Riesgos y mitigación
Un sistema de transporte público inteligente es una red compleja sujeta a múltiples variables que generan riesgos, incertidumbres e incluso ignorancia en aspectos críticos como la gobernanza, la calidad de los datos y la sostenibilidad tecnológica. Estos desafíos desde la fragmentación institucional y las TIC hasta la dependencia de modelos de IA con limitaciones, pueden comprometer su eficiencia y confiabilidad. Por ello, es esencial desarrollar una estrategia integral de mitigación que aborde no solo las amenazas técnicas (como fallos en GPS o vendor lock-in), sino también las organizativas (falta de coordinación entre actores) y sociales (seguridad de usuarios o riesgos sanitarios). La combinación de gobernanza centralizada, estándares de datos abiertos, pilotos escalables y tecnologías interoperables se presenta como un enfoque clave para reducir incertidumbre y garantizar un servicio resiliente, inclusivo y adaptable a contextos dinámicos como el de Costa Rica.
Puntos clave
Esta sección analiza los principales riesgos, incertidumbres e ignorancias asociadas al desarrollo de un sistema de transporte público inteligente en Costa Rica, desde dimensiones como la gobernanza, la tecnología y la gestión de datos. La identificación y mitigación de estos riesgos es fundamental para asegurar la continuidad operativa del servicio, su adaptabilidad futura y la confianza de las personas usuarias, considerando la alta complejidad institucional y tecnológica del entorno. La propuesta de mitigación incluye acciones como la creación de un comité técnico multisectorial, la exigencia de estándares de datos abiertos, el diseño de pilotos escalables con telemetría económica y el uso combinado de inteligencia artificial con APIs en tiempo real. Estos elementos permiten reducir la incertidumbre y facilitar decisiones basadas en evidencia, además de garantizar un sistema resiliente, inclusivo e interoperable que pueda evolucionar con el tiempo y las necesidades locales.
Análisis de riesgos e incertidumbre
Los sistemas de transporte inteligente operan en entornos de alta complejidad, donde interactúan factores técnicos, institucionales y sociales. Según la teoría de sistemas adaptativos complejos, estos sistemas exhiben comportamientos emergentes difíciles de predecir, por otra parte la incertidumbre se agrava en contextos como Costa Rica, donde la falta de estandarización y la heterogeneidad de actores aumentan la probabilidad de fallos en cascada.
Riesgos identificados
Los sistemas de transporte inteligente enfrentan riesgos críticos que pueden comprometer su eficiencia y sostenibilidad. Estos se clasifican en cuatro dimensiones principales
| Categoría | Riesgos identificados |
|---|---|
| Gobernanza | Descoordinación institucional y TIC desactualizados |
| Datos | Fragmentación, baja calidad y falta de estandarización (GTFS) |
| Tecnología | Costos altos, dependencia de proveedores y limitaciones de IA |
| Operacionales | Fallos técnicos, inseguridad y riesgos sanitarios |
Estrategias de mitigación
Para contrarrestar estos riesgos, se propone un enfoque multidimensional, donde una mitigación efectiva requiere equilibrar innovación tecnológica con gobernanza robusta, asegurando que las soluciones sean tanto avanzadas como institucionalmente sostenibles.
| Dimensión | Propuesta |
|---|---|
| Gobernanza | Crear un comité técnico multisectorial y definir un marco legal claro. |
| Datos | Exigir estándares abiertos (como GTFS) y publicar información mediante APIs accesibles. |
| Tecnología | Implementar pilotos escalables, evitar vendor lock-in y asegurar interoperabilidad. |
| Seguridad y salud | Usar minería de datos para identificar riesgos, realizar mantenimiento preventivo y usar IA. |
Referencias
- F. Abarca Calderón, J. D. Segura Cruz y E. J. Vargas Céspedes. “Concentrador de datos en tiempo real para servicios de información en el transporte público”. Universidad de Costa Rica, 2023.
- F. Abarca Calderón y M. A. Araya Salazar. “Estudio de la información del servicio de transporte público en Costa Rica”. Universidad de Costa Rica, 2023.
- F. Abarca et al. “A System-Level Design for a Public Transportation Information System in Costa Rica”. Universidad de Costa Rica, 2023.
- F. Abarca Calderón, A. Cordero Méndez y E. J. Murillo Mamani. “Recolección en tiempo real de datos de telemetría y rastreo en el transporte público”. Universidad de Costa Rica, 2023.
- F. Abarca Calderón. “Sistema de información para las personas usuarias del transporte público en Costa Rica”. Universidad de Costa Rica, 2023.
- F. Abarca Calderón. “Interfaz de lenguaje natural para un sistema de información del transporte público”. Springer, 2023.
- T. Cristóbal et al. “Using data mining to estimate patterns of contagion-risk interactions in an intercity public road transport system”. IEEE Access, vol. 10, 2022.
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- J. E. Zamora Delgado, M. I. Tercero Betanco y M. A. Zúñiga Cárdenas. Análisis de la calidad del servicio de transporte público. Disponible en sitio académico local.
- M. Erdoğan e İ. Kaya. “A systematic approach to evaluate risks and failures of public transport systems”. World Transit Research, 2020.