Por Canuto  

OneRail lanzó OmniStar, una plataforma de inteligencia artificial desarrollada junto con Nvidia que busca acelerar la selección de rutas, transportistas y modalidades de entrega para los minoristas. La herramienta ya opera con algunos clientes y podría dar a empresas pequeñas una mayor capacidad para competir con Amazon y Walmart en velocidad, eficiencia y márgenes.
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  • OmniStar evalúa las opciones de entrega para cada pedido y puede reducir una decisión de 20 minutos a 2,5 minutos.
  • OneRail utiliza datos de más de 12 millones de conductores y más de 1.000 socios logísticos para entrenar sus modelos.
  • La plataforma ya fue implementada con algunos clientes, incluido un distribuidor de neumáticos que proyecta ahorros de USD $40 millones en tres años.

OneRail presentó OmniStar, una plataforma de inteligencia artificial creada junto con Nvidia para ayudar a los minoristas a tomar decisiones de entrega con mayor rapidez y eficiencia. La herramienta ya fue implementada con algunos clientes y busca resolver uno de los problemas más costosos del comercio electrónico: coordinar, para cada pedido, el transportista, la ruta y la modalidad adecuada sin depender de procesos manuales fragmentados.

La compañía especializada en entregas de última milla sostiene que OmniStar puede ofrecer a los minoristas pequeños capacidades operativas que antes estaban reservadas para los grandes grupos. Su objetivo es que esas empresas respondan con mayor velocidad, controlen mejor sus costos y compitan en experiencia de entrega con gigantes como Amazon y Walmart, aunque OneRail presentó estos beneficios como una expectativa comercial y no como un resultado universal garantizado.

Una capa de decisión para la última milla

En la logística minorista, la última milla representa el tramo final entre un centro de distribución o una tienda y el cliente. Ese segmento suele combinar múltiples transportistas, diferentes tipos de vehículos, ventanas horarias, restricciones geográficas y variaciones en los costos, por lo que una decisión aparentemente sencilla puede exigir revisar numerosos escenarios antes de asignar un pedido.

Bill Catania, CEO de OneRail, explicó a CNBC que la velocidad de decisión tiene un impacto directo sobre los márgenes porque el cumplimiento de última milla resulta costoso. Según el ejecutivo, cuando una empresa no puede decidir con rapidez entre sus alternativas, sacrifica rentabilidad y pierde capacidad para operar una cadena de suministro amplia sin deteriorar el servicio ofrecido al consumidor.

OneRail indicó que elegir la mejor ruta para un paquete podía tomar aproximadamente 20 minutos bajo procesos anteriores, mientras que OmniStar puede completar esa evaluación en 2,5 minutos mediante inteligencia artificial. La reducción, de acuerdo con la empresa, permite procesar decisiones con mayor escala y precisión, aunque el tiempo real puede depender de los datos disponibles, las condiciones operativas y la complejidad de cada pedido.

David Daeschler, responsable de inteligencia artificial en OneRail, señaló que el hardware y el software de Nvidia permiten ejecutar estas decisiones con la rapidez necesaria para operar a gran escala. Azita Martin, vicepresidenta y gerente general de bienes de consumo envasados y comercio minorista de Nvidia, describió el sistema como una capa de decisión en tiempo real capaz de dirigir cada pedido hacia el transportista correcto, el modo de entrega apropiado y el costo correspondiente, en lugar de aplicar reglas estáticas o planes manuales.

Datos, clientes y presión competitiva

OneRail afirmó que su sistema utiliza datos propios relacionados con rutas y alternativas de entrega para entrenar sus modelos. Esa base incluye una red de más de 12 millones de conductores y más de 1.000 socios logísticos, un conjunto de información que la empresa considera clave para comparar opciones y recomendar la combinación más eficiente para cada envío.

Daeschler sostuvo que el uso de esos datos puede beneficiar tanto a OneRail como a sus clientes, porque una operación más eficiente podría reducir gastos y mejorar la experiencia del comprador. La afirmación refleja la lógica económica de la plataforma, pero no elimina los desafíos de calidad, actualización y gobernanza de los datos que enfrentan las empresas cuando trasladan decisiones logísticas a sistemas automatizados.

La compañía dijo que OmniStar ya se encuentra en funcionamiento con algunos clientes, entre ellos un gran distribuidor de neumáticos. OneRail afirmó que ese cliente observó un ritmo de ahorro de USD $40 millones durante tres años al utilizar sus recursos de manera más eficiente, una estimación presentada por la empresa que todavía debe entenderse dentro de los términos comerciales y operativos específicos de ese caso.

