcan la
confianza en estos sistemas tecnológicos (Ramos
-
Secaira
, 2023).
Finalmente, la IA no solo impacta en la optimización operativa y la experiencia del
usuario, sino que también puede mejorar la capacitación y toma de decisiones de los gestores
del transporte público. El análisis de datos mediante IA permite generar modelo
s predictivos
que facilitan la planificación estratégica y la respuesta ante eventos inesperados, como
accidentes o cambios en la demanda del servicio (Galindo Caldés, 2019). En este sentido, la
modernización del transporte público en Santo Domingo no debe
centrarse únicamente en la
incorporación de tecnología, sino en la creación de un ecosistema de movilidad inteligente que
integre capacitación, planificación estratégica y desarrollo de políticas públicas para garantizar
su sostenibilidad.
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Conclusión
La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta clave para la
modernización y optimización del transporte público en diversas regiones del mundo, y su
aplicación en Santo Domingo representa una oportunidad significativa para mejorar la
eficien
cia del sistema de movilidad urbana. Los hallazgos de esta investigación reflejan que la
adopción de tecnologías basadas en inteligencia artificial puede contribuir a la planificación de
rutas más eficientes, la reducción de tiempos de espera y una mejor a
signación de recursos en
función de la demanda de los usuarios. Además, el uso de herramientas como sistemas de
geolocalización, plataformas de gestión inteligente y chatbots para la atención al cliente
permite una mayor automatización de procesos, optimiz
ando la operación del transporte
público y mejorando la experiencia de los pasajeros.
A pesar de los beneficios evidentes que la inteligencia artificial ofrece en el sector del
transporte, la implementación de estas soluciones en Santo Domingo enfrenta diversos
desafíos. Uno de los principales obstáculos identificados es la falta de infraes
tructura
tecnológica adecuada, lo que impide la integración efectiva de estas herramientas en la gestión
del transporte público. Muchas empresas aún dependen de métodos tradicionales de
planificación y operación, lo que limita su capacidad para adoptar tec
nologías avanzadas y
beneficiarse de las ventajas que estas ofrecen. La resistencia al cambio por parte de los
directivos y la falta de capacitación en herramientas digitales también representan barreras
significativas para la modernización del sector. Par
a lograr una transición efectiva hacia un
modelo de transporte basado en inteligencia artificial, es fundamental implementar estrategias
de formación y sensibilización que permitan a los actores involucrados comprender la
importancia y el impacto positivo
de estas tecnologías.
Otro aspecto crucial para la implementación de la inteligencia artificial en el transporte
público es la inversión en tecnología e infraestructura. La modernización del sector requiere
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recursos financieros significativos para la adquisición de sistemas de análisis de datos, sensores
de tráfico, plataformas de gestión inteligente y otros dispositivos tecnológicos. Sin embargo,
la falta de incentivos económicos y apoyo gubernamental ha dif
icultado el acceso a estas
soluciones, lo que ha retrasado su adopción a gran escala. La colaboración entre el sector
público y privado puede desempeñar un papel fundamental en la superación de esta barrera,
promoviendo políticas que fomenten la innovación
y el desarrollo tecnológico en el transporte
público.
Además de los retos tecnológicos y económicos, es importante considerar la percepción
de los usuarios sobre la incorporación de inteligencia artificial en el transporte público. Los
resultados de esta investigación indican que la mayoría de los pasajeros r
econoce los beneficios
potenciales de estas tecnologías, como la mejora en la seguridad, la reducción de tiempos de
espera y la optimización de rutas. No obstante, también existe una preocupación latente
respecto al posible aumento en las tarifas del servi
cio, lo que podría afectar la accesibilidad
para ciertos sectores de la población. En este sentido, es necesario desarrollar estrategias que
permitan una implementación progresiva y equilibrada de la inteligencia artificial,
garantizando que los beneficios
sean accesibles para todos los usuarios sin generar costos
excesivos.
El desarrollo de un sistema de transporte público basado en inteligencia artificial no
solo beneficiaría a los pasajeros, sino que también tendría un impacto positivo en la
sostenibilidad y gestión ambiental de la ciudad. La optimización de rutas y la redu
cción de
congestión vehicular permitirían disminuir las emisiones de carbono, contribuyendo a la
creación de un entorno urbano más limpio y eficiente. Asimismo, el uso de inteligencia
artificial en el mantenimiento predictivo de los vehículos de transporte
público puede ayudar a
prevenir fallas mecánicas, mejorar la seguridad de los pasajeros y reducir los costos operativos
a largo plazo.
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En el transporte público, se está adoptando sistemas tecnológico SIR y SAE, no son
inteligencia artificial en sí mismas, pero poseen el potencial de integrar módulos de aprendizaje
automático y análisis predictivo para maximizar su funcionalidad.
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