El emprendedor Greg Isenberg pasó recientemente 48 horas en San Francisco con fundadores y ejecutivos de empresas de IA valoradas entre $1 mil millones y $100 mil millones. Regresó con 21 observaciones sobre hacia dónde se dirige la industria de la IA. La mayoría se relacionan con financiación de capital de riesgo y estrategia de startups. Algunas se aplican directamente a cualquier persona responsable de una flota.

Ese punto de convergencia importa porque la IA está llegando a las operaciones de flota a través de herramientas por las que usted ya paga. Las plataformas de telemática, el software de mantenimiento, los portales de tarjetas de combustible y los paneles de leasing están incorporando funciones de IA. Algunas también están añadiendo agentes, es decir, programas de software que actúan por sí solos en lugar de esperar a que alguien haga clic en un botón.

Las tendencias de gestión de flotas que vale la pena observar en 2027 se centran en la preparación. ¿Pueden sus datos, sus procesos y sus proveedores respaldar software que actúe sin que una persona tenga que dirigir cada paso? A continuación se presentan seis cambios de la lista de Isenberg, adaptados para gestores de flotas y para los responsables de operaciones, RR. HH., finanzas y compras que comparten la responsabilidad sobre los vehículos de la empresa.

1. La limpieza de los datos de la flota viene antes que la IA

La observación más práctica de Isenberg surgió de empresas que intentaban conectar sus datos internos con agentes de IA. Casi todos los ejecutivos con los que habló querían reunir los datos de la empresa en un solo lugar para que los agentes pudieran utilizarlos. Luego examinaron la situación de cerca y encontraron un desastre: el mismo cliente registrado de cinco formas distintas, registros dispersos entre antiguos canales de chat y PDFs que nadie podía buscar.

Los programas de flota tienen este problema de forma concentrada. La historia de un solo vehículo suele estar repartida entre varios sistemas. La telemática contiene la ubicación y las lecturas del odómetro. El proveedor de tarjetas de combustible tiene las transacciones. Los registros de mantenimiento están en talleres, en una plataforma de software o en una carpeta de facturas escaneadas. Los términos del leasing se encuentran en el portal del arrendador. Los cargos de peaje llegan en un estado de cuenta separado. Las asignaciones de conductores están en RR. HH., y al menos una hoja de cálculo une todo porque ninguno de los sistemas se comunica entre sí.

Además, cada sistema tiende a identificar el vehículo de manera diferente. Uno utiliza el VIN, otro un número de unidad, un tercero la matrícula y la tarjeta de combustible puede estar vinculada al nombre del conductor.

Las personas pueden sortear estas brechas porque conocen el historial. Un agente de IA no dispone de ese contexto. Pregúntele a un agente qué vehículos deberían reemplazarse el próximo año y extraerá los datos del odómetro de la telemática, los costos de reparación de los registros de mantenimiento y las fechas de vencimiento de los contratos del arrendador. Si esos registros no coinciden, el agente seguirá produciendo una respuesta. Simplemente estará equivocada y sonará convincente.

Las flotas que obtengan un valor real de la IA en 2027 serán las que primero hagan el trabajo poco glamoroso con los datos:

• Elija un identificador maestro. El VIN es la opción natural y todos los demás sistemas deberían vincularse con él.
• Conciliación trimestral de la lista de vehículos activos. Compare telemática, tarjetas de combustible, pólizas de seguro y registros de leasing, y resuelva cada discrepancia.
• Asigne la responsabilidad de los registros de conductor a vehículo. Decida si RR. HH. o el equipo de flota gestiona las asignaciones y cómo se transmiten los cambios a las tarjetas de combustible y a la telemática.
• Digitalice los registros en papel y PDF. Los informes de inspección, títulos y registros que permanecen encerrados en archivos escaneados son invisibles para el software.
• Elimine las hojas de cálculo paralelas. Cada copia adicional de la lista de vehículos se convierte en otra versión de la verdad.

Este trabajo ofrece beneficios incluso si nunca adopta una herramienta de IA. Los registros limpios hacen más confiable el análisis de datos telemáticos, simplifican las auditorías y reducen el tiempo necesario para responder preguntas de la dirección sobre los costos de la flota.

