What3words, o cómo llegar a cualquier puesto de tacos con tres palabras: así es el nuevo servicio de localización en México

Quienes hayan experimentado el dolor de cabeza que es buscar una dirección en Google Maps y no encontrarla, tener varios resultados o lidiar con un domicilio sin número, podrían familiarizarse con la necesidad de tener un servicio como What3words.

La idea no es tan complicada como sí su preproducción. Se trata de un servicio que ha mapeado todo el mundo pequeños cuadros, de aproximadamente tres metros por tres metros. A cada cuadro le ha asignado tres palabras aleatoriamente, para que al momento de buscar un domicilio con precisión, cualquiera pueda localizarse con las palabras asignadas.

Así, el planeta, incluyendo todos los continentes y océanos se han distribuido en más de 57 mil millones de cuadros de este tipo, mapa que está disponible ya a través de la app What3words.

Con sede en Londres, What3words está oficializando su llegada a México como el primer país de Latinoamérica con operaciones en forma y con una alianza estratégica con Cabify.

Dato importante: las palabras que se han asignado a cada una de las demarcaciones mínimas de What3words no son exactamente las mismas para cada idioma. Gigi Etiene, Gerente de Asociaciones, nos cuenta el por qué funciona así: resulta que en cada idioma se ha hecho un rating de las palabras, de las más comunes y sencillas a las más complejas.

La clasificación sirve para optimizar la asignación de palabras de acorde a la región, así, en México se encuentran las palabras más sencillas en Ciudad de México y otras urbes, mientras que se pueden encontrar más complicadas en lugares menos concurridos, donde puede que un usuario use menos el servicio.

El sistema está igualmente diseñado para Reino Unido, Arabia Saudita o Mongolia: las palabras más comunes para cada país serán muy probablemente los lugares en donde los usuarios necesiten más de los servicios de What3words.

No más de tres palabras

¿Y por qué tres palabras y no dos, o cuatro? La explicación muy sencilla, pasa por la aritmética. Las combinaciones posibles con dos palabras son de 1,600,000,000, muy insuficientes para los 57 mil millones de cuadrados que cubren al globo. El número de secuencias con tres palabras asciende a 64,000,000,0000,000, así que tomar cuatro palabras sería simplemente un exceso.

¿Estamos en ese punto de la historia donde necesitamos volver a rotular las calles y espacios para ser más precisos para la vida digital? Gigi es clara: What3words no quiere suplantar el nombre de calles o colonias. El servicio reconoce el valor agregado e histórico de nombres de calles, pero su concepción está en que la homologación de las direcciones físicas la vida digital no es la ideal, ocasionando que el transporte de Uber no llegue a la dirección que el usuario escribió, o teniendo mayores problemas cuando se trata de domicilios repetidos. "No tratamos de reemplazar las direcciones" dice Gigi.

La alianza con Cabify permitirá a los usuarios en México localizar las tres palabras que identifican el destino al que se quiere llegar, mismas que se pueden introducir en el cajón de destino en Cabify. La empresa que ya tiene acceso a la API d What3words, también tendrá acceso a las coordenadas específicas de a dónde quiere ir el usuario.

Pero si What3words quiere que su sistema sea el nuevo referente, deberá enfocar sus esfuerzos en diversificar su cartera de clientes para que tenga más usos para el usuario final. Según Gigi, se está trabajando en afianzar acercamientos con aplicaciones de movilidad, de turismo o cualquier otro que se vea una ganancia en usar el modelo.

"Cualquier empresa que le parece que la tecnología les puede ayudar a disminuir costos en términos de logística, o que los usuarios empresas de taxis se pierdan menos y lleguen a su punto preciso, estamos abiertos"

Si el alcance es el esperado por What3words (cuyas cifras no se han dieron a conocer durante la entrevista) podría abrir oficinas en México. Aún sin asegurarlo, Gigi reconoce que es una posibilidad que está sobre la mesa.

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