Yuri Misnik no cree en la inteligencia artificial de vitrina. El director de tecnología de inDrive, la plataforma de movilidad que opera en más de 40 países, tiene una forma de separar las empresas que realmente integran IA de las que la usan como etiqueta de marketing: “Si quieres obtener beneficios de la inteligencia artificial, tienes que rediseñar tus procesos de negocio desde adentro”, dice. No desde el CEO hacia abajo, sino al revés.
Esa distinción no es menor en un sector donde el término aparece en casi todos los comunicados de prensa.
Para Misnik, el indicador real de adopción no es un anuncio corporativo sino un síntoma concreto: cuando los equipos en el campo empiezan a construir sus propias herramientas de automatización sin que nadie se los pida.
“Aquí en Colombia, el equipo local construyó mucha automatización para hacer la vida más fácil. Eso es cuando ves que la adopción realmente comienza”, dice.
Construir para el mundo real
Uno de los problemas estructurales del desarrollo tecnológico global es que la mayoría del software de movilidad se diseña pensando en ciudades con infraestructura perfecta, conectividad 5G constante y usuarios con teléfonos de última generación.
inDrive opera en el extremo opuesto: mercados con cobertura de mapas deficiente, redes intermitentes y una base de usuarios que en muchos casos lleva teléfonos Android de hace cinco o seis años.
La solución no es ignorar las plataformas de los grandes proveedores, sino personalizarlas.
“Tomamos las plataformas de AWS, Google, los modelos de lenguaje, etcétera, pero construimos productos encima de ellos que están literalmente customizados”, explica.
El resultado son aplicaciones más livianas, que consumen menos memoria y menos recursos de procesamiento, diseñadas para funcionar en condiciones que el manual técnico no contempla.
De la respuesta al riesgo
El cambio más significativo en la arquitectura de seguridad de inDrive en los últimos años no tiene que ver con botones de pánico ni con protocolos de respuesta a incidentes.
Tiene que ver con la prevención. Hace dos o tres años, explica Misnik, la mayoría de las funciones de seguridad en plataformas de movilidad eran reactivas: algo ocurría y el sistema te daba un botón para llamar a las autoridades. “Eso no escala bien”.
El modelo actual funciona de manera diferente. Cada vez que se solicita un viaje, inDrive construye en tiempo real un modelo dinámico de riesgo que analiza entre 30 y 40 señales simultáneas: si el dispositivo del usuario ha sido hackeado o intervenido, el número de teléfono, la ubicación, el historial.
El mismo modelo se aplica al conductor. Luego se construye un modelo para el viaje específico. “Lo usamos para decir: ¿deberíamos aceptar este viaje? ¿O es demasiado riesgoso?”, dice Misnik.
La referencia que usa es la industria financiera, que lleva décadas evaluando riesgo de esta manera. La diferencia es la velocidad.
“Comparado con los bancos, nosotros lo hacemos muy rápido, y no almacenamos estos modelos para siempre”. El proceso es invisible para el pasajero y el conductor: ocurre en el fondo, en fracciones de segundo, antes de que el viaje comience.
Lea también: Con inteligencia artificial en Medellín atienden un 90% más rápido los accidentes
Atonomía en el Sur Global
Sobre la conducción autónoma, Misnik tiene una postura que desmonta el relato habitual. “La conducción autónoma hoy no es un problema tecnológico”, dice.
Lo que ocurrió en los últimos siete u ocho años es que los sistemas de piloto automático empezaron como conjuntos de reglas diseñados para entornos predecibles: semáforos en orden, señalización clara, tráfico regulado.
Ciudades como San Francisco o Shenzhen. Para el 90% del resto del mundo, con señales impredecibles y tráfico caótico, la pregunta no es si la tecnología existe, sino si el entorno donde debe operar le permite funcionar.
La transcripción se interrumpe antes de que Misnik complete esa respuesta. Pero la tesis ya está planteada: el problema de la conducción autónoma en Colombia no es que la tecnología no haya llegado. Es que el mundo para el que fue diseñada todavía no existe aquí.
Para consultar contenido premium o profundizar sobre sus temas de interés de Medellín, Antioquia, Colombia y el Mundo, regístrese aquí.
Preguntas frecuentes:
- ¿Cómo usa inDrive la inteligencia artificial para hacer los viajes más seguros?
- inDrive construye en tiempo real un modelo dinámico de riesgo que analiza entre 30 y 40 señales por cada viaje: el estado del dispositivo del usuario, el número de teléfono, la ubicación y el historial, entre otros. El mismo modelo se aplica al conductor. Si el resultado indica riesgo elevado, la plataforma puede intervenir antes de que el viaje comience.
- ¿Por qué las apps de inDrive funcionan en teléfonos viejos y con mala conexión?
- Porque inDrive diseña sus productos para los mercados donde opera, no para condiciones ideales. Toma los modelos de grandes proveedores como AWS o Google y los personaliza para reducir el consumo de memoria y recursos, lo que permite que las aplicaciones funcionen en dispositivos Android antiguos y con conectividad intermitente.
- ¿Cuándo llegará la conducción autónoma a Colombia?
- Según Yuri Misnik, director de tecnología de inDrive, el problema de la conducción autónoma en mercados como Colombia no es tecnológico sino de entorno: los sistemas actuales fueron diseñados para ciudades con infraestructura predecible y tráfico regulado. En contextos con señales impredecibles y tráfico caótico, la tecnología existe pero el entorno donde debe operar aún no permite su despliegue masivo.
Regístrate al newsletter