Traducido del original en inglés. Las cifras y las fuentes no cambian. Leer el original en inglés
C.H. Robinson
Los agentes de IA generativa de C.H. Robinson gestionan más de 3 millones de tareas de transporte
C.H. Robinson, un gran intermediario de transporte de mercancías de Estados Unidos, creó agentes de IA generativa que presupuestan, registran pedidos, publican camiones y reservan citas. En abril de 2025, la empresa dijo que los agentes habían realizado más de 3 millones de tareas y que a muchos clientes se les aceptaban las cargas en menos de 90 segundos.
Cifras clave
Copiadas literalmente de las fuentes. Copie cualquier cifra con su cita.
Más de 3 millones
Tareas de envío realizadas por los agentes de IA generativa de la empresa (a abril de 2025)1
Bastante más de 1 millón
Presupuestos de precio entregados por la IA (a abril de 2025)1
Más de 5.200
Clientes cuyas cargas enviadas por correo se aceptan ahora en menos de 90 segundos, en lugar de esperar hasta cuatro horas en una cola1
Qué requirió
Las fuentes no divulgan el coste, el tamaño del equipo ni los plazos.
El problema
Los intermediarios de transporte manejan enormes volúmenes de trabajo repetitivo. Los clientes escriben para pedir presupuestos y envían pedidos de carga, los transportistas avisan por correo de camiones libres, y el personal debe leer, introducir y programar cada mensaje. Hasta hace poco, una persona tenía que atender cada correo en una cola, lo que podía tardar hasta cuatro horas para un cargador que esperaba a que se aceptara una carga.
Qué construyeron
C.H. Robinson creó sus propios agentes de IA generativa. Un agente es un programa que asume una tarea entera, no solo una respuesta. La empresa dice que ahora presupuestan, procesan pedidos, buscan capacidad de transporte, fijan citas de recogida y entrega y comprueban las cargas en tránsito. También ha dado los primeros pasos para responder a solicitudes de seguimiento.
Cómo lo hicieron
La empresa dice que usa la IA a gran escala desde hace más de una década. En 2023 superó lo que llama una barrera histórica para automatizar el trabajo de transporte con IA generativa, y anunció sus primeros agentes a lo largo de 2024. El agente de presupuestos empezó con carga completa y más tarde añadió la carga fraccionada (LTL). Un clasificador de correos detecta cuándo un cargador pide ambas cosas. El agente de pedidos leyó primero los correos de los mayores clientes de carga completa y en 2025 se extendió a las pequeñas y medianas empresas. Un agente de publicación de camiones, lanzado en enero de 2025, lee los correos de los transportistas y carga los camiones disponibles en el sistema de capacidad de la empresa. La empresa usa los datos de sus 37 millones de envíos al año para construir sus modelos.
Resultados
A abril de 2025, la empresa dijo que sus agentes habían realizado más de 3 millones de tareas de envío, entregado bastante más de 1 millón de presupuestos y procesado 1 millón de pedidos. Dijo que a más de 5.200 clientes se les aceptan ya las cargas en menos de 90 segundos. Sus presupuestos de carga fraccionada con IA crecieron al menos un 30 % cada mes tras añadirse la carga fraccionada. En febrero, el agente de publicación de camiones subió al sistema casi 10 veces más camiones. Un directivo dijo que la IA generativa tuvo un papel clave en un aumento de productividad del 30 % en 2023 y 2024, y que reduce el coste de servicio.
Todas las cifras comunicadas
| Indicador | Cifra | Cita |
|---|---|---|
| Tareas de envío realizadas por los agentes de IA generativa de la empresa (a abril de 2025) | Más de 3 millones1 | |
| Presupuestos de precio entregados por la IA (a abril de 2025) | Bastante más de 1 millón1 | |
| Pedidos procesados por la IA (alcanzado en marzo de 2025) | 1 millón1 | |
| Clientes cuyas cargas enviadas por correo se aceptan ahora en menos de 90 segundos, en lugar de esperar hasta cuatro horas en una cola | Más de 5.2001 | |
| Aumento de la productividad en 2023 y 2024, en el que la empresa dice que la IA generativa tuvo un papel clave | 30 %1 |
Lecciones para su proyecto
Empiece por una tarea repetitiva, de gran volumen y con un valor de negocio claro. C.H. Robinson comenzó por los presupuestos de camión completo y luego extendió el mismo agente a la carga fraccionada.
Cree un agente por cada paso del proceso (presupuesto, pedido, publicación de camiones, cita) y mida cada uno por separado, para ver qué paso compensa.
Despliegue primero con sus mayores clientes y amplíe después a los más pequeños. El agente de pedidos atendió primero el correo de los mayores clientes y luego pasó a las pequeñas y medianas empresas.
Mida la velocidad desde el punto de vista del cliente. La empresa informa de la espera hasta que se acepta una carga, no solo del número de tareas.
Salvedades
- Todas las cifras proceden de la nota de prensa de la propia empresa. No se encontró ninguna fuente independiente.
- El aumento de productividad del 30 % se atribuye a varios factores. La empresa dice que la IA generativa tuvo un papel clave, no que lo causara todo.
- No se revelan el modelo ni el proveedor que hay detrás de los agentes. La empresa califica las herramientas de propias.
- La nota da cifras de clientes distintas (83.000 en un lugar, 74.000 en otro), por lo que aquí no se usa ninguna cifra de clientes.
- La nota no da fecha de puesta en marcha de los agentes. Dice que la empresa anunció sus primeros agentes de IA generativa a lo largo de 2024. La fecha de despliegue indicada es la de la nota.
Fuentes
- At C.H. Robinson, Artificial Intelligence Has Now Performed Over 3 Million Shipping Tasks
C.H. Robinson · 2025-04-16 · Nota de prensa · chrobinson.com
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