Lo que antes podía tomar tres meses, ahora puede estar listo en dos días con la Inteligencia Artificial (IA). La tecnología dejó de ser una promesa para el autotransporte mexicano y comienza a ganar espacio en su operación diaria, pero el verdadero reto será convertir esa velocidad y capacidad de análisis en eficiencia medible para las empresas, coinciden expertos.
Su adopción ya muestra aplicaciones concretas en este sector: mientras las empresas avanzan en herramientas para automatizar tareas, capacitar al personal, optimizar rutas y monitorear variables críticas de la operación, las consultoras KPMG y EY advierten que el mayor reto no está en incorporar tecnología por sí misma, sino en integrarla en la estrategia del negocio y medir su impacto. Los casos de Tresguerras, ROELCA y LOT Soluciones para el Transporte muestran, desde distintos frentes, cómo el autotransporte comienza a explorar este potencial y los errores más comunes que cometen en su implementación.
Los retos
La adopción de la IA no es sencilla, y los principales desafíos a los que se enfrentan las transportistas suelen ser organizacionales, como la información dispersa en múltiples sistemas, la escasez de talento especializado, la resistencia al cambio y la ausencia de una estrategia clara.
“Uno de los principales obstáculos es comprar herramientas sin tener claro qué problema se quiere resolver”, asegura Alejandro Villalobos, socio líder de la Industria de Transporte y Logística de KPMG.
En esto concuerda Claudia Gómez, Socia Líder de IA y Datos de EY México, quien agrega que las empresas más exitosas comienzan con casos de uso concretos.
“Las áreas donde se puede implementar más fácilmente la tecnología son aquellas donde ya hay dato digital, alto volumen de repetición y un humano que puede revisar el resultado. Esto es: back office, planeación de ruta, atención a clientes y mantenimiento”.
Ambos descartan la idea de implementar una transformación total de la empresa desde el día uno, y señalan que el primer paso sería alinear la IA con los objetivos del negocio.
Implementación y errores comunes
De acuerdo con KPMG, cerca de 50% de las empresas de transporte y logística en México ya utiliza alguna aplicación de IA; sin embargo, EY advierte que todavía no existe un censo formal de adopción por subsector y que la madurez tecnológica sigue siendo limitada.
En este contexto, las empresas avanzan a diferentes velocidades: mientras unas cuentan con un departamento y utilizan IA para distintas funciones, otras desarrollan proyectos piloto enfocados en combustible o telemetría.
Una empresa que ha comenzado a usar esta tecnología es LOT Soluciones para el Transporte. Gloria Zavala Mata, Gerente Comercial, refiere que decidieron implementar la IA para atacar uno de sus principales componentes de costo: el combustible.
“No hemos empezado a usarla al 100%, apenas llevamos tres meses de incorporarla al área de telemetría para el control de diésel, más que nada para generar ahorros en las unidades”.
De acuerdo con Zavala, LOT busca obtener mayor visibilidad sobre sus viajes y conocer si son rentables o no, el kilometraje, los gastos asociados, los posibles ahorros y los costos reales de operar en carretera.
Algunas empresas transportistas también están pasando de experimentar con la IA a integrarla en procesos concretos de operación, como el caso de ROELCA.
“La utilizamos como apoyo para análisis de información, elaboración y revisión de documentos, contratos, generación de reportes y automatización de algunos procesos”, describe Rolando Montalvo, Director de la empresa de transportes.
También la han incorporado en el control de unidades, cruces, cumplimiento y análisis de información para tomar decisiones.
Sobre las dificultades que enfrentaron, indica que lo primero fue organizar la información que ya tenían: “Para que estas herramientas funcionen bien, primero necesitas tener datos confiables y procesos relativamente ordenados. También existe una curva de aprendizaje: hay que entender qué puede hacer la IA, qué no puede hacer y, sobre todo, aprender a validar sus resultados”.
Otro reto para ROELCA ha sido lograr que el personal la vea como una herramienta de apoyo y no como algo que viene a reemplazar su trabajo. Respecto a los costos, Montalvo sostiene que más que verlo solamente como una reducción directa de gastos, lo ven en horas de trabajo ahorradas, mayor rapidez para analizar información y mejor aprovechamiento del personal.
Otra empresa que destaca es Tresguerras, que se encuentra en un proceso de transición hacia un mayor uso de IA en distintas áreas. La compañía comenzó a impulsar con mayor fuerza esta tecnología hace aproximadamente tres años, mientras que desde hace dos, su dirección estratégica decidió avanzar hacia la creación de capacidades específicas en inteligencia artificial y ciencia de datos.
Actualmente, cuenta con un departamento de Ciencia de Datos —de cinco personas— que depende directamente de la Dirección de Sistemas y trabaja para identificar y atender las necesidades de las distintas áreas.
“Por ejemplo, en el área de operaciones la herramienta se utiliza para supervisar y administrar el tráfico de más de 3,400 unidades a nivel nacional”, detalla Francisco Andrés González Cásares, Gerente corporativo de Desarrollo y Capacitación de Tres Guerras.
Añade que el propósito no es únicamente reducir tiempos, sino liberar a los colaboradores de tareas repetitivas para que puedan concentrarse en actividades estratégicas y desarrollar nuevas capacidades.
Medición de resultados
Los expertos coinciden en que la siguiente barrera de las transportistas no parece ser el acceso a las herramientas, sino contar con datos ordenados, personal capacitado y una estrategia clara para llevar la IA de proyectos piloto a procesos críticos del negocio.
“México no está rezagado en adopción inicial. De hecho, vemos un interés creciente y múltiples iniciativas en marcha. El reto ya no es descubrir la IA, sino convertirla en valor sostenible para el negocio. Ahí es donde se está abriendo la brecha entre las empresas del sector que van a competir en cinco años y las que no”, puntualiza Claudia Gómez.
Así, los tres meses que una tarea podía tomar y que hoy puede resolverse en dos días, representan apenas el primer paso: el verdadero desafío será convertir esa velocidad en productividad, seguridad y rentabilidad.
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