De la asignación manual a un sistema que decide automáticamente

Resultados

La evolución del sistema ha permitido consolidar y ampliar los resultados iniciales:

• Más de un 80 % de asignación automática de envíos
• 99% de los agentes del ecosistema integrados en la plataforma
• Reducción significativa de errores y retrabajos
• Integración con sistemas clave como Secure Import

Este nivel de adopción ha convertido la solución en un componente esencial para la operativa diaria.

¿Cómo ha evolucionado la solución?

1. Mejora del modelo de datos

Se trabajó en la calidad del dato para mejorar el rendimiento del sistema:

• Corrección de inconsistencias en origen
• Incremento del volumen de datos
• Coherencia entre sistemas y actores

La calidad del dato marca la diferencia: permite al modelo determinar automáticamente el agente correcto y automatizar la asignación. Decisiones más precisas, sin añadir complejidad operativa.

2. Escalado del modelo de automatización

El sistema evolucionó incorporando mejoras en:

• Procesamiento y limpieza de datos
• Modelos de machine learning más avanzados
• Identificación de patrones complejos y casos atípicos

El objetivo: superar el 80% de automatización manteniendo la calidad. El sistema además de automatizar, también aprende y mejora la asignación de forma continua.

Aquí es donde se produce el cambio: el sistema deja de depender de reglas fijas y pasa a aprender de los datos mediante modelos de machine learning.
La asignación se ajusta automáticamente en cada caso, incluso cuando la información es variable o incompleta.

El sistema no solo automatiza el proceso, sino que aprende y mejora de forma continua la precisión en la asignación.

3. Adopción del ecosistema

Uno de los principales retos fue la adopción por parte de todos los actores:

• Reducción de fricción en el uso
• Mejora en la gestión de incidencias
• Alineación de procesos entre participantes

La solución pasó de ser una mejora operativa a un sistema integrado en el día a día, capaz de coordinar actores y procesos de forma autónoma.

No bastaba con automatizar.
El sistema tenía que ser lo suficientemente fiable como para que las personas dejaran de intervenir.

Impacto en el ecosistema

La solución ha evolucionado hasta convertirse en un elemento clave dentro del entorno tecnológico del aeropuerto:

• Anticipa la asignación antes de la llegada del envío
• Reduce la dependencia de procesos manuales
• Mejora la coordinación entre agentes
• Sirve como base para otros sistemas críticos de seguridad y control

Todo esto se apoya en una infraestructura preparada para trabajar con datos en tiempo real e integrar modelos de inteligencia artificial directamente en la operativa diaria.
Es parte del sistema, no una capa adicional.

La asignación deja de depender de reglas manuales y pasa a resolverse de forma automática en cada operación, mejorando la eficiencia global del ecosistema logístico.