Manual práctico de uso de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en los distintos sectores de consumo
5.5. Cabify y Glovo: algoritmos de movilidad y optimización en tiempo real

Las ciudades españolas viven una transformación silenciosa pero profunda. Cada trayecto, cada pedido, cada desplazamiento está siendo analizado, optimizado y repensado gracias a la inteligencia artificial. En ese nuevo ecosistema urbano, Cabify y Glovo representan dos ejemplos de cómo la IA puede hacer que la movilidad y la logística sean no solo más rápidas, sino también más sostenibles, seguras y humanas.
En el caso de Cabify, la inteligencia artificial actúa como el cerebro que coordina miles de trayectos simultáneamente. Los algoritmos analizan factores como la localización de los vehículos, el tráfico en tiempo real, la meteorología y la demanda estimada para asignar al conductor más cercano de forma óptima. Este proceso, invisible para el usuario, se traduce en menos tiempo de espera, menor consumo de combustible y una reducción notable de las emisiones urbanas.
Pero la IA no solo gestiona trayectos: también ayuda a predecir la demanda. En eventos masivos como conciertos, partidos de fútbol o festivales, el sistema aprende de los patrones históricos y se anticipa, aumentando la disponibilidad de vehículos en las zonas clave. Esto mejora la experiencia del usuario y reduce los desplazamientos vacíos, un problema tradicional en el transporte urbano.
En paralelo, Glovo ha convertido la inteligencia artificial en la clave de su logística. Cada vez que un usuario pide comida o realiza un envío, una red de algoritmos decide cuál es el repartidor ideal, qué ruta seguirá y cómo combinar entregas para maximizar la eficiencia. Estos modelos tienen en cuenta el tráfico, los tiempos de espera en restaurantes y el volumen del pedido, optimizando segundos en cada punto del proceso.
Ambas compañías utilizan también visión artificial y aprendizaje automático para mejorar la seguridad y el control de calidad. En el caso de Cabify, los sistemas detectan patrones de conducción y alertan si se produce una frenada brusca o un exceso de velocidad. En Glovo, la IA monitoriza las condiciones de temperatura en entregas sensibles (como alimentos o medicamentos), garantizando la trazabilidad y la fiabilidad del servicio.
Sin embargo, el papel de la IA va más allá de la eficiencia: impulsa la movilidad sostenible y compartida. Cabify ha integrado algoritmos que priorizan el uso de vehículos eléctricos e híbridos, además de ofrecer rutas que minimizan emisiones. Glovo, por su parte, promueve la entrega en bicicleta o moto eléctrica en colaboración con ayuntamientos y programas locales de sostenibilidad.
Para los consumidores, este nuevo modelo supone un cambio cultural. Pedir un trayecto o recibir un pedido ya no es solo un acto de comodidad, sino una decisión que puede contribuir a una ciudad más limpia y ordenada. Las plataformas ofrecen información sobre la huella de carbono de cada servicio y fomentan comportamientos responsables.
Desde una perspectiva nacional, ambos casos reflejan cómo la innovación española puede liderar la transformación urbana global. La IA convierte el tráfico, la logística y el reparto en una coreografía invisible de datos, donde cada decisión micro contribuye a un bienestar macro.
El desafío, ahora, está en mantener el equilibrio entre eficiencia y condiciones laborales. Cabify y Glovo han iniciado proyectos de formación en competencias digitales para sus conductores y repartidores, buscando que la tecnología no excluya, sino que empodere.
En definitiva, la IA aplicada a la movilidad urbana no es solo una cuestión de velocidad o conveniencia: es una oportunidad para repensar cómo nos movemos, qué impacto generamos y qué tipo de ciudad queremos construir.
Aplicaciones y beneficios de la inteligencia artificial en Cabify y Glovo
| Área de aplicación | Tecnología utilizada | Impacto operativo y empresarial | Beneficio para el consumidor y la sociedad |
|---|---|---|---|
| Optimización de rutas y tiempos | Algoritmos de geolocalización y predicción de tráfico | Reducción de tiempos de espera y costes logísticos | Desplazamientos más rápidos, menos congestión urbana |
| Predicción de demanda y asignación dinámica | Aprendizaje automático (Machine Learning) | Ajuste de flotas y recursos según la demanda real | Mayor disponibilidad y respuesta inmediata en momentos críticos |
| Eficiencia energética y sostenibilidad | IA para análisis de emisiones y consumo | Priorización de vehículos eléctricos e híbridos | Reducción de la contaminación del transporte utilizado |
| Seguridad y control de calidad | Visión artificial y análisis de patrones de conducción | Prevención de accidentes y control de condiciones de entrega | Mayor fiabilidad, protección del usuario y confianza en el servicio |
| Gestión de experiencia del usuario | Procesamiento del lenguaje natural (asistentes y feedback) | Mejora de la atención y personalización del servicio | Comunicación fluida y sensación de acompañamiento digital |
| Formación y bienestar laboral | Análisis de datos y programas de IA aplicada al trabajo | Capacitación digital para conductores y repartidores | Inclusión tecnológica y nuevas oportunidades profesionales |
Elaboración propia a partir de informes de sostenibilidad e innovación de Cabify y Glovo (2025).