La inteligencia artificial (IA) ya comenzó a transformar la telemática en el autotransporte, pero su mayor desafío no está en la tecnología, sino en las personas. Empresas y operadores todavía enfrentan una barrera cultural para adoptar herramientas que analizan datos, anticipan riesgos y monitorean la operación, especialmente cuando las cámaras y los sistemas de monitoreo son percibidos como mecanismos de vigilancia, coincidieron especialistas del sector.
Expertos compartieron con TyT que el aprovechamiento de la IA dependerá no sólo de contar con herramientas capaces de procesar grandes volúmenes de información, sino de generar confianza entre las empresas y los operadores para convertir esos datos en acciones concretas de prevención, seguridad y eficiencia.
Uno de los temas más relevantes que los especialistas identificaron es el reto del cambio cultural. Coincidieron en que el principal obstáculo no es únicamente tecnológico.
Para Luis Galán, CTO y Cofundador de Motum, un factor a considerar en la implementación de la IA es la revisión y confirmación de personas, pues la automatización amplifica los errores: “Siempre es muy importante mantener al humano como supervisor de nuestro plan de adopción de inteligencia artificial”. Incluso advirtió que delegar por completo las habilidades y capacidades a la tecnología, puede convertirse en un riesgo que, en ocasiones, no se dimensiona adecuadamente al momento de estas implementaciones.
“Por ejemplo, en el tema de video es ayudar en la prevención, y tiene que ver mucho con la adopción del lado de los operadores; esa resistencia que llegan a tener de ‘me están vigilando’. Hay que cambiar ese chip y mostrarles que las cámaras con inteligencia artificial son su aliado, que los van a ayudar cuando llega a ocurrir algún accidente y poder exonerarlo”, dijo Carlos Barrera, Business Development Manager en Geotab.
En ese sentido, Robert Kaar, Head Engineering Sales Mexico de Motive, destacó que ya tienen clientes que lograron cambiar esa percepción de los operadores y ya ven las cámaras como su aliado: “He escuchado historias de colegas que tuvieron incidentes graves y son conscientes de que sí necesitan ayuda para evitar una siniestralidad grave u otras situaciones, entonces están más abiertos a eso”.
Alex Andrés Valencia, Director de Tecnología de Numaris, expuso un ejemplo de esa resistencia que aún existe por parte de algunos operadores. Comentó que, en ocasiones, tapan las cámaras y eso termina perjudicándolos, ya que no es posible darles las indicaciones de seguridad, porque no ven que es una protección para ellos, no solamente para la mercancía de la empresa.
La seguridad vial y los operadores
Julia Monroy, Vicepresidenta de Samsara México, consideró que, si la IA de video para seguridad se introduce con un enfoque punitivo, se destruye la confianza y aumenta la rotación de operadores, lo que calificó como un “reto crítico para nuestra industria”.
Añadió que el verdadero riesgo está en no utilizar estos datos para proteger, reconocer y recompensar activamente el desempeño de los operadores. La seguridad vial, directamente relacionada con los conductores, fue identificada por los directivos como uno de los principales beneficios de la inteligencia artificial aplicada a la telemática. Los especialistas coincidieron en que el análisis de datos permite detectar conductas de riesgo -como exceso de velocidad, frenados bruscos, distracciones o uso del celular- y actuar antes de que deriven en un accidente.
El valor de la data
Para Alex Andrés Valencia, es importante entender el valor de los datos y su análisis por medio de IA, y de qué manera ese resultado puede proteger al operador y la integridad mecánica del vehículo. Además, identificó un gran potencial en esta información procesada para las flotas, pues, mientras más limpia, completa y confiable sea, mayor será la capacidad para generar análisis precisos y anticipar situaciones.
El especialista de Numaris destacó también el reto de elegir la herramienta adecuada para cada necesidad, pues no todos los modelos ofrecen las mismas capacidades, por lo que es necesario considerar factores como su nivel de actualización, tamaño de contexto, cantidad de parámetros y variables con las que fueron entrenados: “No es lo mismo resolver un problema determinado con un LLM (Large Language Model) tipo Gemini o alguno que venga con Open AI o con Anthropic”.
Carlos Barrera precisó que esas herramientas y análisis se pueden aplicar a flotas de todos los tamaños, pues la tecnología ha permitido que las soluciones no sean muy costosas, sobre todo tomando en cuenta los beneficios que generan: “Sobre romper ese mito o esta barrera de que la tecnología hoy es cara, diría que incluso ya es más caro no tener esta tecnología, no invertir en este tipo de soluciones, y eso ya está comprobado con cifras”.
Barrera mencionó que Geotab ha desarrollado herramientas de gestión que se adaptan a cualquier flota y que permiten ofrecer predicciones en algunos temas: “Hemos desarrollado una herramienta que nos ayuda a tener una predicción o poder entender qué tan probable es que un operador pueda tener una colisión en los siguientes 100,000 kilómetros. Con esta herramienta de gestión de riesgos podemos analizar a los operadores que son más propensos a tener un accidente, para poder entrenarlos a fin de evitarlos”.
