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Sobre Shotl

Las ciudades funcionan mejor cuando la gente comparte sus desplazamientos

Shotl nació en Barcelona en 2017 con esa única convicción. Desde entonces, nuestra plataforma ha conectado a pasajeros, operadores de transporte y administraciones públicas en pueblos, ciudades, campus y valles de Europa, Asia y África.

Fundada en Barcelona, España
2017
Continentes donde hoy funcionan servicios
3
Plataforma: planificación, apps, operación y datos
1

En qué creemos

El transporte público debe seguir a las personas, no al revés

La mayoría de los lugares no pueden justificar una línea fija frecuente, y la mayoría de las personas no pueden organizar su vida en torno a un bus cada hora. En ese hueco crece la dependencia del coche, y ahí es donde trabajamos.

Nuestra plataforma permite que un autobús, un microbús o un taxi compartido se comporte como un transporte público que responde: los pasajeros lo solicitan, un algoritmo agrupa los viajes compatibles y los vehículos solo van adonde alguien quiere ir de verdad. Los operadores conservan sus flotas y sus conductores; las administraciones, sus datos y sus reglas de servicio; los pasajeros obtienen un viaje con el que pueden contar.

No somos una empresa de VTC, y lo hemos decidido así. Trabajamos con el sector público y sus operadores, nunca a sus espaldas, porque el objetivo no es sustituir el transporte público, sino llevarlo a los lugares y a las horas a los que nunca llegó.

Cómo nos obligamos a cumplirlo está por escrito: un código ético, una política ambiental y compromisos sobre datos y personas que acompañan a cada despliegue. Léelos.

Unión Europea — Fondo Europeo de Desarrollo RegionalGobierno de España — red.es

Financiación europea

Proyecto RED_ES 2020 (Nº Exp. 2020/0720/00099835) “Plataforma de transporte compartido bajo demanda para áreas con baja densidad de población”, para la construcción de un nuevo framework de la plataforma Shotl mediante el desarrollo de nuevos algoritmos de routing y asignación de usuarios, mediante la aplicación de técnicas de machine learning para la predicción de la demanda y los tiempos y el tráfico, así como mediante el desarrollo de una infraestructura de nuevos microservicios como los de pre-reserva, vehículo autónomo, integración MaaS, e integración en plataformas de pago. Este proyecto ha sido financiado en el marco de la convocatoria de ayudas C007/20-ED y ha sido cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional.

Mira lo que hemos construido

El trabajo habla mejor que la página «Sobre nosotros»: despliegues reales, cifras reales, contadas con honestidad.