MODE Global colabora con HappyRobot para automatizar operaciones críticas

Sobre MODE Global

MODE Global es uno de los mayores proveedores de logística sin activos del país, con sede en Dallas y una red nacional que abarca decenas de oficinas en Estados Unidos y México. La empresa gestiona una extensa red de transportistas y maneja cientos de miles de cargas cada año, conectando a los cargadores con la capacidad disponible en carga completa, LTL, intermodal y transporte urgente. El equipo de ventas a transportistas de MODE es el centro del negocio: atiende llamadas entrantes, negocia tarifas, verifica transportistas y reserva carga a gran escala, todos los días.

Oportunidad

Las ventas a transportistas son el motor de una correduría de carga, pero también una de sus funciones más manuales y con mayor carga de trabajo. Cada día, los representantes de ventas a transportistas de MODE recibían un elevado volumen de llamadas entrantes de transportistas que buscaban mover cargas. Y cada llamada requería tiempo humano para ser atendida, incluso las que no llegaban a ningún lado.

Una parte significativa del volumen entrante procedía de transportistas que no podían mover la carga específica por la que llamaban: tipo de equipo incorrecto, autorización insuficiente o documentación de conformidad incompleta. El riesgo de fraude agravaba el problema. Agentes maliciosos cada vez más sofisticados sondeaban la red, y el filtrado manual no podía mantener el ritmo. Los representantes atendían llamadas que nunca deberían haberles llegado, y las interacciones de mayor valor —negociación de tarifas, construcción de relaciones y reservas— pagaban el precio.

El cálculo era sencillo: a la escala de MODE, incluso una modesta reducción en la gestión de llamadas sin valor añadido ahorraría al equipo miles de horas cada año. La pregunta más difícil era cómo lograrlo sin degradar la experiencia del transportista, de la que depende el negocio de MODE.

Solución

MODE Global seleccionó a HappyRobot tras evaluar el emergente panorama de proveedores de IA en el sector del transporte de carga. Lo que diferenció a HappyRobot no fue su marketing, sino la combinación de profundidad técnica, conocimiento del dominio logístico y un equipo dispuesto a integrarse y construir junto a MODE en lugar de entregar un producto empaquetado.

La asociación comenzó con las ventas entrantes a transportistas: el flujo de trabajo de mayor volumen y mayor fricción en el equipo. La IA de voz de HappyRobot atendía las llamadas entrantes, presentaba la información de la carga e iniciaba el proceso de verificación antes de que ningún humano tuviera que intervenir. La autenticación de transportistas se combinó con integraciones de datos de terceros y con las propias clasificaciones de transportistas de MODE, lo que permitió al sistema aplicar un exhaustivo escrutinio de detección de fraudes de forma automática e invisible, sin ralentizar a los transportistas legítimos.

Los resultados llegaron rápidamente. Los tiempos de primera respuesta cayeron a cero: todas las llamadas entrantes eran atendidas de inmediato, independientemente del volumen. Las tasas de respuesta alcanzaron el 100%. Las primeras negociaciones de rutas sentaron las bases para una mejora en el rendimiento de los márgenes. La prueba de concepto funcionó. Y la confianza construida durante esa fase inicial se convirtió en el cimiento de todo lo que vendría después. El equipo de HappyRobot actuó como una extensión de MODE, integrado con los equipos técnicos y de operaciones, iterando con rapidez y satisfaciendo tanto los requisitos de velocidad de una correduría ágil como los requisitos de conformidad de una gran empresa.

El contexto más amplio

MODE no desplegó IA para realizar un experimento. Lo hizo para cambiar la forma en que opera el negocio. El enfoque desde el principio fue permitir que el equipo de MODE hiciera más: reservar más, construir mejores relaciones con los transportistas y centrar la energía humana en el trabajo que requiere criterio —el único que la IA todavía no ha aprendido—: gestión de excepciones, toma de decisiones estratégicas y la dinámica relacional que determina si un transportista vuelve.

Ese enfoque dio forma al producto. En cada flujo de trabajo, la autonomía de la IA cubre los procesos estándar. El tiempo humano se destina a los desafíos más críticos. La fuerza de trabajo digital no compite con el equipo; lo amplía, gestionando el volumen para que el equipo pueda ocuparse de todo lo demás.

Impacto

La prueba de concepto validó el modelo. La hoja de ruta avanza ahora hacia la escala. Las próximas fases incluyen consolidar las integraciones desarrolladas durante la POC, habilitar un flujo de datos más en tiempo real y ampliar las capacidades de ejecución de los trabajadores de IA a medida que crece la confianza en el sistema. Las ventas salientes a transportistas son una prioridad: los agentes de IA buscan capacidad de forma proactiva en la red de transportistas de MODE, no solo respondiendo al volumen entrante. El seguimiento de cargas es el siguiente en la lista, aplicando la misma lógica de automatización a la monitorización de cargas, confirmaciones de ETA y gestión de excepciones en miles de envíos activos. La expansión a todas las oficinas de MODE también está en marcha.

Próximos pasos

MODE ha demostrado que el modelo funciona. Ahora se trata de escalar: más flujos de trabajo, más oficinas, más del negocio operando como lo hizo el piloto. La prueba de concepto no es el destino. Es la línea de salida.