2. El software de flota basado en demasiadas pantallas empezará a mostrar su antigüedad

Isenberg predijo que una buena parte del software heredado no sobrevivirá al cambio hacia los agentes de IA, especialmente las herramientas diseñadas en torno a personas que hacen clic de pantalla en pantalla. Los agentes trabajan mediante conexiones entre sistemas. Una plataforma que exige que una persona inicie sesión y navegue por una docena de páginas para completar una tarea se convierte en un cuello de botella. Piense en las tareas rutinarias que su equipo gestiona cada semana. Aprobar una orden de compra de mantenimiento, reasignar un vehículo a un nuevo empleado, pedir una unidad de reemplazo y actualizar los datos de contacto de un conductor pueden requerir varios inicios de sesión en distintos portales. Esas son exactamente las tareas en las que los agentes pueden ser eficaces, siempre que el software subyacente les permita acceder.

Otro punto relacionado de su lista merece atención. Isenberg sostuvo que, a medida que el software se vuelve más fácil de copiar, el valor duradero se traslada a los datos que contiene. Para una flota, eso significa años de historial de mantenimiento, transacciones de combustible, registros de accidentes y decisiones de reemplazo. Ese historial es lo que hace útil cualquier análisis futuro o herramienta de IA, y le pertenece a usted.

Tres pasos ayudan en este punto:

1. Enumere las tareas que su equipo repite con mayor frecuencia y anote qué sistemas intervienen en cada una.
2. Pregunte a cada proveedor de flota si esas tareas pueden ejecutarse mediante una API o una integración nativa.
3. Revise los contratos en busca de cláusulas sobre propiedad de los datos y derechos de exportación, de modo que pueda llevarse todo su historial si cambia de proveedor.

Los proveedores con integraciones abiertas y exportaciones de datos limpias encajarán en un flujo de trabajo asistido por IA. Los demás lo ralentizarán.

3. El modelo de IA es la parte más pequeña de una buena herramienta de flota

Los equipos de IA más sólidos que conoció Isenberg consideran que el modelo subyacente es intercambiable. Varios dirigen distintos trabajos a diferentes modelos y los sustituyen cuando aparecen otros mejores. En lo que invierten es en todo lo que rodea al modelo. Describió un producto de IA útil y específico para una industria como compuesto por cuatro elementos, donde el modelo quizá represente apenas una quinta parte del valor.

Ese desglose también sirve como lista de verificación para compradores. Cuando un proveedor de flota le presente una función de IA, utilice los cuatro componentes siguientes para evaluarla.

Isenberg señaló que el talento que más buscan las empresas de IA es alguien con buen criterio, porque el trabajo difícil ahora consiste en decidir qué resultados de IA son buenos. En términos de flota, una herramienta que redacta un plan de reemplazo solo es tan buena como las comprobaciones que confirman que utilizó el ciclo correcto, las suposiciones adecuadas sobre el valor de reventa y la clase de vehículo correcta para cada trabajo.

Isenberg también mencionó que los equipos sólidos evalúan los resultados de la IA según lo que los usuarios hacen con ellos: si los editan, exportan o comparten. Esa es una prueba razonable para sus propios proyectos piloto. Si su equipo reescribe cada recomendación que produce la herramienta, todavía no está ahorrando tiempo.

4. Los puntos de control humanos y los registros de auditoría se vuelven estándar

Una de las frases más memorables que escuchó Isenberg provino de un fundador del sector de la robótica, quien dijo que los problemas más difíciles de la IA actual tienen más que ver con el despliegue que con la investigación. Los robots de ese fundador trabajan por sí solos y llaman a una persona cuando se atascan. Cada una de esas llamadas se convierte en datos de entrenamiento que ayudan al robot a mejorar. La pregunta para 2027 es dónde establecer los límites de la IA. Un marco inicial razonable divide las decisiones de flota en tres grupos:

• Acciones de bajo riesgo que un agente puede completar por sí solo: programar mantenimiento preventivo, enviar recordatorios de renovación, marcar un registro vencido o asociar transacciones de combustible con vehículos.
• Acciones de riesgo medio que requieren una aprobación rápida: reparaciones superiores a un umbral determinado en dólares, reasignaciones de vehículos y alertas de coaching al conductor antes de que alguien actúe sobre ellas.
• Decisiones de alto impacto que permanecen en manos de las personas: pedidos de vehículos, momento del remarketing, excepciones a las políticas y cualquier medida disciplinaria relacionada con el comportamiento del conductor.