La privacidad importa tanto como la información
Una vez que se han establecido las ventajas de usar los datos, el reto es su manejo. Aquí los directivos coincidieron en que la calidad de los datos no está a discusión, pero es necesario un manejo responsable de ellos. Aclararon que toda la información es propiedad de las empresas que los contratan, y son ellas el filtro para un buen manejo de la misma.
Robert Kaar advirtió que los mayores riesgos de vulneración de datos en el mundo no vienen de hackers altamente entrenados, sino de errores humanos: “Imagina que eres un cliente mío y tienes nuestro sistema en tu flota. Todos los datos que generan son tuyos, no míos. Tú decides quién tiene acceso, cómo, dónde, cuándo.
“Entonces, si caes en una estafa de alguien con quien compartes una contraseña, ese es el punto más débil de todo. Y quiero ser muy claro: los sistemas que tenemos hoy en día tienenun nivel de fortaleza que hace casi imposible que alguien encuentre tu contraseña cuando sigues las reglas”, añadió Kaar.
En este tema, Julia Monroy fue contundente al señalar: “Cuando hablamos de la adopción de IA en el sector transporte, el mayor riesgo no es tecnológico, sino operativo y humano”, e identificó la fragmentación de datos y a los sistemas aislados como áreas de riesgo estratégico: “Muchas flotas cometen el error de acumular herramientas tecnológicas que no están conectadas entre sí. Cuando los datos de seguridad, telemática y mantenimiento permanecen aislados, la toma de decisiones se retrasa considerablemente. Esta falta de visibilidad unificada genera una carga administrativa importante para los equipos de back office y se traduce en ineficiencias comerciales y oportunidades de negocio perdidas”.
Carlos Barrera, por su parte, enfatizó que el transportista es el dueño de los datos y también quien decide si, al finalizar la vida de algún vehículo, la información se almacena o se destruye: “Siempre el que decide qué se va a hacer con esa información es el dueño de la flota”.
Otro desafío está en los propios modelos de IA, señaló Luis Galán, que pueden generar recomendaciones incorrectas, especialmente cuando tienen acceso a grandes volúmenes de información. Por ello, resulta fundamental establecer controles adecuados y trabajar con expertos que permitan identificar la superficie de riesgo de cada operación y determinar qué niveles de exposición son aceptables.
Más ventajas en favor de las prioridades
Otro de los principales beneficios de la IA en el autotransporte lo constituye la optimización de rutas y la eficiencia operativa. Los expertos destacaron que, al combinar información de ubicación, tránsito, cierres viales, condiciones del camino y comportamiento histórico de la operación, la tecnología puede proponer recorridos más eficientes y anticipar posibles afectaciones.
Sin embargo, para aprovechar plenamente las soluciones, es clave saber cuáles son las prioridades. Robert Kaar señaló: “El primer punto es tener una meta muy clara: ¿cuál es el objetivo y cuándo lo queremos?”. Para ello, hace uso del equipo de Customer Success para que trabajen con los clientes en definir los pasos y el día a día para lograr esas metas.
Kaar explicó que, gracias a soluciones de Motive soportadas por IA, han logrado resultados favorables para sus clientes, como un 25 a 40% de disminución del número de incidencias, así como un caso particular en el que la siniestralidad descendió 83 por ciento.
Alex Andrés Valencia destacó algunas de las herramientas que más les solicitan, como botones de pánico, cámaras laterales inteligentes y dispositivos IoT, entre ellos sensores de temperatura para monitorear la cadena de frío.
Julia Monroy también ejemplificó que, gracias a la plataforma conectada de Samsara, flotas como Mexlog lograron reducir en 80% los retrasos en las salidas al digitalizar completamente sus flujos de trabajo, mientras que Potosinos consiguió un incremento de 23% en la eficiencia de los tiempos de entrega y una reducción de 20% en el consumo de combustible al integrar los datos de ubicación en tiempo real directamente con sus clientes.
Por su parte, Luis Galán consideró que la reducción de accidentes se ubica como prioridad, y de ellas se derivan otros beneficios porque tiene un efecto múltiple, ya que protege vidas, reduce siniestros y deducibles, evita que las unidades queden fuera de operación y disminuye posibles daños reputacionales.
El especialista de Motum resaltó que uno de los más destacados usos de la IA en el autotransporte se ve en Enlace Freightliner 3.0, un sistema desarrollado conjuntamente entre Freightliner y Motum, que analiza miles de eventos, conecta patrones, interpreta contextos y activa protocolos cuando existe un riesgo.
Los directivos coincidieron en que el futuro de la IA en el autotransporte no dependerá únicamente de desarrollar tecnologías más avanzadas, sino de la capacidad de las empresas para integrar sus datos, protegerlos y convertirlos en acciones concretas. La apuesta es pasar de una operación reactiva a una preventiva, donde la información permita anticipar accidentes, fallas, robos y afectaciones en las rutas. En este proceso, el factor humano seguirá siendo determinante.
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