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El WiFi inteligente de la sevillana Galgus ya está en 1.700 aviones estadounidenses

La compañía de conectividad ha cerrado acuerdos con dos grandes empresas que fabrican y distribuyen su tecnología en el sector aeronáutico.

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Foto de Alev Takil (Unsplash).

La sevillana Galgus ha aterrizado en Estados Unidos con dos contratos que les permite llevar su tecnología de WiFi inteligente a 1.700 aviones en todo el mundo. El acuerdo se ha cerrado con dos empresas que fabrican y distribuyen su solución de conectividad en el sector aeronáutico: Miltope, en Colorado y Alabama, y Safran Inflight Innovations, en California. 

Este 2023 ha sido un excelente año para la compañía española, que ha logrado cerrar acuerdos con varios partners en Estados Unidos y Canadá. Gracias a esto, "esperamos tener un importante crecimiento en la segunda mitad de año en mercados como conectividad WiFi en campus universitarios, zonas rurales, hoteles, smart cities, centros comerciales y empresas y administraciones públicas en general", aseguraron desde Galgus.  

Además de los dos contratos mencionados anteriormente, la firma sevillana trabaja con Boeing para integrar su solución en los aviones de la planta de Seattle, y el operador estadounidense de trenes Amtrak también lleva su tecnología. A esto se suma un nuevo contrato en Florida para proveer de WiFi a zonas de mala conectividad, que podría ampliarse a otros cuatro condados, según publicó El Economista. Así, desde la compañía prevén su participación en 58 proyectos en 41 condados, que le reportarán una facturación de más de 30 millones de euros. Esto supone una enorme oportunidad de crecimiento para Galgus, que en los últimos años ha superado los 4 millones de ingresos en Estados Unidos.  

Recientemente, la firma patentó una tecnología que optimiza el rendimiento de las redes y provee analítica de geolocalización avanzada, generando un identificador único o ‘Galgus Fingerprint para cada dispositivo no conectado. Gracias a esta solución, se pueden rastrear estos dispositivos en tiempo real con una precisión del 87% y construir métricas que van desde el recuento hasta la segmentación automática de visitantes, movimientos entre zonas, tiempos medios de presencia, entre otros. Junto con tecnología de machine learning, estos datos servirán también para predecir patrones y flujos. 



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