Los puntos de transferencia son tan importantes como la automatización. Cada vez que una persona corrige o anula una decisión del agente, esa corrección debería registrarse y utilizarse para ajustar las reglas.

Isenberg también predijo que llegarán seguros para agentes de IA y que las aseguradoras exigirán auditorías cuando un agente cometa un error costoso. Los programas de flota ya deben responder ante aseguradoras, auditores y equipos financieros, por lo que cabe esperar que esos grupos pregunten cómo se tomaron las decisiones impulsadas por IA. Cualquier herramienta que adopte debería mantener un registro de lo que hizo el agente, qué datos utilizó y quién aprobó la acción. Si un proveedor no puede proporcionar ese registro, la herramienta crea más riesgo del que elimina.

5. Cada nueva integración abre otra puerta

La ciberseguridad surgió repetidamente durante el viaje de Isenberg. Su argumento era simple: cada agente con acceso a los sistemas de la empresa representa otra vía de entrada, y muchas compañías han dejado esos puntos de acceso sin protección adecuada.

Los sistemas de flota contienen algunos de los datos más sensibles que posee una empresa. La telemática muestra dónde se encuentra cada vehículo en tiempo real, lo que a menudo revela dónde viven los empleados porque los vehículos que se llevan a casa permanecen estacionados en sus entradas durante la noche. Los archivos de conductores incluyen números de licencia y registros de vehículos motorizados. Las cuentas de tarjetas de combustible tienen autoridad de gasto. Conectar una herramienta de IA a todo eso crea una nueva vía de acceso que requiere el mismo nivel de escrutinio que cualquier otro sistema que contenga datos de empleados.

Algunos hábitos reducen la exposición:

• Conceda a cada herramienta el acceso más limitado que necesite y separe el acceso de lectura de la capacidad de modificar registros.
• Audite las integraciones activas dos veces al año y desactive cualquier conexión asociada con una herramienta que ya no utilice.
• Solicite la documentación de seguridad de cada proveedor, como un informe SOC 2, junto con sus condiciones de notificación de brechas.
• Involucre a TI y seguridad desde el principio en las compras de tecnología para flotas.

Tradicionalmente, las decisiones sobre tecnología de flota han recaído en operaciones o compras. A medida que las herramientas adquieren capacidad para actuar, los equipos de seguridad también merecen un lugar en esa mesa.

6. Separe a los proveedores de flota sólidos de los débiles

Las empresas de IA están aumentando sus ingresos más rápido que nunca, pero Isenberg escuchó poca discusión sobre si los clientes permanecen con ellas. Los programas de flota funcionan con ciclos de leasing de varios años y relaciones de largo plazo con proveedores, por lo que la estabilidad importa. Antes de comprometerse con una función de IA, pregunte cuánto tiempo lleva en producción, cuántas flotas de su tamaño la utilizan y qué sucede con sus datos si la función se descontinúa.

La memoria también merece estar en la lista. Un ejecutivo le dijo a Isenberg que la próxima batalla competitiva será por qué IA recuerda más sobre sus usuarios. Para las flotas, el equivalente es un sistema que conserve sus políticas, decisiones anteriores e historial de vehículos, de modo que sus recomendaciones reflejen cómo funciona realmente su programa en lugar de utilizar una plantilla genérica.

Por dónde empezar en 2027

Ninguna de estas tendencias requiere un gran presupuesto tecnológico para abordarse. La mayor parte del trabajo preliminar es operativo, y los equipos de flota pueden comenzar este mismo trimestre:

1. Concilie su lista de vehículos activos entre telemática, tarjetas de combustible, seguros y registros de leasing, utilizando el VIN como clave común.
2. Mapee las tareas semanales que consumen más tiempo del personal e identifique qué sistemas intervienen en cada una.
3. Envíe a sus proveedores actuales un breve cuestionario sobre integraciones, derechos de exportación de datos, registros de auditoría y documentación de seguridad.
4. Defina umbrales de aprobación que establezcan qué decisiones de flota puede tomar el software por sí solo y cuáles requieren una persona.
5. Invite a TI y seguridad a su próxima revisión de tecnología de flota.

Isenberg terminó sus notas observando que la atención es escasa y que la distribución es difícil para las empresas de IA. Para los gestores de flotas, el recurso escaso es el tiempo. Las herramientas de IA pueden devolverles parte de ese tiempo, pero solo a las flotas cuyos datos estén organizados y cuyas reglas sean claras.

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