Optimización de la Movilidad Urbana mediante una Plataforma Conversacional Asistida por IA para la Planificación de Rutas.

Abstract

La planificación de las rutas del transporte público urbano a las que pueden acceder los ciudadanos presenta problemas en la resolución de la situación debido a la no existencia de herramientas que sean capaces de dar respuesta a las preguntas que se formulan en lenguaje natural. En este sentido, y partiendo de lo anterior, esta investigación se centró en el desarrollo de una plataforma web inteligente basada en un agente conversacional para la recomendación de rutas del transporte público urbano de Santo Domingo, a partir del procesamiento del lenguaje natural y los modelos lógicos de grafos. Este desarrollo se realizó mediante una metodología creciente iterativa y haciendo uso de una arquitectura cliente-servidor y React para el frontend, Flask para el backend, PostgreSQL como motor de gestión de datos y Google Gemini para dar respuestas a las preguntas, integrando el algoritmo de Dijkstra para el cálculo de las rutas. También se integraron las APIs de los servicios geográficos Nominatim, OSRM, Leaflet y OpenStreetMap para localizar los recorridos y mostrarlos en mapas. La Plataforma fue analizada mediante pruebas funcionales, de funcionamiento y de usabilidad con la aplicación de la escala System Usability Scale (SUS) e involucrando a quince usuarios en total. Los resultados de la evaluación mostraron que el sistema funciona correctamente en la interpretación de consultas, en la identificación de ubicaciones, en la planificación de rutas y en la representación mediante mapas, además de obtener una puntuación media de 80,33/100 en la evaluación de la escala SUS, ubicada dentro de la categoría Excelente, lo que demuestra la facilidad de uso de la plataforma y su viabilidad como herramienta para soportar la movilidad urbana en el cantón Santo Domingo.