Una reducción del 35 por ciento en comportamientos de riesgo repetidos entre conductores de vehículos de carga en México, se ha logrado mediante programas de entrenamiento virtual, según la firma tecnológica Samsara.
Según datos presentados durante el panel “Cómo reducir incidentes viales con una plataforma integral basada en datos”, organizado por esta compañía, dicho porcentaje adquiere relevancia frente al panorama de seguridad en las carreteras mexicanas, porque de 2023 a la fecha 20 mil 251 vehículos han sufrido siniestros viales.
En este sentido, 66.46 por ciento de los casos fue considerado prevenible, mientras que el 28.02 por ciento se relacionó directamente con conducción distraída, siendo el uso del teléfono móvil una de las principales causas.

Entre los factores más recurrentes que representan un riesgo están distracción o somnolencia, manejo brusco y violaciones a reglamentos de tránsito.
A esto se suman factores externos como zonas de construcción, condiciones climáticas y presencia de peatones, así como aspectos operativos relacionados con el estado del vehículo, la salud del conductor o las rutas de alto riesgo.
Durante el panel se expuso que parte de la reducción en estos riesgos se debe a herramientas tecnológicas que permiten monitorear señales físicas del conductor (como ojos cerrados o bostezos) mediante uso de video, sensores y algoritmos que se perfeccionan a partir de patrones detectados en situaciones reales.
Según Samsara, el uso de estas plataformas digitales ha comenzado a adoptarse como parte de estrategias más amplias de prevención dentro del transporte de carga, en respuesta a la necesidad de reducir accidentes y mejorar la seguridad vial a través de datos objetivos y entrenamiento continuo.
En consecuencia, los programas virtuales de entrenamiento se vislumbran como herramientas indispensables para actualizar en estrategias de manejo a choferes, quienes transportan carga en las carreteras federales que, en algunas ocasiones, no cumplen completamente con los estándares internacionales de mantenimiento.
AG