Con más de 24,000 robos al transporte de carga registrados en 2024, de acuerdo con cifras de Total Protect, el sector logístico en México enfrenta un momento crítico. Ante esta realidad, algunas empresas están recurriendo a tecnología de análisis predictivo no solo para rastrear unidades, sino para cuidar a los operadores que las conducen.

Entre las medidas más recientes, algunas flotas han comenzado a integrar tecnologías como telemetría avanzada, video en cabina con inteligencia artificial y análisis de comportamiento del conductor. El objetivo no es solo prevenir pérdidas, sino también formar hábitos de conducción más seguros y reducir riesgos antes de que escalen.

“El verdadero valor de la tecnología en carretera no está en la cantidad de dispositivos instalados, sino en su capacidad para generar información accionable que permita proteger al operador y tomar decisiones oportunas”, señala María de los Ángeles Useche Serrano, directora comercial de Total Protect.

Entre las variables que se pueden monitorear en tiempo real están frenados bruscos, aceleraciones indebidas, señales de fatiga, distracción visual y uso del celular. Cuando alguno de estos comportamientos se detecta, el sistema genera alertas que son revisadas por monitoristas capacitados. En ciertos casos, también se puede restringir remotamente el movimiento del vehículo o contactar a las autoridades.

Este enfoque permite identificar patrones de riesgo, zonas inseguras o rutas que exponen a los operadores a condiciones críticas. Algunas empresas que han implementado este tipo de monitoreo han logrado reducir hasta 98.5 % las pérdidas relacionadas con siniestros, además de mejorar la puntualidad y disminuir la rotación de conductores.

“La prioridad no es solo hacer más eficientes las rutas. Es que los operadores lleguen bien a casa. Esa es la diferencia”, afirma Useche.

Empresas del sector ya están explorando el uso de este tipo de soluciones en auditorías internas y esquemas piloto que permiten observar el comportamiento operativo antes de tomar decisiones estructurales.