IA, clave para prevenir robos al transporte en México

El panorama actual en el sector logístico mexicano se ve marcado por un desafío latente: la creciente inseguridad en las carreteras. En 2024, los registros indican que se perpetraron alrededor de 15,937 robos al transporte de carga, una cifra que evidencia un preocupante crecimiento del 10% anual. Esta tendencia, según estimaciones, no dará tregua en el año en curso.

Ante esta realidad, empresas de logística, transporte y seguridad se ven obligadas a replantear radicalmente sus estrategias, buscando soluciones que les permitan anticiparse al delito. La clave reside en la adopción de tecnologías avanzadas capaces de detectar riesgos antes de su materialización. Este escenario ha impulsado la innovación en el sector, con el objetivo de fortalecer la seguridad en la cadena de suministro.

El análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental para comprender la naturaleza del problema. La Asociación Nacional de Empresas de Rastreo y Protección Vehicular (ANERPV) ha identificado que el 84% de los robos al transporte de carga se concentran en dos zonas críticas: la región Centro del país y el corredor Bajío–Occidente. Esta información, obtenida a través del análisis de datos georreferenciados, permite a las empresas tomar medidas proactivas para proteger sus activos.

La Inteligencia Artificial (IA) se está erigiendo como una herramienta esencial en la lucha contra los robos. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, incluyendo coordenadas geográficas, fecha y hora, permite identificar patrones delictivos con gran precisión. Esta tecnología ha demostrado ser particularmente efectiva en vías estratégicas como la México 57 y la México 150 D.

Un estudio realizado por Métrica Móvil y Google Cloud predice que para 2027 el 80% de las empresas logísticas habrán integrado la IA en al menos una parte de sus operaciones. Esta tendencia refleja la importancia creciente que se le da a la tecnología en la búsqueda de soluciones innovadoras para prevenir los robos.

Estrategias preventivas basadas en datos

La adopción de tecnologías como la IA permite a las empresas logísticas entender mejor los desafíos que enfrentan sus unidades en carretera, identificar los tramos más peligrosos y enfocar ahí sus esfuerzos preventivos. Compañías como Total Protect monitorean 24/7 más de 45,000 unidades, brindando atención reactiva y especializada. A través del análisis de datos, han detectado que los intentos de robo se concentran en los días lunes, martes y miércoles y horarios determinados, entre las 6:00 y las 9:00 de la mañana. Esta información les permite alertar oportunamente a sus clientes.

El mercado mexicano de tecnologías de rastreo y seguridad vehicular ha evolucionado significativamente. Hoy en día, el país no solo consume soluciones tecnológicas, sino que también las desarrolla. Plataformas de rastreo de alta eficacia han demostrado reducir los robos a cero, y el siguiente paso es integrar toda esta información en un sistema centralizado que ofrezca a las empresas una visión completa y en tiempo real de sus operaciones logísticas.

Un ejemplo destacado de esta innovación es Centinela 2.0, una plataforma basada en IA impulsada por la ANERPV en coordinación con autoridades estatales y federales. Está diseñada para proteger a más de 2.5 millones de vehículos que circulan por las carreteras mexicanas. Procesando grandes volúmenes de datos en tiempo real, identifica patrones delictivos, zonas de alto riesgo y tendencias criminales, compartiendo esta información con las autoridades para reforzar la inteligencia operativa.

La tendencia apunta a centralizar los sistemas de monitoreo en una sola plataforma, lo que facilitará la generación de estrategias preventivas basadas en rutas, horarios y mejores prácticas. Prevenir el delito antes de que ocurra es mucho más eficaz que reaccionar cuando ya es demasiado tarde. La tecnología juega un papel fundamental en este proceso.