En las grandes urbes de México, la movilidad del transporte de carga convive diariamente con una «cultura de la prisa», en la que el exceso de velocidad y las distracciones al volante han relegado históricamente al peatón a un segundo plano. La necesidad de elevar las medidas de prevención se refleja en las estadísticas oficiales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), las cuales señalan que en México se registraron 380,391 accidentes de tránsito en zonas urbanas y suburbanas durante el año 2025.
Este panorama evidencia una oportunidad para fortalecer la seguridad vial desde la prevención. De acuerdo con cifras, el factor humano continúa siendo la principal causa de los siniestros que involucran vehículos de carga pesada, al estar presente en el 92% de los casos. Esto equivale a 23,414 accidentes potencialmente evitables, asociados principalmente a distracciones, fatiga y prácticas de conducción inseguras.
En el marco del Día Mundial del Peatón que se conmemora el 17 de agosto, Geotab destaca el papel de la videotelemática, la movilidad conectada y la Inteligencia Artificial para impulsar un modelo de prevención más proactivo en flotas comerciales, unidades de transporte público y de gobierno, así como en ecosistemas de vehículos particulares. Estas tecnologías analizan los patrones de movilidad urbana y generan alertas en tiempo real, tanto dentro como fuera de la cabina, para ayudar a prevenir siniestros antes de que ocurran. Asimismo, proporcionan información que facilita el análisis de los eventos registrados y fortalece la toma de decisiones en materia de seguridad vial. Además, la información que generan contribuye a que autoridades y operadores identifiquen zonas de riesgo y diseñen estrategias e infraestructura vial que favorezcan una movilidad más segura para todos los usuarios de la vía.
Con el objetivo de neutralizar los principales factores de riesgo en las calles y proteger la vida de los peatones, la estrategia de seguridad y prevención activa de Geotab se consolida en tres ejes clave:
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