Mensaje de nuestro CTO

En logística, la diferencia entre “llegó” y “casi llega” se mide en minutos, llamadas y datos dispersos. Un brokerage AI-first no intenta reemplazar la operación con un chatbot; la ordena alrededor de inteligencia que entiende el contexto, aprende de cada interacción y toma acciones con responsabilidad. El resultado no es magia: es flujo. Cotizaciones que aparecen cuando el cliente aún está en la conversación, propuestas que llegan al carrier que sí puede tomar la carga y un margen que deja de depender de corazonadas del equipo de pricing.

La pieza central de este enfoque es una arquitectura multi-agente. No hay un “supermodelo” que lo haga todo: hay agentes especializados que colaboran, cada uno con una tarea clara. Como un equipo bien coordinado, se pasan la estafeta, del RFQ al match, del precio al seguimiento sobre una base de datos híbrida y con métricas que gobiernan las decisiones. Este artículo explica, a nivel conceptual, cómo luce ese sistema cuando está bien diseñado.

¿Dónde se encuentran los usuarios?

El viaje inicia en los canales de confianza: WhatsApp, email o por teléfono. Traer al cliente a un portal nuevo añade fricción y retrasa la información crítica. En un diseño AI-first, la cotización nace en el mismo hilo donde el embarcador ya conversa con su proveedor, y ese mensaje se traduce a un RFQ estándar: origen y destino, ventanas, equipo, peso, restricciones. No es solo “texto”; es intención estructurada. A partir de ahí, cada interacción en el canal se convierte en señal que alimenta el proceso sin romper el ritmo de quien cotiza ni de quien transporta.

Memoria como base central de todo

Para que los agentes sean útiles, necesitan memoria. Dos memorias, de hecho. La estructurada que guarda lo que debe ser exacto y auditable: clientes, carriers, quotes, offers, shipments, pagos. La semántica por otro lado, captura lo que no siempre cabe en un formulario: preferencias, rutas reales, estilo de operación, historial de aceptación, particularidades de ciertos clientes. Esta memoria híbrida permite que el sistema recuerde que cierto carrier evita una zona en horario pico, o que a un cliente específico hay que llegar con sello y rampa. La inteligencia aparece cuando el recuerdo correcto llega a la conversación correcta, en el instante adecuado.

Colaboración entre agentes

Con el RFQ ya entendido y la memoria disponible, los agentes entran en escena. Imagina cuatro roles:

• Cotización: Conversa con el cliente para aclarar lo mínimo indispensable y convertirlo en un pedido listo para decidir.
  
  

• Matching:  transforma el RFQ y el universo de carriers en un espacio comparable y produce un shortlist. No se trata de “buscar por texto”, sino de medir afinidad: similitud semántica entre lo que se necesita y lo que realmente puede cumplir cada unidad, con filtros de cumplimiento y capacidad.

  
  

• Pricing: Combina señales de mercado, reglas del negocio y la urgencia del embarque para proponer un precio defendible y un fee sustentable.

• Operaciones: Toma la estafeta cuando el embarque se confirma: notifica, coordina horarios, vigila el cumplimiento y prepara los documentos que cierran el ciclo.

  
  

La gracia no está en que existan estos agentes. Casi todos hablan de ellos,  sino en cómo se coordinan. La orquestación evita que un agente se adelante sin contexto, y establece el orden natural: primero entender, luego proponer, después ejecutar. Cuando un agente necesita actuar, lo hace a través de herramientas acotadas (enviar un mensaje, crear una oferta, consultar disponibilidad). Es una capa de responsabilidad: la IA sugiere y decide, pero solo puede mover piezas dentro de carriles seguros y auditables.

Decisiones que dejan huella

Nada de esto sirve si el sistema no deja rastro. Una arquitectura AI-first en producción registra qué se pidió, qué decidió cada agente, qué herramienta se usó y qué pasó después. Esa trazabilidad no es burocracia: permite explicar una cotización, detectar atascos y mejorar la experiencia sin conjeturas. La observabilidad también cuida la calidad: si una extracción de datos falla o una predicción se desvía, se ve. Y cuando se ve, se corrige.

Datos con propósito

Diseñar un buen sistema no es juntar “muchos datos”, sino los datos correctos. Del lado del RFQ, importan los básicos (CPs, equipo, capacidades) y las restricciones reales: accesos, sellos, tiempos de carga. Del lado del carrier, importan rutas habituales, equipos disponibles, documentación y señales operativas (aceptación, puntualidad). Entre ambos mundos viven los contextos: estacionalidad, feriados, congestión. Toda esa información no se acumula por gusto; alimenta decisiones concretas: ¿a quién ofrezco primero?, ¿qué precio sostendrá el margen en este lane?, ¿qué recordatorio evita un retraso?

Gobierno y confianza

Operar con IA implica confiar y verificar. Confiar en que los agentes tomarán decisiones útiles con contexto suficiente; verificar que cada acción respete la política del negocio, proteja datos sensibles y deje evidencia. La arquitectura multi-agente facilita ambos extremos: responsabilidades acotadas, herramientas con límites claros, revisión humana cuando hay ambigüedad y un registro completo para auditoría. La confianza nace cuando el sistema es predecible; la verificación, cuando cualquier parte se puede explicar.

Un brokerage AI-first no se define por un modelo más “grande”, sino por un sistema más claro: canales donde ya están tus usuarios, memoria híbrida que recuerda lo relevante, agentes especializados que se coordinan y gobernanza que deja huella. Cuando esas piezas encajan, la operación se siente distinta: el time-to-quote cae a minutos, el fill rate sube porque ofreces primero a quien sí puede, los kilómetros en vacío bajan y el margen deja de depender de corazonadas.

Adoptar este enfoque es una decisión de arquitectura y de cultura. Implica priorizar datos con propósito, medir lo que importa y aceptar que la IA no reemplaza a tu equipo: le quita fricción para que se concentre en excepciones y relaciones. El resultado es un flujo confiable, auditable y predecible, donde cada conversación puede convertirse en una oportunidad.