Cliente: Empresa líder en logística y distribución urbana en la Costa Este.

Desafío: La empresa enfrentaba pérdidas significativas debido a inexactitudes en su sistema de estimación de costes de ruta, el cual no integraba variables de congestión en tiempo real, resultando en una Facturación de Analítica de Tráfico Urbano deficiente y márgenes de beneficio erosionados.

Solución: Nuestro equipo aumentado de tres desarrolladores Python senior se integró con el departamento de TI del cliente. Utilizando bibliotecas como Pandas para la manipulación de datos y GeoPandas para el análisis espacial, desarrollaron un microservicio capaz de ingerir datos de tráfico en tiempo real de múltiples APIs. Implementaron un algoritmo predictivo que ajustaba las tarifas de facturación basándose en la densidad del tráfico histórico y actual por zonas urbanas específicas. El equipo también optimizó la base de datos PostgreSQL para manejar consultas geoespaciales complejas con mayor rapidez.

Resultado: La implementación del nuevo módulo de facturación dinámica permitió a la empresa recuperar ingresos perdidos y ajustar sus precios con precisión quirúrgica. Se logró una recuperación de ingresos del 18% en el primer trimestre y una mejora en la precisión de las estimaciones de tiempo de entrega, lo que aumentó la satisfacción del cliente final.

Cliente: Operador gubernamental de peajes electrónicos en una metrópolis europea.

Desafío: El sistema heredado de cobro sufría de alta latencia durante las horas punta, provocando retrasos en el procesamiento de transacciones y errores en la Facturación de Analítica de Tráfico Urbano, lo que generaba miles de reclamaciones mensuales por cobros indebidos.

Solución: Smartbrain proporcionó un equipo de ingenieros especializados en Python y sistemas distribuidos. La solución implicó la refactorización del backend utilizando Python asíncrono (AsyncIO) y la implementación de una arquitectura basada en eventos con Apache Kafka para manejar el flujo masivo de datos de sensores y cámaras. Se desarrollaron scripts de validación automática que cruzaban datos de matrículas con registros de tráfico en tiempo real para asegurar la exactitud antes de emitir la factura. El equipo trabajó en sprints de dos semanas, asegurando una integración continua sin interrumpir el servicio existente.

Resultado: La modernización del sistema eliminó los cuellos de botella en el procesamiento de datos. Se consiguió una reducción del 95% en la latencia de procesamiento de transacciones y una disminución drástica en las reclamaciones de usuarios, estabilizando el flujo de caja del operador.

Cliente: Startup de movilidad compartida (Carsharing) en expansión rápida.

Desafío: La startup necesitaba implementar un modelo de precios dinámicos (surge pricing) basado en la demanda y el tráfico local, pero carecía del talento interno para desarrollar los algoritmos complejos de Facturación de Analítica de Tráfico Urbano necesarios para el lanzamiento en nuevas ciudades.

Solución: A través de nuestro servicio de outstaffing, asignamos dos científicos de datos y dos desarrolladores backend expertos en Python. El equipo diseñó y desplegó modelos de Machine Learning utilizando Scikit-learn y TensorFlow para predecir patrones de tráfico y demanda en zonas específicas. Crearon una API robusta en FastAPI que alimentaba la aplicación móvil con precios actualizados cada minuto, basándose en la analítica de tráfico circundante. La solución se construyó sobre una infraestructura de nube escalable para soportar picos de usuarios.

Resultado: El lanzamiento de la funcionalidad de precios dinámicos fue un éxito rotundo, permitiendo a la startup maximizar la disponibilidad de vehículos. Se reportó un aumento del 22% en la rentabilidad por vehículo y una optimización significativa en la distribución de la flota en áreas de alta congestión.