La gestión de flotas en el sentido tradicional se ocupa en gran medida de los datos que analizan la ubicación, la velocidad, el consumo de combustible, el cumplimiento de la normativa y otros parámetros pertinentes.

El crecimiento de RideView como plataforma ha reflejado estrechamente la creciente madurez de la telemática de vídeo en el mercado norteamericano en los últimos 5 años: desde las cámaras de tablero Wi-Fi que funcionaban junto con tabletas y teléfonos inteligentes ELD que se hicieron prevalentes con la introducción del mandato ELD a finales de 2017, hasta las cámaras de tablero duales independientes conectadas que funcionan para flotas de cualquier tipo en la actualidad.

Se prevé que la telemática por vídeo crezca un 16,6% en los próximos años sólo en la región norteamericana (Berg's Insight).

La videotelemática, que empezó siendo una aplicación de nicho para flotas de empresas que podían permitírsela, ha alcanzado la mayoría de edad.

En un número no desdeñable de casos, los vehículos comerciales sufren accidentes al minuto de salir del patio; por ejemplo, tan rápido como la siguiente señal de STOP cuando un conductor distraído se la salta.

Para alguien a quien le encantan los retos, trabajar en ML es un nuevo desafío cada día: ningún día es igual a otro.

El valor que las flotas obtienen de la telemática de vídeo adopta muchas formas, aunque se debe principalmente a la necesidad de disponer de pruebas de vídeo claras cuando se producen colisiones u otros incidentes y, cada vez más con la llegada de la IA en los dispositivos, a la capacidad de seguir, medir y mejorar el rendimiento de los conductores a través de la formación en tiempo real y fuera de línea.

Ya hemos hablado antes de la importancia de las aplicaciones de acompañamiento para la experiencia del conductor con una solución de videotelemática.

La llegada de soluciones telemáticas de vídeo basadas en la inteligencia artificial ha hecho posible la formación del conductor en tiempo real.