La empresa mexicana utiliza inteligencia artificial para revisar comprobantes, detectar retrasos y advertir problemas durante el trayecto. Su plataforma ya monitorea siete veces más envíos y ayudó a reducir 3% las entregas rechazadas.
Seguir la ubicación de un camión es apenas una parte del trabajo logístico. Las empresas también deben saber si llegará a tiempo, comprobar que la mercancía fue recibida y verificar que fotografías, recibos y documentos correspondan con la entrega. Cuando estas tareas se repiten millones de veces, cualquier demora o error puede traducirse en nuevos traslados, penalizaciones y productos rechazados.
Recurso Confiable, una empresa mexicana especializada en tecnología logística, incorporó inteligencia artificial a su plataforma RC Control Track para convertir los datos de cada trayecto en información que permita actuar. El sistema procesa actualmente más de tres millones de embarques al año en América Latina y ayuda a detectar problemas antes de que una entrega se considere fallida.
La entrega también debe comprobarse
El trabajo no termina cuando el camión llega a su destino. Cada operación debe estar respaldada por evidencias que confirmen cuándo, dónde y en qué condiciones se recibió la mercancía. Revisar manualmente fotografías, comprobantes y otros documentos consume tiempo y puede provocar que un error pase inadvertido.
Recurso Confiable utiliza modelos de inteligencia artificial para clasificar documentos, reconocer objetos en imágenes y extraer texto mediante reconocimiento óptico de caracteres. Con estas capacidades, la plataforma ayuda a validar automáticamente las evidencias y reduce parte del trabajo manual asociado con el seguimiento y las auditorías.
La IA también interviene durante el recorrido. Si una unidad se desvía o acumula un retraso que pone en riesgo su ventana de entrega, el sistema puede generar una alerta para que los responsables reaccionen, avisen al cliente o modifiquen la operación.
La intención no es explicar por qué fracasó una entrega, sino reconocer las señales que podrían llevarla al fracaso mientras todavía existe tiempo para corregir.
Preguntarle a la operación
La compañía también desarrolló un chatbot que permite consultar el estado de los embarques. En lugar de navegar entre diferentes sistemas o solicitar la información a otro departamento, los usuarios pueden preguntar qué ocurre con una entrega y recibir una actualización en menos de dos segundos.
Para responder, la plataforma reúne información de los sistemas transaccionales y la transforma en datos disponibles prácticamente en tiempo real. Así, operadores y clientes pueden conocer una desviación o un retraso sin esperar a que el recorrido haya terminado.
La diferencia resulta importante: la información deja de funcionar únicamente como registro de lo sucedido y se convierte en una herramienta para tomar decisiones durante el trayecto.
Siete veces más embarques
Con la nueva infraestructura y las herramientas de inteligencia artificial, Recurso Confiable asegura que puede monitorear siete veces más embarques que antes. La plataforma procesa más de tres millones de envíos y millones de comprobantes de entrega cada año, además de mantener una disponibilidad de 99%.
La compañía también reporta una reducción de 3% en los embarques rechazados, menos entregas tardías y una disminución de las actividades manuales relacionadas con el seguimiento y las auditorías.
El porcentaje puede parecer modesto hasta que se observa la escala de la operación. Cada rechazo evitado puede representar un recorrido adicional que ya no será necesario, menos tiempo detenido y una penalización que no llegará a cobrarse.
La IA sale de la oficina
Buena parte de la adopción empresarial de inteligencia artificial se ha concentrado en redactar documentos, resumir reuniones o encontrar información. El caso de Recurso Confiable muestra cómo la tecnología también puede conectarse con una operación física y acompañar el movimiento de mercancías por carreteras, centros de distribución y puntos de entrega.
La empresa ahora trabaja en herramientas que puedan anticipar riesgos y ofrecer recomendaciones más útiles para sus clientes. El objetivo es avanzar de las alertas en tiempo real hacia una operación capaz de prever qué embarques podrían enfrentar dificultades.
La IA no conduce el camión ni recibe la mercancía. Su tarea es reunir las señales que se producen a lo largo del recorrido y mostrar a las personas dónde deben intervenir antes de que un problema se convierta en una entrega rechazada.
