A Geotab anuncia que ultrapassou quatro milhões de assinaturas em todo o mundo. A empresa havia atingido a marca de três milhões de assinaturas em 2022. Em pouco mais de um ano, a empresa adicionou um milhão de novos veículos à sua base, evidenciando a crescente demanda por inteligência no suporte à modernização e gestão de frotas.
“Há 23 anos, éramos uma empresa de duas pessoas operando no porão de minha casa. Agora, ao contemplar nossa jornada e o notável crescimento nos últimos 15 meses, fica evidente que o potencial que enxergamos nesta indústria há muitos anos foi comprovado”, declara Neil Cawse, CEO da Geotab. “As frotas enfrentam uma pressão crescente para aprimorar seus resultados, reduzir emissões, priorizar a segurança rodoviária e encontrar soluções econômicas. Acreditamos que não é possível gerenciar com eficácia aquilo que não é mensurado, e é por isso que dados e tecnologia tornaram-se tão cruciais para as organizações quanto os veículos que operam”, completa.
Desde agosto do ano passado, quando a Geotab atingiu a marca de três milhões de assinaturas, os veículos conectados à sua plataforma percorreram mais de 89 bilhões de quilômetros – o equivalente a aproximadamente 594 viagens ao redor do Sol. Ao considerar todas essas jornadas, é possível perceber a enormidade dos dados gerados.
“Conseguimos oferecer insights mais importantes aos nossos clientes, informando-os sobre possíveis falhas em motores antes que ocorram ou sobre a probabilidade de ocorrência de colisões. Estamos implementando inteligência artificial generativa para diminuir o tempo necessário para obter informações. E, por meio dessas inovações, buscamos orientar decisões de negócios mais eficazes e alcançar resultados mais significativos”, acrescenta Cawse.
À medida que o número de veículos conectados à Geotab, provenientes de diversas marcas, modelos e setores industriais continua a crescer, a quantidade de dados analisados pela Geotab também se expande. Essa ampliação possibilita que a empresa conduza benchmarking com maior precisão e desenvolva modelos aprimorados de machine learning (ML), resultando na entrega de insights mais refinados para todos os clientes. Por meio dessas tecnologias de IA e ML, os clientes conseguem realizar a transição da análise de dados reativa para informações preditivas e benchmarking do setor, agregando mais valor aos investimentos em transporte conectado.
