Evolución de la industria
Cómo probar la IA en exportación de aguacate antes de usarla
Revisar documentos y detectar inconsistencias son usos clave. Jorge Rosés plantea identificar la tarea y el riesgo de una respuesta incorrecta.
28 de septiembre de 2026
Para una empresa exportadora de aguacate, la decisión de incorporar inteligencia artificial a la logística comienza con una pregunta ¿Qué trabajo necesita resolver más rápido? Jorge Rosés, International Sales Manager de Seemann Trader, propone distinguir entre tareas que preparan información para el equipo y decisiones que comprometen a la empresa frente a clientes o autoridades.
En su columna publicada en Avobook, Rosés identifica aplicaciones de IA en tareas como revisar si la documentación de un embarque está completa, detectar inconsistencias entre archivos, resumir correos y reunir los antecedentes de un contenedor. Ante una interrupción logística, la herramienta también podría presentar la información disponible y las alternativas para que el equipo las evalúe.
Ese alcance ofrece un primer criterio para quien considera incorporar tecnología: definir un proceso específico y comprobar si la herramienta entrega información verificable para tomar una decisión. La distinción importa especialmente cuando los datos llegan incompletos o desde distintas fuentes. Según advierte Rosés, la IA puede llenar vacíos con información incorrecta si se le pide interpretar antecedentes que no bastan.
El especialista ilustra el riesgo con un retraso portuario. Que una naviera informe la salida de un buque no confirma por sí solo que el contenedor del exportador haya embarcado. Si un sistema comunica automáticamente al cliente que la carga sigue su itinerario, una conclusión equivocada puede convertirse en un problema comercial.
Para una empresa que busca complementar sus procesos con inteligencia artificial, la recomendación de Rosés comienza con acotar el primer uso: elegir una tarea concreta, como contrastar documentos de embarque, y definir quién revisará las alertas antes de actuar.
La guía de la OCDE sobre uso responsable de IA añade otro paso: identificar los riesgos de esa aplicación y comprobar cómo funciona el sistema en condiciones parecidas a las de su operación real. En este caso, eso podría significar probarlo con documentos y estados de embarque propios, incluidos registros incompletos o contradictorios.
Una prueba acotada permitiría comparar el trabajo de la herramienta con el proceso actual de la empresa, cuánto tarda en revisar documentos, qué inconsistencias identifica y qué errores requieren corrección humana.
También ayudaría a definir qué información puede recibir el sistema y quién responde por las comunicaciones que se generen a partir de sus resultados. Es una forma de evaluar su utilidad en la operación concreta antes de ampliar su uso, en línea con la recomendación de la OCDE de medir el desempeño en condiciones similares a las de implementación.
La decisión de incorporarla, entonces, no se reduce a si la IA puede procesar información más rápido. También requiere comprobar qué errores detecta, cuáles deja pasar y en qué punto interviene una persona. Rosés resume el límite operativo: existe «una diferencia importante entre ayudar a decidir y decidir.
