Tecnología con IA reduce quiebres en la última milla

Punto crítico para épocas de gran demanda, como diciembre

Triplezeta es una empresa que apostó por telemetría avanzada y videotelemática con inteligencia artificial para enfrentar la alta demanda del e-commerce.

Termina diciembre y una gran pregunta queda dando vueltas en el aire: ¿Cuáles son las mejores fórmulas para enfrentar un mes que tensiona la operación logística en Chile, impulsada por el crecimiento sostenido del comercio electrónico y la preferencia de los consumidores por las compras online. En este periodo, el volumen de entregas puede aumentar hasta en un 60%, lo que obliga a las empresas a operar con mayor control para evitar retrasos, incidentes y quiebres en la última milla, una de las etapas más complejas de la cadena logística.

En ese escenario, la gestión de flotas se convierte en un factor determinante para asegurar la continuidad operativa y el cumplimiento de los compromisos de entrega. Triplezeta, empresa especializada en soluciones tecnológicas para la gestión de transporte y última milla, ha enfocado su propuesta en el uso de telemetría avanzada, videotelemática e inteligencia artificial para apoyar a empresas de distintos tamaños durante períodos de alta demanda, como el reciente peak navideño.

Desde la compañía explican que los principales desafíos de la última milla están asociados a los costos operativos y a la disponibilidad de los vehículos, variables que se vuelven especialmente sensibles en diciembre. "Triplezeta entiende los desafíos que presenta la última milla, especialmente en lo que respecta a costos y continuidad operativa", señala Claudio Ibarra, su gerente comercial. Ambos aspectos, explica, están estrechamente relacionados con los datos telemáticos que entregan los vehículos y con la capacidad de analizarlos de forma oportuna.

La empresa trabaja con dispositivos Geotab y ha incorporado modelos de inteligencia artificial orientados a reducir riesgos en ruta y mejorar la seguridad de las flotas. "Hemos incorporado modelos de inteligencia artificial que ayudan a reducir el riesgo de accidentes, logrando una disminución de más del 40% en las colisiones dentro de grandes flotas", afirma Ibarra. A esto se suma la medición de códigos de error, que permite desarrollar estrategias para optimizar la disponibilidad de los vehículos y asegurar su correcto funcionamiento, un aspecto relevante cuando la flota opera al límite de su capacidad.

¿Cuáles son los errores más frecuentes que se ven en este periodo?

"Durante el peak de Navidad, los errores más frecuentes en la gestión de la última milla suelen estar relacionados con la falta de visibilidad en tiempo real, la sobrecarga de conductores, una gestión reactiva frente a imprevistos y una optimización deficiente de rutas. Esos factores incrementan los riesgos operativos y generan mayores costos logísticos, especialmente en un contexto de alta congestión y presión por cumplir los horarios de entrega comprometidos".

Para enfrentar los distintos periodos de alta demanda que se dan durante el año, Triplezeta utiliza soluciones de videotelemática con inteligencia artificial que permiten monitorear el comportamiento del conductor y el entorno del vehículo en tiempo real. Esas herramientas detectan distracciones, fatiga y conducción riesgosa, enviando alertas inmediatas que permiten corregir conductas y prevenir incidentes antes de que se transformen en accidentes. "La última milla no solo requiere velocidad, sino inteligencia para anticipar riesgos y garantizar viajes seguros y sostenibles", sostiene el vocero de la compañía.

La optimización de rutas es otro de los focos. A partir del análisis de datos reales de tráfico, horarios y comportamiento de la flota, es posible reducir tiempos muertos, evitar zonas de alta congestión y planificar recorridos más eficientes.

La continuidad operativa también depende del estado mecánico de los vehículos. Una falla durante un periodo peak implica un problema técnico y un quiebre logístico que puede afectar cientos de entregas y generar reclamos de clientes. El mantenimiento predictivo, basado en el análisis de datos del motor, consumo y patrones de uso, permite anticipar estos escenarios y programar mantenciones preventivas en momentos de menor impacto para la operación.

Ibarra dice que un error frecuente es la optimización deficiente de rutas.