La realidad tras el algoritmo: lo que descubrí integrando APIs de geolocalización esta semana 🚚💻
Esta mañana, mientras revisaba las estadísticas de uso de la API de texto a voz en MindBeamer, me encontré con un interesante pico de consumo. Resulta que varios usuarios están generando «resúmenes de ruta» para escucharlos mientras conducen. Y justo hoy me llega esta idea sobre automatización de logística de última milla. Coincidencia interesante que me ha hecho pensar en todas las complejidades reales de este sector.
El Concepto Destripado: La IA no es mágica en la última milla
Vamos a ser claros: la idea de un agente IA que optimice rutas de última milla, asigne tareas a repartidores y gestione incidencias suena fantástica sobre el papel. El problema es la implementación real, que es brutalmente más compleja de lo que sugiere el pitch.
Acabo de terminar de integrar la API de GoogleMaps para un proyecto secundario, y puedo confirmar que solo la parte de datos de tráfico en tiempo real ya representa un desafío técnico considerable. El martes pasado estuve lidiando con inconsistencias entre lo que reportaba la API y la realidad en ciertas zonas de Madrid. Cualquier sistema de este tipo necesitaría:
- Múltiples fuentes de datos de tráfico para triangular información (no solo confiar en Google)
- Sistemas robustos para gestionar fallos de conectividad de los repartidores (el tracking se pierde constantemente)
- Capacidad para procesar miles de restricciones simultáneas (zonas peatonales, horarios de entrega, preferencias de cliente)
La semana pasada hablé con un amigo que desarrolla software para Glovo, y me explicó que incluso con su ejército de ingenieros, siguen teniendo problemas fundamentales con la «última decisión» – ese momento en que el algoritmo debe decidir entre dos rutas aparentemente equivalentes. Su solución actual combina modelos de ML con reglas manuales, nada del sistema puramente IA que plantea esta idea.
El stack tecnológico necesario sería considerable:
Para el backend necesitarías combinar modelos de redes neuronales para predicción (probablemente PyTorch o TensorFlow) con algoritmos clásicos de optimización de rutas como variantes avanzadas de VRP (Vehicle Routing Problem). La semana pasada estuve experimentando con Google OR-Tools para un problema similar pero a menor escala, y ya con 50 paradas la complejidad computacional se dispara.
El coste de infraestructura tampoco es trivial. Con los precios actuales de AWS o Google Cloud, y la necesidad de procesamiento en tiempo real, estamos hablando fácilmente de unos 5.000-8.000€ mensuales solo para una operación de tamaño medio (50-100 repartidores). Si añades los costes de APIs externas (clima, tráfico, mapas), suma otros 1.000-2.000€ mensuales.
La Realidad del Mercado: Más fragmentado y resistente de lo que parece
En los últimos tres meses he tenido reuniones con dos startups de logística local, y la resistencia al cambio tecnológico es sorprendente. Muchas empresas de reparto siguen usando Excel y WhatsApp como principal herramienta de gestión. No es que no quieran mejorar, es que la transición representa un riesgo operativo que pocos quieren asumir.
El pitch menciona una reducción de costes operativos del 20% – un número que, basado en mis conversaciones recientes, me parece extraordinariamente optimista. Una de las startups con las que hablé consiguió una mejora del 8% después de un año completo de implementación de su sistema, y lo consideraban un éxito rotundo.
Lo que no menciona el pitch es la enorme fragmentación del mercado. Solo en España hay cientos de pequeñas empresas de última milla con flotas de 5-15 vehículos. Cada una con sus peculiaridades:
- Diferentes sistemas de gestión (o ninguno)
- Flotas mixtas (furgonetas, motos, bicicletas)
- Acuerdos específicos con clientes sobre horarios y prioridades
La semana pasada analicé la API de una plataforma de e-commerce para un cliente, y descubrí que ni siquiera enviaban coordenadas GPS correctas, solo direcciones de texto que muchas veces contenían errores o estaban incompletas. Este es el tipo de problemas del mundo real que una startup en este espacio enfrentaría a diario.
El mercado sí tiene potencial – los datos de Eurostat que revisé ayer para otro proyecto muestran un crecimiento sostenido del comercio electrónico en Europa (cerca del 15% anual). Pero la competencia es feroz. Solo en LinkedIn esta semana he visto anuncios de al menos tres startups con propuestas similares buscando financiación.
Mi Veredicto Práctico: Viable pero con enfoque muy distinto
Si estuviera construyendo esta solución (y de hecho parte de lo que hacemos en MindBeamer tiene paralelismos), cambiaría el enfoque radicalmente:
1. Empezaría mucho más pequeño: Un módulo específico para resolver UN problema concreto (por ejemplo, la gestión de excepciones en tiempo real). La experiencia me dice que es mejor ser excelente en algo específico que mediocre en todo el flujo.
2. Invertiría fuertemente en integración: Hace dos semanas terminé una integración con Zapier que nos ha abierto 3.000 posibles conexiones. En este mercado fragmentado, la capacidad de integrarse con cualquier sistema existente vale más que tener la IA más avanzada.
3. Buscaría un nicho específico: Por ejemplo, entregas que requieren temperaturas controladas (comida, medicamentos), donde el margen de error es menor y los clientes están dispuestos a pagar más por precisión.
4. Sería realista con la IA: En nuestro último sprint introdujimos un sistema híbrido humano-IA que resultó mucho más efectivo que intentar automatizarlo todo. Un enfoque similar sería ideal aquí: automatizar el 80% más predecible y tener un sistema de escalado a humanos para las decisiones complejas.
Mi experiencia implementando sistemas con componentes de IA este año me ha enseñado que la integración con sistemas existentes consume el 70% del tiempo de desarrollo. Es ahí donde fracasan la mayoría de las soluciones ambiciosas como esta.
Y siendo totalmente sincero, el ROI inmediato para los clientes no vendrá de algoritmos sofisticados, sino de algo mucho más básico: visibilidad en tiempo real y comunicación fluida con el cliente final. Justo ayer implementé un sistema de notificaciones push que ha mejorado más la satisfacción de usuarios que tres meses de trabajo en nuestro algoritmo de recomendación.
La idea tiene potencial, pero necesita un enfoque mucho más pragmático y centrado en problemas específicos para tener éxito en un mercado que, en mi experiencia diaria, sigue siendo sorprendentemente resistente a la disrupción tecnológica.