Imagina que te diriges a la tienda de comestibles y recibes una alerta telefónica preguntándote si también estarías dispuesto a llevar los comestibles de tu vecino a casa. O está de camino a un concierto y ve que podría llenar los asientos de su automóvil, y su billetera, si recogiera a algunos otros fanáticos de la música en el camino. Como proveedor en estos escenarios, tiene la opción de qué servicios proporciona y cuándo. Esta puede muy bien ser la forma en que se dirige el comercio.

Investigación publicada recientemente en Investigación de transporte Parte B:Metodológica , por ingenieros de sistemas de Rensselaer, demostró cómo un modelo jerárquico que brinda a los proveedores una cierta cantidad de opciones podría mejorar la correspondencia entre la oferta y la demanda de recursos infrautilizados, e incluso puede transformar lo que se conoce como economía colaborativa.

En esta investigación Jennifer Pazour, profesor asociado de ingeniería industrial y de sistemas en el Instituto Politécnico Rensselaer, y Seyed Shahab Mofidi, quien recientemente recibió su Ph.D. de Rensselaer, construyó una simulación de entorno de viajes compartidos e incorporó datos simulados a los algoritmos que crearon. Sin embargo, el mismo enfoque podría aplicarse a otros escenarios, como empresas que desean compartir espacio de almacén o organizaciones sin fines de lucro que buscan llenar horas de voluntariado con el uso de una aplicación a pedido.

"Lo que me entusiasma es que esta prueba de concepto muestra que el modelo funciona, Pazour dijo:"Esto sentó las bases de que esta forma de brindar recomendaciones y opciones a las personas puede ayudar a todas las entidades del sistema".

Enfoques que se utilizan actualmente, Pazour dijo:puede hacer coincidir a un proveedor con una solicitud de demanda basada en lo que es mejor para el cliente sin muchas opciones por parte del proveedor. Esto puede resultar en una respuesta rápida pero, ella señala, impide la participación de algunos proveedores.

Inversamente, otras plataformas existentes pueden mostrar todas las solicitudes de demanda disponibles a un proveedor, permitiéndoles examinar las opciones y elegir lo que les funcione. Es un enfoque que tiene en cuenta al proveedor, pero da como resultado una respuesta mucho más lenta para el cliente.

La plataforma del equipo intenta lograr un equilibrio entre la oferta y la demanda al ofrecer al proveedor algunas opciones, pero no todas, basadas en el comportamiento anterior del proveedor. Pazour compara este enfoque con la forma en que otras plataformas pueden sugerir un conjunto de películas que le gustaría ver, o productos que le gustaría comprar en base a sus decisiones anteriores.

Por ejemplo, un conductor (o proveedor) con un automóvil tendrá algunas opciones de posibles pasajeros que podría recoger. Luego, pueden tomar una decisión basada en sus planes para el día y la ruta que ya están a punto de tomar. Estas decisiones informarán qué ciclistas potenciales se les ofrecerán en el futuro.

"Nuestro enfoque es más proactivo, "Dijo Pazour." No te vamos a preguntar nada inicialmente. Te enviaremos notificaciones opciones, y te dejo elegir y luego el modelo se ocupará de las consecuencias ".

Lo que encontraron los investigadores es que este enfoque funcionó mejor, en comparación con otros enfoques, cuando la plataforma no tiene mucha información sobre el proveedor y sus preferencias.

"Esta metodología es más útil cuando la plataforma no puede predecir perfectamente las acciones de las personas, "Dijo Pazour." Esa es la realidad, pero creo que eso es algo que falta en muchas de las otras aplicaciones ".

Pazour también espera que más personas se inclinen a optar por una plataforma que ofrezca más opciones, lo que a su vez podría conducir a un aumento en el uso de recursos subutilizados como asientos vacíos en un automóvil.

"Si damos más opciones, tal vez tengamos más personas que estén dispuestas a hacer esto, "Dijo Pazour.

Además de considerar este desafío en términos de eficiencia, Pazour también tiene en mente la equidad.

Por ejemplo, un servicio de entrega de comestibles a pedido podría ayudar a quienes no tienen una tienda de comestibles cerca. En ese caso, simplemente hacer coincidir a un proveedor con su vecino más cercano puede excluir a algunos clientes de ser atendidos.

"Si está diseñado para la eficiencia de los recursos, eso es potencialmente un algoritmo diferente que si estuviera diseñado para la equidad. Así que estamos pensando en cómo podemos asegurarnos de que todos reciban este servicio en un nivel equitativo. "Dijo Pazour.

Ahora que saben que su metodología funciona, Pazour y su equipo pueden ampliar su investigación. Planean mejorar los modelos y algoritmos de la plataforma y aplicarlos a otras áreas de oferta y demanda, incluido el voluntariado. Pazour dijo que su equipo también está explorando oportunidades para trabajar con empresas para analizar datos reales y evaluar si este enfoque único podría beneficiarlos.