Federico Caro Del Moral, CIO de Grupo Ruiz: «La IA permite una planificación urbana mucho más inteligente»
Los responsables municipales y autonómicos de muchos lugares de España tienen en la gestión de la movilidad, del transporte público y de las emisiones algunos de sus principales quebraderos de cabeza. El trato con empresas privadas que ofrecen estos servicios se vuelve indispensable. En este terreno entra en escena empresas como el Grupo Ruiz.
Federico Caro del Moral es director de Tecnología (CIO) de Grupo Ruiz desde abril de 2024, responsable de definir y ejecutar la estrategia tecnológica de uno de los principales grupos de movilidad urbana en España. Desde este puesto lidera la transformación digital de la compañía, impulsando proyectos orientados a mejorar la experiencia del viajero, optimizar las operaciones y aprovechar todo el potencial de los datos y la inteligencia artificial.
Su trayectoria profesional está estrechamente ligada a la innovación, el cloud y la arquitectura tecnológica. Antes de incorporarse a Grupo Ruiz, ocupó posiciones de responsabilidad en compañías como VASS, Paradigma Digital, Bankinter, El Corte Inglés o BQ, siempre en el ámbito de la estrategia digital y la modernización de sistemas. Ese recorrido le ha permitido tener una visión muy completa del impacto de la tecnología en sectores tan diversos como los servicios financieros, el retail o, ahora, el transporte de viajeros. Y, desde esa posición, cuenta a ByTIC cómo una empresa de autobuses puede ayudar a las administraciones públicas a ofrecer un mejor servicio a los ciudadanos.
Entrevista con Federico Caro Del Moral, CIO de Grupo Ruiz
¿Cómo definiría el papel de la Inteligencia Artificial en la estrategia de transformación digital de Grupo Ruiz?
La Inteligencia Artificial es el habilitador central de nuestra transformación. Nuestra estrategia se apoya en tres ejes: primero, la excelencia en el negocio, optimizando procesos clave como la planificación y el mantenimiento predictivo; segundo, la mejora del puesto de trabajo (Digital Workplace), dotando a nuestros empleados de herramientas para que se centren en tareas de alto valor; y tercero, el fortalecimiento de nuestro equipo tecnológico, permitiéndonos competir en agilidad y eficiencia con empresas de mayor tamaño.
¿Qué objetivos concretos se plantearon al aplicar IA en la gestión de flotas y cómo ha evolucionado desde las primeras pruebas piloto?
Nuestros objetivos son claros: mejorar la puntualidad, optimizar los recursos y reducir el consumo. Hemos evolucionado de ver la IA como una simple herramienta de análisis a considerarla un copiloto inteligente para nuestros equipos. Esto se materializa en una plataforma que optimiza la planificación, gestiona los turnos de los conductores, nos permite reaccionar de forma ágil a las incidencias y, gracias a la sensorización de la flota, predice averías antes de que ocurran. El resultado es un servicio más fiable para el viajero y un entorno de trabajo más predecible y seguro para nuestros equipos.
¿Qué impacto tiene esta tecnología en los indicadores clave del servicio público (eficiencia, puntualidad, satisfacción del usuario, sostenibilidad)?
El mayor impacto es que nos permite medir y actuar sobre la calidad real del servicio. Al monitorizar la operación, podemos entender las causas de cualquier desviación y corregirla. Un ejemplo concreto es nuestro proyecto de visión computacional, que analiza la ocupación en tiempo real para ajustar la frecuencia de los autobuses. Esto evita aglomeraciones y nos permite usar los recursos de forma eficiente, garantizando al usuario un servicio más fiable y a la ciudad una operación más sostenible. Para el usuario, significa un servicio más fiable; para la ciudad, una operación más eficiente y sostenible. Es la tecnología al servicio de las personas, que es donde adquiere todo su sentido.
¿Qué tipo de datos utilizan los algoritmos predictivos (afluencia, climatología, eventos, patrones de uso…) para ajustar la frecuencia de los autobuses?
Nuestra estrategia de datos tiene dos fases. Primero, explotamos al máximo nuestros datos internos: geoposicionamiento, puntualidad, validaciones de viajeros e información técnica de la flota para mejorar la operación diaria. En la segunda fase, incorporamos datos externos como la climatología, el tráfico o eventos en la ciudad. El objetivo es transformar un servicio con imprevistos en uno altamente predecible, tomando decisiones anticipadas gracias a tener la información correcta en el momento justo.
¿Han colaborado con administraciones públicas o plataformas de movilidad urbana para integrar estos modelos predictivos?
La colaboración es la base de nuestro modelo. Creemos en ecosistemas de movilidad abiertos y conectados y nuestra tecnología está diseñada para ello. El mejor ejemplo es Yurni, nuestra nueva plataforma de movilidad, concebida para ser abierta e integrable con servicios de terceros y de las propias administraciones. A través de Yurni, ofrecemos a las ciudades una visión clara que se nutre de nuestros modelos predictivos, permitiendo una planificación urbana mucho más inteligente.
