Según explicó la compañía, a nivel técnico, el asistente descompone cada solicitud en etiquetas (tags) que identifican variables como destino, condiciones del pasajero, preferencias de confort o restricciones logísticas. Con esta estructura, el algoritmo filtra en tiempo real la oferta de vehículos y conductores para encontrar la mejor coincidencia posible.
Uno de los diferenciales clave es su enfoque en resolución de escenarios complejos. En lugar de rechazar solicitudes cuando no existe una coincidencia exacta, una limitante común en plataformas tradicionales, el agente prioriza los elementos más críticos del viaje y propone alternativas funcionales. Esto incluye desde rutas con múltiples paradas hasta combinaciones de transporte multimodal para trayectos más largos.
La herramienta apunta a reducir la fricción en casos cotidianos y avanzados. Por ejemplo, puede interpretar solicitudes relacionadas con salud (“necesito un auto con menor movimiento”), repetir patrones de viaje optimizando costo, o coordinar recorridos con múltiples pasajeros y condiciones específicas.
Además, la integración de direcciones frecuentes como “casa” o “trabajo” permite automatizar aún más la interacción.
