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Chi siamo

Le città funzionano meglio quando le persone condividono i loro spostamenti

Shotl è nata a Barcellona nel 2017 da questa unica convinzione. Da allora la nostra piattaforma ha messo in contatto passeggeri, operatori di trasporto ed enti pubblici in paesi, città, campus e valli di Europa, Asia e Africa.

Fondata a Barcellona, Spagna
2017
Continenti in cui oggi sono attivi i servizi
3
Piattaforma — pianificazione, app, operatività e dati
1

In cosa crediamo

Il trasporto pubblico dovrebbe seguire le persone, non il contrario

La maggior parte dei territori non può giustificare una linea fissa frequente, e la maggior parte delle persone non può organizzare la propria vita attorno a una corsa ogni ora. È in questo vuoto che cresce la dipendenza dall’auto, ed è lì che lavoriamo noi.

La nostra piattaforma permette a un autobus, un minibus o un taxi condiviso di comportarsi come un trasporto pubblico che risponde: i passeggeri chiedono, un algoritmo raggruppa gli spostamenti compatibili e i veicoli vanno solo dove qualcuno vuole davvero andare. Gli operatori mantengono le loro flotte e i loro autisti; gli enti mantengono i loro dati e le loro regole di servizio; i passeggeri hanno una corsa su cui contare.

Non siamo, per scelta, un’azienda di ride-hailing. Lavoriamo con il settore pubblico e i suoi operatori — mai aggirandoli — perché l’obiettivo non è sostituire il trasporto pubblico, ma estenderlo ai luoghi e agli orari che non ha mai raggiunto.

Il modo in cui manteniamo questo impegno è messo per iscritto: un codice etico, una politica ambientale e impegni su dati e persone che accompagnano ogni implementazione. Leggili.

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.

Scopri cosa abbiamo costruito

Il lavoro parla meglio della pagina «Chi siamo»: implementazioni reali, numeri reali, riportati con onestà.