Les dades són un prometedor element transformador per a la mobilitat del futur. Una compartició eficient de dades entre ciutats, operadors de transport públic i serveis privats de mobilitat té el potencial per impulsar una millor gestió de la mobilitat alhora que millora la competitivitat dels actors privats. Aquest article ofereix una descripció de les diferents barreres que els operadors de mobilitat, tant públics com privats, han de superar per activar el valor que les dades poden proporcionar amb l’objectiu de millorar els models de negoci d’operadors de mobilitat i donar suport a la planificació de la mobilitat urbana. La proliferació de serveis de micromobilitat que estan reconfigurant la mobilitat urbana genera la necessitat que els legisladors comprenguin i integrin de forma eficient aquestes noves tendències a través de les dades que aquests serveis generen, alhora que garanteixin polítiques de mobilitat més justes i basades en les dades. Aquest article també aprofundeix en aspectes tan intangibles com la confiança, que juga un paper clau per activar el valor de la compartició de dades. Per què els operadors són reticents a compartir les vostres dades? Com es pot protegir la privadesa d’usuaris i usuàries i preservar-se la competitivitat entre operadors mitjançant l’anonimització de dades? Les iniciatives MDS (Mobility Data Specification) i CDS-M (City Data Standard - Mobility) proposen maneres de regular l’intercanvi de dades entre els proveïdors de serveis de mobilitat compartida o a demanda i les ciutats. Una opció de consens és que totes les parts confiïn en un tercer que tracti les dades. Es presenta una anàlisi dels pros i els contres, incloent-hi exemples reals i destacant el fet que no hi ha una opció òptima per a tots els escenaris possibles, ja que depèn del nivell de risc i d’intervenció que els actors implicats estiguin disposats a assumir. Les dades també tenen un paper clau a l’hora d’aplicar la MaaS (Mobility as a Service), ja que un accés més gran a diferents tipus de dades és una condició prèvia per assolir nivells d’integració superiors (de l’un al quatre): moltes ciutats ja tenen accés a conjunts de dades d’operadors de mobilitat privats com a requisit per rebre una llicència per operar a l’espai públic (nivell 1). El nivell 2 s’orienta a desenvolupar decisions basades en dades per tal de crear polítiques de mobilitat més efectives, però només unes quantes ciutats han arribat a aquest punt mitjançant projectes pilot. Finalment, els nivells 3 i 4 de la MaaS afegiran estratègies de tarifació amb la capacitat d’influir en el comportament d’usuaris i usuàries, així com la gestió de mobilitat per promoure objectius socials mitjançant l’accés a dades en temps real de diversos serveis de mobilitat. L’ús de plataformes de Software as a Service, com ara la nova Rideal, exercirà un paper clau en el disseny de programes d’incentius per encoratjar un canvi d’hàbits cap a una mobilitat més sostenible.

Amb motiu del vint-i-cinquè aniversari dels Estudis d’Economia i Empresa de la UOC, les professores Pacheco Bernal i Jiménez Zarco reflexionen sobre la manera en què la tecnologia ha influït en les disciplines del màrqueting i de la investigació de mercats, tant pel que fa a l’evolució com a l’abast. També es presenten els reptes vinculats a aquestes disciplines als quals s’enfronten les organitzacions en un moment clau de transformació digital. Per al màrqueting, la tecnologia ha significat un abans i un després. Conceptes bàsics que actualment determinen el core de la disciplina emergeixen i es consoliden a mesura que la tecnologia posa al nostre abast noves eines, dispositius, canals i, fins i tot, entorns. El màrqueting passa de circumscriure’s a l’àmbit de les vendes a curt termini a construir i mantenir a temps real relacions complexes, duradores i amb un fort component emocional, entre agents de diversa naturalesa i amb diferents interessos. Pel que fa a la investigació de màrqueting, el potencial que ha ofert el desenvolupament de noves tecnologies en la comprensió de la persona consumidora, si bé no ha eclipsat la investigació de mercats més tradicional, sí que ha modificat el panorama quant a la qualitat i la quantitat de la informació que cal obtenir i respecte a l’amplitud d’alternatives metodològiques per a la recollida de dades. En plena era digital, la integració de dades provinents de diferents fonts i l’ús de metodologies híbrides han de permetre al sector anticipar-se a les tendències i comprendre millor el comportament del mercat.

La moda de la intel·ligència artificial està arribant a les administracions públiques, tot i que ho està fent a un ritme més lent que en altres sectors. Avui ja hi ha algunes administracions públiques que usen la intel·ligència artificial en l’anàlisi de dades, la presa de decisions, la detecció de fraus i irregularitats o la prestació de serveis públics. L’ús de la intel·ligència artificial genera nombrosos reptes a les administracions públiques que cal abordar, com ara l’opacitat, els biaixos i la discriminació, la minva de les garanties en la tramitació dels procediments administratius, la responsabilitat pels danys causats per l’ús de la intel·ligència artificial o el seu impacte en l’ocupació pública. La intel·ligència artificial és un dels fonaments de la governança intel·ligent que ha de comprendre totes les persones per contribuir a un desenvolupament sostenible.