Los algoritmos desarrollados se basan en metodologías data-driven (guiadas por los datos) a partir de datos de fuentes heterogéneas (ticketing, calendario, cámaras en los buses, etc.). En particular, se han incorporado al módulo de predicción métodos clásicos para tratamiento de series temporales, como podría ser el método ARIMA, y algoritmos de redes neuronales que permiten incluir en la serie temporal de empleos otras variables importantes como es el calendario escolar.
La nueva funcionalidad se integra dentro del ecosistema de herramientas de Intelibus, un Sistema de Información en tiempo real en el sector del transporte de viajeros, que utiliza las posiciones GPS de los autobuses y el sistema de ticketing para dar información útil y en tiempo real tanto a los usuarios del transporte público como en la empresa operadora del servicio.
La versión beta de la app se ha empezado a testar el 11 de mayo y está disponible tanto para dispositivos Android (en la Play Store) como para dispositivos iOS.