¿De qué forma el uso de IA está ayudando a reducir el consumo de combustible y las emisiones contaminantes?
La IA nos ayuda a operar con precisión para que cada autobús haga justo el trabajo necesario. Analizamos los datos para ajustar frecuencias, evitando así kilómetros en vacío y reduciendo el consumo. En el caso de la flota eléctrica, es clave para planificar las cargas y optimizar el uso de la energía. La IA no sustituye nuestra apuesta por tecnologías limpias, sino que la potencia, asegurando que cada vehículo rinda más y contamine menos.
¿Cómo encaja todo esto con los objetivos de descarbonización y transición ecológica de la movilidad urbana impulsados desde la AAPP?
Encaja de forma natural, porque todos perseguimos el mismo fin: una movilidad urbana más limpia y de mayor calidad. Nosotros abordamos la descarbonización con una apuesta clara por flotas sostenibles, siendo la empresa privada con la mayor flota de este tipo en España. La IA acelera este cambio, ya que nos ayuda a usar mejor cada vehículo y a tomar decisiones basadas en datos. Esto nos permite presentar en los concursos públicos proyectos más afinados y con garantías de eficiencia medibles desde el primer día.
¿Cómo está transformando la IA la experiencia de los pasajeros (información en tiempo real, apps, personalización del viaje…)?
Actualmente, nos ayuda a ofrecer información más fiable en tiempo real y a reducir las aglomeraciones. Sin embargo, vemos esto como la primera fase, el cimiento sobre el que estamos construyendo los servicios del mañana.
Esta infraestructura nos permitirá en un futuro cercano ofrecer servicios mucho más personalizados, como el transporte a la demanda en zonas de baja ocupación o integrar nuestra oferta en grandes plataformas de Movilidad como Servicio (MaaS). Un ejemplo es Yurni, nuestra nueva aplicación, que nace precisamente con la vocación de orquestar una experiencia de viaje integrada y flexible. Estamos construyendo el cerebro que hará posible esa nueva movilidad.
Finalmente, nos gustaría destacar el papel de la tecnología para los colectivos vulnerables. Gracias a la irrupción de la IA, la voz se convertirá en una interfaz indispensable para poder ayudar a nuestros viajeros con discapacidad visual, asimismo, la incorporación de tecnologías como AR (realidad aumentada) será adoptada en los próximos años para que dispositivos como unas gafas o un pin puedan convertirse en los ojos de nuestros viajeros.
¿Qué avances ha implementado Grupo Ruiz en comunicación y accesibilidad para mejorar la interacción con el ciudadano?
Nuestro foco es hacer que el transporte público sea más fácil y accesible para todos. Hemos impulsado herramientas digitales, como aplicaciones de autobús a la demanda y hemos trabajado en la accesibilidad física de nuestra flota para que la experiencia sea cómoda y universal. Un ejemplo de nuestra estrategia de innovación es el uso de visión computacional para identificar la ocupación de las plazas reservadas para personas con movilidad reducida (PMR) y asegurar su disponibilidad.
¿Cómo se garantiza la privacidad y seguridad de los datos en estos sistemas inteligentes?
La confianza es innegociable, por lo que la privacidad y la seguridad son un requisito desde la fase de diseño. Cumplimos rigurosamente con la normativa de protección de datos (RGPD), aplicando siempre el principio de minimización y usando la información de forma agregada o anonimizada siempre que es posible. Protegemos los datos con medidas como control de accesos, cifrado y trazabilidad, y contamos con la figura de un CISO (Director de Seguridad de la Información) para garantizar la seguridad de nuestros sistemas.
Desde su experiencia, ¿qué papel deben desempeñar las administraciones públicas para impulsar la adopción de IA en el transporte público?
Las administraciones tienen un papel clave como «facilitadoras». Deben definir reglas de gobernanza claras para el intercambio de datos, crear estándares y, fundamentalmente, valorar en los pliegos de concesión la calidad de los datos y la innovación. Si se incentivan las mejoras medibles en eficiencia y servicio, el sector privado responderá con agilidad y determinación para acelerar la digitalización del ecosistema.
¿Qué modelos de colaboración público-privada considera más eficaces para acelerar la digitalización del transporte?
Los modelos más eficaces son los que combinan un objetivo común con pragmatismo. Esto implica combinar proyectos piloto con planes de escalado, establecer acuerdos claros para compartir datos y, por supuesto, coinvertir en infraestructura digital y formación. Un gran ejemplo es nuestra colaboración con el Consorcio Regional de Transporte de Madrid (CRTM), donde el contacto continuo y la puesta en común de ideas nos convierten en verdaderos «partners» para mejorar el servicio a todos los madrileños.