Además, OneRail estima que la plataforma superará los USD $6.000 millones en volumen bruto de mercancías durante el cuarto trimestre. Esa proyección ofrece una señal sobre la escala que la empresa espera alcanzar, aunque el volumen bruto de mercancías representa el valor total gestionado a través del sistema y no equivale necesariamente a ingresos, ganancias o ahorros netos para OneRail.

Martin afirmó que la principal ventaja para los minoristas consiste en evaluar más escenarios, reaccionar con mayor rapidez ante cambios en las condiciones y mejorar la economía de cada entrega sin sacrificar el nivel de servicio. En ese contexto, la IA no sustituye únicamente una ruta por otra, sino que intenta coordinar en tiempo real variables que pueden cambiar entre el momento de la compra y la salida del pedido.

El intento de democratizar la velocidad de entrega

El crecimiento del comercio electrónico ha elevado la presión sobre los minoristas para entregar pedidos con rapidez y precisión, mientras mantienen bajo control los costos de inventario, transporte y operación. Las compañías de mayor tamaño pueden distribuir inversiones tecnológicas entre grandes volúmenes de pedidos, una ventaja que OneRail busca reducir mediante una plataforma que pone capacidades algorítmicas y redes logísticas a disposición de empresas más pequeñas.

La tesis comercial de OneRail es que un minorista pequeño no debería necesitar construir desde cero una infraestructura comparable a la de Amazon o Walmart para competir en la última milla. Si OmniStar consigue integrar suficientes opciones de transporte y procesar las decisiones dentro de los tiempos anunciados, las empresas podrían concentrarse en sus operaciones comerciales mientras delegan una parte de la optimización logística al sistema.

En marzo de 2026, OneRail también anunció una asociación con FedEx para ofrecer servicios de entrega el mismo día a sus clientes. Catania indicó que ese acuerdo permitirá a la compañía trabajar mejor con empresas pequeñas y ampliar su acceso a opciones de entrega rápida, en un mercado donde numerosos minoristas intentan diferenciarse mediante mejores ventanas de despacho y recepción.

La asociación con FedEx y el lanzamiento de OmniStar responden a una misma tendencia: los minoristas buscan convertir la entrega en una extensión de la experiencia de compra, no en una etapa invisible y costosa del proceso. Para las empresas pequeñas, esa presión puede convertirse en una oportunidad si logran compartir redes y tecnología, pero también en un riesgo si los consumidores comienzan a considerar como estándar los tiempos que hoy ofrecen los operadores más grandes.

Una apuesta de IA con implicaciones operativas

Daeschler comparó el efecto buscado por OneRail con el acceso que los modelos de lenguaje ofrecen al conocimiento y la generación de texto. Según su explicación, la plataforma pretende ampliar el acceso a entregas asequibles mediante modelos entrenados con datos propios, de una forma que permita a más empresas utilizar capacidades avanzadas sin desarrollar internamente todos los componentes tecnológicos.

La comparación también revela el alcance de la ambición de OneRail: convertir una tarea logística compleja en una interfaz de decisiones automatizadas. Sin embargo, la eficiencia prometida dependerá de que los datos representen correctamente las condiciones de cada mercado, de que los socios cumplan con sus compromisos y de que los minoristas puedan integrar las recomendaciones con sus sistemas de inventario, pedidos y atención al cliente.

Para Nvidia, el proyecto amplía el uso de su infraestructura de inteligencia artificial hacia la cadena de suministro y el comercio minorista. Daeschler dijo que OneRail comenzó a trabajar con Nvidia hace tres años para explorar cómo incorporar IA al proceso logístico, y el lanzamiento de OmniStar representa el resultado comercial de esa colaboración, según las empresas.

El desempeño de la plataforma se medirá finalmente por resultados que vayan más allá de la velocidad de cálculo, como el costo por entrega, la puntualidad, la utilización de los vehículos y la satisfacción del cliente. OneRail ha presentado ahorros, volumen proyectado y tiempos de procesamiento como señales iniciales, pero los minoristas deberán comprobar si esas mejoras se mantienen cuando aumentan los pedidos, cambian las condiciones del mercado o aparecen interrupciones en la red logística.

La expansión de OmniStar podría intensificar la competencia tecnológica entre operadores de última milla y minoristas, especialmente en un entorno donde la entrega el mismo día se vuelve una expectativa cada vez más común. Por ahora, OneRail busca que su plataforma convierta la inteligencia artificial en una herramienta práctica para decidir mejor, gastar menos y acercar a los pequeños comercios a la velocidad operativa de los gigantes del sector.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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