En el ecosistema del autotransporte y la logística, hablar de transformación digital, implementar telemetría o usar inteligencia artificial se ha vuelto parte del vocabulario común, sin embargo, el verdadero diferenciador no es la compra de software o la adquisición de camiones con mayor tecnología, sino la profunda transformación de las personas, los procesos y la toma de decisiones.

A partir de las experiencias de cuatro líderes globales que lograron escalar proyectos digitales con impacto financiero medible, en la entrega más reciente de ManagemenTyT retomamos un estudio de McKinsey en el que explica cómo adaptar estas lecciones a las operaciones de una empresa, como bien puede ser de transporte de carga y la cadena de suministro en México.

1. Explorar y profundizar en lo que da resultados

El primer caso de éxito es de Karaca, una cadena turca de artículos para el hogar que analizó cerca de 200 casos de uso potenciales de inteligencia artificial antes de concentrarse en uno solo: un asistente de compras inteligente (AIDA). 

Al respaldar la idea con pruebas A/B y rigurosos controles de calidad, la compañía logró duplicar sus conversiones de venta y quintuplicar el uso del canal, ya que se convirtió en el producto estrella porque las primeras pruebas demostraron que podía transformar la experiencia en línea.

La principal enseñanza fue explorar múltiples posibilidades, pero escalar únicamente los casos con mayor impacto comercial. Para nuestro sector, por ejemplo, se traduce en NO intentar digitalizar de golpe la torre de control, los talleres, el ruteo y la facturación.

Por el contrario, los empresarios del transporte pueden evaluar las variables donde se fuga la rentabilidad (consumo de diésel, tiempos muertos en rampas o siniestralidad).

Ya en la práctica pueden mapear diez dolencias operativas y hacer un piloto de prueba exclusivamente en la causa de mayor impacto, como el uso de telemetría e IA para predecir hábitos de frenado y aceleración en un grupo de 15 unidades. Una vez comprobado el retorno de inversión se puede escalar a toda la flota.

2. Aplicar la personalización hacia adentro

La empresa alemana Deutsche Telekom utilizó inteligencia artificial para analizar el desempeño de sus agentes de atención al cliente, ofreciendo cursos personalizados, mentorías en tiempo real y capacitaciones específicas para las áreas de mejora de cada empleado. 

Con esta implementación lograron un aumento del 10% en la resolución al primer contacto y un incremento de 14 puntos en la recomendación de sus clientes.La gran enseñanza fue que la precisión y personalización que se ofrece al cliente externo debe aplicarse internamente para potenciar al talento.

En el autotransporte, la capacitación de operadores suele ser genérica y masiva, sin embargo, cada conductor enfrenta retos distintos: uno puede batallar con el uso del freno de motor en bajadas, mientras otro sufre con las maniobras de reversa en patios reducidos o el exceso de ralentí.

De tal manera que en este punto se recomienda utilizar los datos de la telemetría e inteligencia artificial para crear planes de desarrollo personalizados para el operador. 

Si la telemetría detecta que un conductor tiene picos de consumo por mal uso de los cambios de velocidad, el sistema le asigna automáticamente un módulo de microcapacitación o una sesión de mentoría con un operador instructor de mayor experiencia. 

3. Hacer de la transformación digital un deporte de equipo

Para crear la plataforma de inclusión financiera Deuna!, Banco Pichincha en Ecuador unió en el mismo equipo a ingenieros de software, diseñadores y personal operativo de primera línea que conocía la realidad del usuario sin bancarizar. 

Esta colaboración multidisciplinaria permitió alcanzar 2 millones de usuarios activos y 500,000 comercios afiliados. La innovación se acelera cuando la tecnología trabaja codo a codo con la experiencia operativa de campo.

Es así como los proyectos tecnológicos en el transporte suelen fracasar cuando se diseñan exclusivamente en la mesa de la Dirección de Sistemas, ignorando la realidad de la carretera y del patio.

Para implementar una nueva herramienta digital , la célula de trabajo debe incluir al programador, pero también al despachador de tráfico, al jefe de taller y a un operador en activo. 

Diseñar soluciones a bordo garantiza que la herramienta sea ergonómica, útil y adoptada sin resistencia en la ruta.

4. Convertir la innovación en un hábito diario

Ante la desaceleración del mercado, la química Jubilant Ingrevia creó un centro de excelencia y capacitó a sus empleados en fundamentos de ciencia de datos. Los trabajadores aprendieron a usar la analítica en sus tareas de todos los días, generando un ahorro de 13.6 millones de dólares en 36 meses y reduciendo 10% el consumo energético de su planta.

Así demostraron que desarrollar habilidades digitales en toda la estructura convierte a los datos en un hábito diario de mejora continua.

La toma de decisiones en el autotransporte no puede basarse en la intuición o el presentimiento del costo por kilómetro. La cultura del dato debe permear hasta la base operativa.

Una opción viable sería convertir el análisis de datos en la rutina de inicio de turno. Que el jefe de mantenimiento analice gráficos de rendimiento de refacciones antes de autorizar una compra, o que el equipo de monitoreo use tableros dinámicos en tiempo real para anticipar riesgos en tramos peligrosos. 

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Cuando medir, analizar y corregir se vuelve el estándar diario del personal, la eficiencia de la operación se da por añadidura.

La transformación digital en el autotransporte no consiste en llenar la cabina de pantallas, sino en sincronizar a las personas con los datos para tomar decisiones más rápidas, seguras y rentables en cada kilómetro.

Te invitamos a escuchar el episodio más reciente de nuestro podcast Ruta TyT: