AI e big data per simulare il futuro

Possiamo fare un bilancio dell’anno appena trascorso nel grande comparto dei trasporti, che vede GO-Mobility tra i protagonisti nello studio e nel miglior utilizzo dei dati di mobilità?

Il 2024 è stato un anno di consolidamento e innovazione nel settore della mobilità. In un contesto caratterizzato da quattro grandi sfide (decarbonizzazione, digitalizzazione, manutenzione e realizzazione degli interventi finanziati dal PNRR), la nostra azienda ha continuato a supportare amministrazioni pubbliche, agenzie di mobilità, operatori di trasporto e gestori infrastrutturali nell’affrontare queste complessità.

La pressione sulle strutture tecniche, aggravata dalla carenza di risorse umane e competenze specifiche, ha messo in luce la necessità di una visione più sistemica e di una regia efficace per la gestione delle infrastrutture, che onestamente è mancata.

In questo scenario, GO-Mobility ha rafforzato il proprio ruolo grazie alle competenze nell’analisi avanzata dei Big Data, diventando un punto di riferimento nel supportare decisioni strategiche attraverso soluzioni innovative.

Al contempo stiamo assistendo all’evoluzione della domanda di trasporto, che ha mostrato dinamiche contrastanti: se da un lato il traffico automobilistico extraurbano ha superato i livelli pre-pandemici, dall’altro il trasporto pubblico locale e ferroviario fatica a recuperare.

In controtendenza, il traffico aereo e quello sull’Alta Velocità stanno vivendo una crescita sostenuta, trainati principalmente dal settore turistico.

Sul fronte delle merci, nel 2024 la contrazione di alcuni settori industriali e le interruzioni per lavori e incidenti sulla rete ferroviaria hanno favorito il trasporto su gomma, con prospettive negative per il traffico ferroviario.

E guardando in casa sua: cosa è successo nel 2024 e quali sono gli obiettivi per il 2025?

Nel corso dell’anno passato GO-Mobility ha consolidato la partnership con importanti data providers, primo tra tutti Vodafone Analytics, ampliando le opportunità di utilizzo di nuove fonti dati e strumenti di data visualization.

Inoltre, l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale generativa nei processi aziendali ha permesso di ottimizzare i flussi di lavoro, riducendo i tempi e migliorando l’efficienza operativa dei nostri team di lavoro.

Guardando al 2025, ci sono due principali sfide strategiche che intendiamo affrontare. La prima riguarda lo sviluppo di popolazioni sintetiche tramite modelli Agent-Based, per simulare in modo realistico i comportamenti di mobilità delle persone.

La seconda sfida è la creazione di agenti AI specializzati nell’analisi delle banche dati del Trasporto Pubblico Locale (TPL), al fine di supportare i nostri clienti nella gestione delle informazioni e sopperire così alla carenza cronica di competenze analitiche nel settore.

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