“Faster”: una app para repartos en ciudades pequeñas creada por tres estudiantes de la Universidad del Sur
Tres jóvenes crearon una aplicación de delivery para donde no llegan las grandes plataformas. Luego, usaron su desarrollo como trabajo final de la carrera de Ingeniería en Sistemas de Información de la Universidad del Sur. Utiliza inteligencia artificial y machine learning. Ya lleva procesados casi 150 mil pedidos
“Hace más de cuatro años, a pedido de un amigo (Joaquín Ornella), hicimos un desarrollo para envío de pedidos de locales gastronómicos. Comenzó a usarse en Monte Hermoso y en la pandemia fue un boom. Luego siguió, porque en esos lugares no llegan las empresas conocidas de reparto”, explicó Manuel Pandolfi sobre el nacimiento de Faster. Él es uno de los flamantes ingenieros en Sistemas de Información creador de la plataforma, junto a sus colegas Gaetano Privitello y Alan Zukerman.
Este desarrollo fue la base de su trabajo final de carrera para recibirse en la Universidad Nacional del Sur. Consistió “en analizar todas las variables, con la información reunida desde el inicio del desarrollo, y proponer modificaciones para mejorar el servicio, basándonos en los puntos débiles encontrados mediante el análisis de datos”, según dijo. Utilizaron la inteligencia artificial para integrar más funciones.
“Decidimos hacer la tesis juntos sobre cómo mejorar Faster. Es una app que desarrollamos hace más de cuatro años cuando éramos alumnos. Así que tomamos todos los datos reunidos y detectamos las debilidades mediante el análisis de datos con herramientas como Grafana, utilizando tecnologías de redes neuronales y algoritmos para optimizar el servicio.
Al momento del análisis para la tesis Faster llevaba 1678 días de funcionamiento, con un máximo de siete cadetes en temporada alta, 29.700 usuarios y 148 mil pedidos.
“Durante la etapa más fuerte de la pandemia pudimos lograr que emprendimientos y comercios locales no cierren sus puertas, dando movimiento a la economía de Monte Hermoso y afianzando el ecosistema de aplicaciones, generando confianza tanto en negocios como en clientes y cadetes, lo cual es un gran aliciente”, dijo.
Agregó además que “se creó para ser destinada a satisfacer la demanda en ciudades pequeñas y medianas. La necesidad de adecuaciones solo se puede conocer al poder evaluar los aspectos como negocios con más ventas con delivery, barrios con mayor demanda, tiempo de demora. Para mejorar la utilidad y seguridad , integramos diversas plataformas opciones, tales como Google Maps, Mercado Pago, Slack”.
Gaetano y Manuel tienen 28 años, Alan uno más. Se conocieron en el primer año de la carrera y eligieron al doctor Diego Martínez como director de la tesis, para cerrar el ciclo académico.
Martínez -quien además es el Decano del Departamento de Ciencias de la Computación- afirmó que “ya de por sí una app de delivery era interesante desde el punto de vista del desarrollo, pero más aún que sea para ciudades pequeñas, en las que no se cuenta con otro tipo de servicio similar.
“El análisis de los datos relevados durante cuatro años permitió detectar las falencias y brindar soluciones, lo cual hace que la tesis sea el resultado de un gran estudio”, agregó el docente.
“La plataforma cuenta con 3 aplicaciones para teléfonos: una para clientes, una para cadetes y una para negocios y se pueden descargar desde las tiendas de Apple App Store y Google Play Store”, indicó Pandolfi.
“Como consecuencia del análisis de datos y entrenamiento de modelos de machine learning y redes neuronales, para solucionar las debilidades encontradas logramos: Obtener el punto donde un cadete podría esperar entre entregas para minimizar el tiempo de desplazamiento a futuros negocios y direcciones de entrega, en base a las coordenadas de los comercios. También predecir el tiempo que demora un pedido en ser entregado en base a variables como coordenadas de origen y destino, fecha y hora de comienzo y finalización, predecir el mejor cadete posible para asignarle un nuevo pedido, en base a las coordenadas de la última entrega y del próximo destino”, culminó.
