Sistema de apoyo para prevención y respuesta ante riesgos con Inteligencia Artificial para empresa reguladora de transportes en Perú

Abstract

Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema inteligente para la prevención de riesgos y la optimización de la respuesta ante accidentes vehiculares en el sector de transporte en Perú, dirigido a empresas reguladoras. El objetivo principal es proporcionar una herramienta robusta para la toma de decisiones proactiva y la gestión eficiente de la seguridad vial. La solución propuesta consiste en un sistema automatizado que registra, centraliza y analiza datos de diversas fuentes, integrando módulos de visualización y generación de alertas tempranas. Una fase crucial del desarrollo incluye la incorporación de herramientas avanzadas de machine learning para potenciar el análisis de datos, permitiendo la identificación de patrones de riesgo y la activación de protocolos de acción en tiempo real. La metodología abarcó el levantamiento de requerimientos, diseño, implementación y pruebas funcionales. Actualmente, se trabaja en la integración de los módulos de inteligencia artificial para mejorar la precisión y efectividad del sistema. Se espera que la implementación de este sistema contribuya significativamente a reducir los tiempos de respuesta, mitigar el impacto negativo de los incidentes y fortalecer la gestión integral del riesgo. Este proyecto demuestra el valor de la tecnología impulsada por inteligencia artificial como un aliado estratégico para la seguridad vial y la atención eficiente de emergencias en el contexto peruano.

This work presents the development of an intelligent system for the prevention of risks and the optimization of the response to vehicular accidents in the transportation sector in Peru, aimed at regulatory companies. The main objective is to provide a robust tool for proactive decision making and efficient road safety management. The proposed solution consists of an automated system that records, centralizes and analyzes data from various sources, integrating visualization and early warning generation modules. A crucial phase of the development includes the incorporation of advanced machine learning tools to enhance data analysis, allowing the identification of risk patterns and the activation of action protocols in real time. The methodology covered requirements gathering, design, implementation and functional testing. Currently, work is underway on the integration of artificial intelligence modules to improve the system's accuracy and effectiveness. The implementation of this system is expected to contribute significantly to reducing response times, mitigating the negative impact of incidents and strengthening integrated risk management. This project demonstrates the value of artificial intelligence-driven technology as a strategic ally for road safety and efficient emergency response in the Peruvian context.