Trucks
Desde las operaciones en el taller hasta el asiento del conductor, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) ofrecen un enorme potencial para mejorar la productividad, el tiempo de actividad, el consumo de combustible y la seguridad. En muchas áreas, esta tecnología ya registra un impacto de consideración, y se prevé que los cambios que traerá aparejados irán en ascenso.
La irrupción de la IA está anunciando nuevas ventajas en materia de eficiencia y productividad en amplios sectores de la sociedad y el sector del transporte por carretera no es una excepción. Está ayudando a acelerar las tendencias existentes y a permitir nuevas capacidades que hasta hace poco eran inconcebibles. A continuación se presentan siete áreas principales en las que la IA está impactando la logística y el transporte de mercancías por carretera.
1. Mantenimiento predictivo más rápido y preciso
En los últimos años, uno de los principales avances en el sector del transporte por carretera ha sido la capacidad de recopilar datos del vehículo y aprovecharlos para predecir y anticipar averías antes de que provoquen fallos. Si bien esto ya no es una novedad, la IA permite procesar y analizar cantidades mucho mayores de datos, y mucho más rápido.
Esto facilita la identificación de patrones en los datos y el establecimiento de conexiones entre fallas específicas y sus factores contribuyentes. El uso de esta tecnología permite comprender en mayor detalle las señales de advertencia que pueden provocar una avería, de modo tal que puedan abordarse mediante un mantenimiento programado.
La velocidad de la IA también tiene el potencial de permitir la recuperación y el análisis de datos en tiempo real y acortar significativamente los tiempos de diagnóstico. Cuanto antes se avise al propietario del camión, más fácil será planificar los servicios y las reparaciones.
2. Programación de servicios según necesidad, no kilómetros
Además del mantenimiento predictivo, la conectividad y los datos también permiten el mantenimiento adaptativo. Si bien las visitas de servicio tradicionalmente se programaban según el calendario o el kilometraje del vehículo, el mantenimiento adaptativo se programa según la carga de trabajo y la condición específicas del camión. Si un camión está en buenas condiciones, un servicio puede retrasarse. Por el contrario, si se ha identificado un fallo potencial o si el camión ha estado funcionando en condiciones difíciles, se puede adelantar una visita de servicio para minimizar el riesgo de una avería no planificada. De cualquier manera, el camión pasa más tiempo en la carretera.
Nuevamente, esto no es nuevo, pero la IA está acelerando y mejorando el proceso. Ahora es aún más fácil y rápido evaluar el estado de un camión de forma remota y en tiempo real. De esta manera, un camión solo necesita acudir al taller para recibir servicio cuando realmente lo necesita.
3. Optimización de rutas y gestión de flotas más eficientes
Una planificación y coordinación intrincadas son fundamentales para cualquier operación logística eficiente, y la optimización de rutas puede ayudar a garantizar que cada camión sea lo más productivo posible con un mínimo de millas vacías. Sin embargo, puede ser un proceso complicado, con múltiples variables cambiantes como el tráfico, el clima y las necesidades de los clientes. Es particularmente complejo para los transportistas que transportan mercancías mixtas a través de múltiples puntos de entrega.
Con IA, la optimización de rutas se puede llevar a un nivel completamente nuevo. Se puede utilizar para diseñar horarios y rutas de entrega eficientes y realizar adaptaciones en tiempo real en función de las circunstancias cambiantes. UPS, Amazon, FedEx y DHL son solo algunas de las principales empresas de logística que actualmente utilizan la optimización de rutas impulsada por IA.
Esto será aún más valioso a medida que la industria avance hacia la electrificación. La necesidad de cargar el vehículo suma otra capa de complejidad a la ya difícil planificación de rutas. Sin embargo, las soluciones basadas en IA tienen el potencial de simular rutas y consumo de energía, así como de añadir oportunidades de recarga sin interrupciones y con un mínimo de modificaciones en el itinerario de entregas del conductor.
4. Servicios de asistencia al conductor de mejor calidad, en tiempo real
En la actualidad, gran parte de los datos del vehículo que se recopilan se relacionan con la forma de conducción. Se puede utilizar para identificar problemas como frenadas y aceleraciones bruscas y frecuentes, comportamientos que tienen un impacto negativo tanto en el consumo de combustible como en la seguridad. En el mercado, ya existe una serie de servicios conectados con capacidad para analizar y procesar este tipo de datos, a fin de ayudar a los conductores a mejorar la técnica de conducción.
Con IA, estos servicios se pueden mejorar para que reaccionen más rápido y procesen más datos. En lugar de informes de corte estadístico, quizá puedan ofrecer asesoramiento en tiempo real.
5. Sistemas de seguridad activa más inteligentes
Los sistemas de seguridad activa ya permiten enormes mejoras en la seguridad vial. Para ser eficaces, estas soluciones se basan en algoritmos complejos y potencia informática capaces de procesar múltiples puntos de datos antes de tomar decisiones en microsegundos. Asimismo, deben tener la capacidad necesaria para monitorizar el entorno del vehículo e identificar objetivos críticos, por ejemplo, peatones y otros usuarios de la carretera. Como parte de su desarrollo, los sistemas de seguridad activa deben probarse en una amplia gama de escenarios de tráfico para garantizar que sean eficaces en cualquier situación determinada.
Con IA, se pueden procesar aún más puntos de datos, lo que permite tomar decisiones rápidas. Las simulaciones de pruebas se pueden ejecutar más rápido y con una mayor variedad de situaciones. Se espera que esto mejore su capacidad para identificar diferentes objetos en movimiento, así como señales de calle y semáforos. Además, de cara al futuro, se prevé la posibilidad de desarrollar más funciones de asistencia a la conducción autónoma para ayudar al conductor en situaciones de peligro. Una de estas soluciones sería, por ejemplo, una función autónoma que le indica al camión que se detenga y se pare de manera segura si detecta que el conductor está inconsciente.
6. Talleres digitales
La digitalización también está impactando a los talleres, donde los técnicos dependen cada vez más de los sistemas de TI para recuperar instrucciones y documentación antes de realizar servicios y reparaciones.
Una posible solución que se está estudiando es equipar a los técnicos con dispositivos portátiles impulsados por IA. Al contar con este tipo de equipo, podrían acceder a esta información mucho más rápido de lo que pueden hacerlo hoy en día. Muchas personas ya están utilizando con éxito herramientas de IA para resolver problemas complejos utilizando un lenguaje sencillo e imágenes cargadas. Por lo tanto, resulta lógico pensar en crear la misma función de asistencia para los técnicos. El resultado serán reparaciones más rápidas y efectivas.
Nadie puede decir con seguridad qué nos depara el futuro, pero una cosa es segura. El uso de las tecnologías de IA seguirá creando numerosas posibilidades interesantes para el sector del transporte por carretera.
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[1] Sarah Whitman, 'Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization', consultado el 28 de septiembre de 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
