La Inteligencia Artificial (IA) comienza a transformar las soluciones de rastreo satelital y seguridad para el transporte de carga en México, al permitir pasar de sistemas principalmente reactivos a herramientas capaces de identificar anomalías y anticipar posibles riesgos, señaló la Asociación Mexicana de Empresas de Seguridad Privada e Industria Satelital (AMESIS).
Alejandro Corona, miembro del Comité de Tecnología de la AMESIS, explicó que actualmente existe una amplia oferta de motores de IA, entre ellos los modelos de lenguaje de gran escala, aunque uno de los principales retos para las empresas es conocer sus capacidades y atreverse a incorporarlos en sus operaciones.
«Hoy tenemos un bombardeo de motores de IA como LLMs y SMLs, con lo que muchas empresas están creando, pero el reto es entender cómo usarlos y atreverse a usarlos. La tendencia en el mundo es que estas herramientas nos lleven a un avance agigantado en los próximos tres años», subrayó.
De acuerdo con el directivo, estas tecnologías permiten desarrollar soluciones para videovigilancia, control de accesos, automatización y rastreo, además de identificar objetos, personas, movimientos y actividades dentro de determinadas áreas de trabajo. La integración con servicios en la nube también facilita la creación de agentes especializados para atender tareas específicas.
En el caso del transporte de carga, las empresas requieren sistemas capaces de monitorear variables como la ubicación de las unidades, apertura de puertas, encendido del motor y activación de botones de pánico. A través de torres de control virtuales y agentes especializados, las compañías afiliadas a AMESIS pueden utilizar esta información para fortalecer el monitoreo de las unidades.
Del rastreo reactivo a la prevención
Uno de los principales campos de aplicación de la IA está relacionado con la seguridad contra el robo de vehículos de carga. AMESIS plantea que los modelos predictivos pueden analizar grandes volúmenes de información histórica y en tiempo real para identificar comportamientos asociados con posibles incidentes.
Entre las variables que pueden ser consideradas se encuentran el historial delictivo, horarios, condiciones climáticas y zonas de riesgo. Durante el trayecto, los sistemas también pueden detectar anomalías como desvíos de ruta, paradas no programadas, reducciones injustificadas de velocidad o aperturas de puertas no autorizadas.
Según el planteamiento presentado por AMESIS, algunas herramientas pueden generar alertas de posibles incidentes con hasta 25 minutos de anticipación, mientras que sistemas más recientes pueden ampliar esta capacidad hasta entre 60 y 90 minutos, dependiendo de las variables y condiciones analizadas.
La IA también puede contribuir a optimizar los recorridos para evitar zonas de alto riesgo, generar llamadas automatizadas al operador ante paros no autorizados y emitir alertas en tiempo real para facilitar la coordinación entre transportistas, empresas de monitoreo y autoridades.
«Estamos resolviendo para los clientes, antes como prestadores de servicio nos costaba trabajo implementar nuevas tecnologías, porque los manuales vienen en otros idiomas, porque el seguimiento postventa de las marcas no es el que quisiéramos a veces, porque lo haces todo mediante tickets de servicio, y te va contestando un robot, pero cada tres horas, y entonces, no hay información completa», indicó Alejandro Corona.
Agentes especializados
El directivo explicó que otra de las aplicaciones de la IA está relacionada con la integración y soporte de los equipos de rastreo. Tradicionalmente, estos procesos podían depender de manuales técnicos, tickets de servicio y plataformas de soporte, lo que podía retrasar la implementación de nuevas soluciones.
Ahora, un agente especializado puede ser entrenado con una base de conocimiento que incluya protocolos de comunicación estandarizados para los equipos de rastreo y sus respectivos sistemas. Esto permite facilitar nuevas integraciones y realizar pruebas de funcionamiento.
También afirmó que, mediante este esquema, algunas integraciones pueden realizarse en un promedio de tres horas, reduciendo la dependencia de los procesos tradicionales de atención.
Para AMESIS, la incorporación de modelos de IA también permite desarrollar soluciones más adaptadas a las necesidades particulares de cada cliente, frente a los softwares tradicionales de tráfico y rastreo satelital.
La asociación consideró que la adopción de estas herramientas puede generar mejoras en eficiencia y operación, mientras que las empresas que no incorporen IA podrían enfrentar un mayor rezago tecnológico frente a competidores que ya utilizan estas soluciones.
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