Stefano ainda acrescenta que outro objetivo é garantir que a plataforma seja adaptável às regulamentações de cada local.

Uso de IA pela inDrive

De acordo com o gerente no Brasil, o aplicativo utiliza modelos de análise de dados locais, como tráfego, eventos e clima para oferecer previsões precisas. Além disso, a empresa afirma que o algoritmo analisa feedbacks, identifica padrões e responde a questões emergentes.

Além disso, a inDrive afirma utilizar machine learning para verificar documentos e detectar fraudes. “Essas tecnologias funcionam como uma “inteligência invisível” que está sempre aprendendo e se ajustando às necessidades específicas de cada região, motoristas parceiros e passageiros”, explica Mazzaferro.

De acordo com ele, os destaque do uso dessas tecnologias pela inDrive estão na previsão de horários, análise de mapas de calor e a segurança. “Ao cruzar dados em tempo real, como congestionamentos e rotas alternativas, o sistema identifica o melhor trajeto possível para o motorista, economizando tempo e combustível”, analisa o gerente.

Mazzaferro também pontua que combinação de dados contextuais relacionados a mobilidade permite que os motoristas se desloquem para áreas com mais oportunidades. “Além disso, esses mapas ajudam a equilibrar a oferta e a demanda, melhorando a experiência do usuário final ao reduzir o tempo de espera para encontrar um motorista”, diz o gerente.

Ademais, no quesito segurança, Mazzaferro ressalta o botão de pânico, que conecta os usuários as autoridades locais. “Outro ponto significativo é o suporte mais ágil para solução problemas, o que reduz o estresse e melhora a experiência geral de trabalho”, conclui o gerente.

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