El machine learning y la Inteligencia Artificial (IA) son tecnologías clave que pueden apoyar el combate a la inseguridad en el autotransporte, ya que son alternativas que pueden ayudar a reducir el impacto de la delincuencia en México, destacó la empresa tecnológica AI27.
Durante su participación en el foro The Logistics Summit, realizado el 26 y 27 de abril, Christian Rauda, CEO de AI27; y Alejando García, director de Nuevos Productos de la empresa, resaltaron las virtudes de estas tecnologías para reforzar la seguridad en el transporte de carga, sobre todo en momentos en los que han aumentado los riesgos para las empresas que participan en dicho sector.
“AI27 va un paso adelante para combatir el robo y disminuir la brecha de seguridad en empresas que no tienen los presupuestos de corporativos grandes, salvaguardando a los operadores y a la mercancía”, destacó García.
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Los delitos al transporte de carga representan una pérdida de entre 275 y 300 millones de dólares anuales para las empresas, de acuerdo con cifras del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública (SESNSP); lo que supera hasta 5 veces más lo invertido, refieren datos comparativos de AI27.
Ante esto, la compañía mexicana ofrece, a través de la Inteligencia Artificial, una alternativa para reducir el impacto de la delincuencia en México. Y durante el evento, sus directivos mostraron cómo funciona Sofía, nombre que recibe su gemelo digital basado en IA, en la cual, se realizó una simulación del funcionamiento de su algoritmo para la predicción y previsión de riesgos en transporte y logística.
Así, la IA y el machine learning son recursos impulsado por AI27, después de más de 25 años, para disminuir el impacto de la inseguridad en el transporte de carga; con un desarrollo que se llevó a cabo al analizar 700 variables para crear un algoritmo predictivo que evita la delincuencia en carreteras.
“Hoy tenemos más de 250 clientes y realizamos 1 millón de viajes anuales, gracias a la implementación de tecnologías de punta, que nos ha impulsado para posicionarnos como líderes en empresas y llegar a diferentes mercados”, señaló Rauda en la conferencia «¿Cómo enfrentar la inseguridad en el transporte de carga? Usos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial».
En México, el robo a transporte de carga se concentra en nueve estados de la República: CDMX, Estado de México, Guanajuato, Michoacán, Morelos, Puebla, Querétaro, Veracruz y Zacatecas.
AiS es un producto de AI27 que se diseñó para brindar seguridad a las pymes, se trata de una plataforma digital autónoma que brinda servicios de monitoreo, análisis de riesgo y recomendaciones activas; soportadas por un modelo de IA con asistente virtual, capaces de personalizar el análisis y su comportamiento para cada usuario de manera automática.
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“El objetivo de AI27 es hacer la inversión en seguridad rentable para llevar a empresas de diversos tamaños la tecnología que reducirá el impacto de la delincuencia en las carreteras de México, pues el robo a transporte de carga representa una pérdida de hasta 50 mil dólares por unidad”, indicó García.
La implementación de IA representa un impacto que podría disminuir los sobrecostos que influyen de manera directa en la inflación; además se busca recuperar el ritmo perdido de las cadenas de suministro, después de tres años donde hubo un retroceso por la pandemia.
“El dinamismo económico en México demanda una estrategia puntal para poder aprovechar la posición del país y ejecutar el nearshoring de manera segura y así, atraer inversión extranjera. La inseguridad en carreteras impacta directamente en el crecimiento de esta iniciativa”, puntualizó Rauda.
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