La mayoría de los programas para flotas cuentan dónde han estado los camiones. Flockentis quiere decidir qué conviene hacer antes de que salgan del patio.
Predictiv AI, con sede en Toronto, anunció el lanzamiento el 14 de octubre de 2026 a través de Access Newswire. Flockentis es un motor de decisiones para flotas impulsado por inteligencia artificial, creado por su filial Shift Technologies Canada Inc. y ofrecido mediante la plataforma Shift AI. Ya está en marcha una prueba de concepto con un operador comercial del Reino Unido, de modo que esta herramienta canadiense nace con un examen internacional desde el primer día.
Ese detalle importa. Anunciar un producto es fácil. Ponerlo frente a un operador real, con encargos reales y plazos reales, es otra cosa. Y es justo ese paso el que Predictiv AI ha querido destacar primero.
De seguir camiones a tomar decisiones
Las herramientas tradicionales se apoyan en la localización de vehículos y en informes sobre lo ya ocurrido. Sirve, claro, pero mira hacia atrás. Flockentis aplica una optimización con varios objetivos a las decisiones que aún están por tomarse y sopesa más de 10 factores en una sola planificación.
La lista es práctica, nada teórica: coste operativo, distancia, puntualidad en las entregas, prioridad de cada trabajo, carga de los conductores, horas legales de conducción y descansos obligatorios, estado del vehículo, capacidad, compatibilidad de la carga, requisitos para mercancías peligrosas, seguridad y emisiones estimadas. Quien haya organizado una jornada de reparto reconocerá esa lista al instante. Es la pizarra de una oficina de transporte a las seis de la mañana, solo que el sistema la mantiene completa en la cabeza a la vez.
Plan A, Plan B y Plan C
Los operadores pueden presentar hasta 5.000 encargos por ciclo de planificación. En lugar de devolver una única respuesta, Flockentis genera tres planes alternativos, el Plan A, el Plan B y el Plan C, para comparar una estrategia centrada en el coste con otra que protege el servicio o con una que reduce el impacto ambiental.
Cada plan puede incluir asignaciones propuestas de vehículos y conductores, secuencias de paradas, horas estimadas de llegada y salida, horas de conducción, uso de la capacidad, ingresos y costes previstos, utilización de la flota y una huella de carbono estimada. El motor también señala los trabajos que no pueden completarse con los recursos o las normas disponibles, y explica por qué, para resolver las excepciones antes de salir y no desde una llamada a mediodía.
Es una tendencia visible en todo el transporte este mes. En París, QCraft presenta su sistema de conducción autónoma a socios europeos, mientras que en Tallin una lanzadera aeroportuaria ya funciona sin conductor de seguridad a bordo. Vehículos distintos, misma dirección: el programa pasa de ayudar a las personas a diseñar el propio plan.
El dinero forma parte del plan
Aquí está el rasgo que separa a Flockentis de un optimizador de rutas con otro nombre. Puede valorar trabajos, rutas y planes completos según las tarifas y las reglas comerciales del propio operador: precios por código postal o por zona, franjas de peso, recargos por entrega con hora y requisitos de cargas especiales.
Así, la persona que planifica no ve solo el día más corto. Ve si ese día tiene sentido comercial. Los ingresos previstos aparecen junto al rendimiento de las entregas, el cumplimiento de las normas y las emisiones en la misma pantalla. Es una conversación distinta en la oficina, y es la que repite su director ejecutivo, Suman Pushparajah: una empresa necesita al conductor adecuado, con el vehículo y la carga adecuados, a tiempo, dentro de las reglas y con una visión clara de la economía del trabajo.
Pensado para la prueba británica
Para la prueba en el Reino Unido, Shift configuró la tecnología con los requisitos locales: millas en lugar de kilómetros, libras esterlinas, zonas tarifarias por código postal, normas británicas de horas de conducción y descansos, y consideraciones ADR para el transporte de mercancías peligrosas. Son detalles pequeños, de esos que deciden si un producto visitante se usa o se deja olvidado.
Los resultados y los comentarios del cliente guiarán el desarrollo y una posible comercialización. La empresa aclara con honestidad que la prueba por sí sola no establece un despliegue futuro ni un compromiso de ingresos.
Las personas detrás del motor
El desarrollo tecnológico lo lidera la profesora Subha Fernando, directora de inteligencia artificial de Predictiv AI, con experiencia en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, agentes inteligentes y grandes sistemas empresariales. El profesor George Rzevski asesora a la compañía con su conocimiento de la ciencia de la complejidad, los sistemas adaptativos, la inteligencia de enjambre y la inteligencia artificial multiagente.
Esa inspiración se nota en el diseño. En lugar de un cálculo central único que avanza por una lista, Flockentis usa una planificación coordinada y con varios objetivos para sopesar prioridades rivales. La empresa no afirma que sea un sistema autónomo de enjambre ya desplegado, una precisión sencilla que se agradece en un sector enamorado de las etiquetas grandiosas.
El mismo espíritu práctico aparece en otras historias de transporte, como el apoyo de la FAA a Heart Aerospace para su avión híbrido eléctrico. Quienes avanzan en este campo suelen ser quienes resuelven un problema de un martes por la mañana, no quienes buscan solo un titular.
Para quién es y qué conviene vigilar
Predictiv AI dirige Flockentis a transportistas comerciales, operadores logísticos externos, redes de palés y distribución, flotas de comercio minorista y mayorista, flotas industriales y operadores de transporte especializado. Es decir, a cualquiera cuyos márgenes dependan de planificar bien.
Tres consejos prácticos para seguir este lanzamiento. Primero, juzgue cualquier motor de decisiones por cómo trata las excepciones: los trabajos señalados y sus motivos importan más que un mapa bonito. Segundo, exija que el modelo use sus propias tarifas; un plan que ignora sus precios es una suposición. Tercero, compare el Plan A con el Plan C al menos una vez. Ver cuánto cuesta, en libras y en minutos, un día con menos emisiones convierte una ambición verde vaga en una decisión que sí se puede tomar.
A Flockentis le queda un camino largo y una sola prueba británica demuestra interés, no inevitabilidad. Aun así, su idea central es sólida y llegaba con retraso: planificar el día completo, con el dinero, las normas y el carbono en la misma imagen, antes de que gire una sola rueda.
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