La prevención estratégica basada en inteligencia predictiva permite identificar patrones delictivos, disminuir pérdidas operativas y fortalecer la seguridad en el transporte de mercancías
El robo de carga en México debe dejar de abordarse como un evento fortuito para ser enfrentado mediante estrategias de inteligencia predictiva, análisis de datos y planeación operativa, afirmó Luis Villatoro, presidente de la Asociación Nacional de Empresas de Rastreo y Protección Vehicular (ANERVP).
El especialista explicó que muchas organizaciones continúan operando bajo esquemas reactivos, lo que genera costos ocultos que afectan la rentabilidad del negocio. Entre ellos destacó el incremento en primas de seguros, deducibles, penalizaciones por incumplimiento, desgaste operativo y pérdida de confianza de los clientes.
“Cuando reaccionamos constantemente a los incidentes, perdemos capacidad de innovación y terminamos dedicando nuestros recursos a apagar fuegos en lugar de prevenirlos”, señaló.
Villatoro destacó que la inteligencia predictiva no es un proceso basado en la intuición, sino en el análisis sistemático de variables históricas, espaciales y temporales que permiten identificar patrones delictivos y anticipar riesgos.
A través de herramientas de georreferenciación, análisis de datos e inteligencia artificial, las empresas pueden detectar zonas de riesgo, horarios críticos y rutas con mayor incidencia delictiva, transformando la información en decisiones operativas más eficientes.
Datos para anticipar el riesgo
Durante su exposición, explicó que una alta concentración de los robos de carga se registra en el corredor logístico del centro del país, particularmente en entidades como Estado de México, Puebla, Guanajuato y San Luis Potosí.
Asimismo, destacó que las principales carreteras afectadas son la México 57, la México 150D y la México 85, donde se concentra una parte importante de los incidentes a nivel nacional.
De acuerdo con Villatoro, el análisis de datos permite identificar con precisión los municipios, horarios y tipos de vehículos más vulnerables, información que puede utilizarse para rediseñar rutas, modificar horarios de circulación y fortalecer los esquemas de monitoreo.
“Cuando entendemos que el delito sigue patrones repetitivos y que responde a conductas humanas, podemos anticiparnos y reducir significativamente la probabilidad de un incidente”, comentó.
Beneficios para directivos y operaciones
El presidente de ANERPV explicó que la inteligencia predictiva aporta beneficios tanto a los tomadores de decisiones como a los responsables operativos.
Para los directivos, facilita una asignación más eficiente de recursos, fortalece la capacidad de negociación con aseguradoras y contribuye a garantizar la continuidad del negocio.
Por su parte, para los gerentes de operaciones permite contar con visibilidad anticipada sobre los riesgos, optimizar rutas, automatizar procesos de monitoreo y reducir la carga operativa asociada al seguimiento manual de unidades.
En este sentido, destacó el papel de la inteligencia artificial como herramienta para automatizar tareas repetitivas y permitir que el talento humano se concentre en la toma de decisiones estratégicas.
De la reacción a la prevención
Villatoro subrayó que la delincuencia organizada opera bajo esquemas cada vez más estructurados, por lo que las cadenas de suministro deben adoptar el mismo nivel de disciplina y planeación para proteger sus operaciones.
“La inteligencia predictiva permite transformar datos en decisiones. No se trata solamente de reaccionar cuando ocurre un robo, sino de identificar dónde, cuándo y cómo puede suceder para evitarlo”, afirmó.
Finalmente, destacó que ANERPV trabaja de manera permanente con autoridades y empresas asociadas para generar inteligencia preventiva que contribuya a disminuir los índices de robo de carga y fortalecer las condiciones de seguridad para el transporte de mercancías en México.
