Casos reales de pequeñas empresas que revolucionan industrias tradicionales mediante IA: el valor de mercado del gigante de la logística se evaporó en 23.3 mil millones de yuanes, los disruptores se triplicaron en dos días. Cuidado con el negocio de "intercambio de información"

Casos reales en los que la IA (inteligencia artificial) está revolucionando industrias tradicionales, con un impacto sorprendente.

El 12 de febrero, hora del Este de EE. UU., una noticia inesperada llamó la atención: la compañía de logística con IA Algorhythm Holdings [RIME.O] (en adelante Algorhythm) publicó un libro blanco del sector, anunciando que su plataforma logística SemiCab, impulsada por IA y automatizada mediante SaaS (software basado en la nube por suscripción), mantiene bajos costos operativos y reduce las millas vacías de transporte, logrando triplicar la productividad.

Tras el anuncio, el mercado de capitales pareció percibir una crisis, y el sector de logística en EE. UU. sufrió una caída significativa. El índice de transporte por carretera del Russell 3000 cayó más del 9% en intradía, cerrando ese día con una caída del 6.6%, la mayor caída diaria desde que en abril de 2025 se implementaron las políticas arancelarias de Trump; las acciones del gigante logístico Robinson Global Logistics, con modelo de activos ligeros, cayeron casi un 15%, reduciendo su valor en aproximadamente 23.300 millones de yuanes, con una caída intradía del 24%, la mayor en su historia; las acciones de la plataforma de intermediación de transporte Laide Transportation bajaron un 16%.

Por su parte, las acciones de Algorhythm subieron en contra de la tendencia, cerrando el 12 de febrero con un aumento cercano al 30%, y el 13 de febrero se dispararon un 222.22%, pasando de 1.08 a 3.48 dólares. En solo dos días, su valor de mercado se triplicó aproximadamente.

Robinson Global Logistics, líder mundial en logística con modelo de activos ligeros, no posee camiones, barcos ni aviones, y a través de la integración de 450,000 transportistas contratados, ofrece servicios logísticos diversificados a 83,000 clientes.

Algorhythm, en 2024, se transformó completamente en una empresa de logística con IA y en 2025 adquirió SemiCab. Según el precio de cierre del último día de negociación antes de la fuerte volatilidad, el 11 de febrero, la valoración de Algorhythm era de aproximadamente 33 millones de yuanes, comparado con los 160 mil millones de yuanes de Robinson y los 38.3 mil millones de yuanes de Laide, siendo una pequeña empresa en el sector. Sin embargo, esta pequeña compañía logró, con IA, romper en una noche la “barrera defensiva” del sector logístico tradicional.

La IA triplica la productividad laboral en plataformas de transporte

¿Por qué una plataforma automatizada impulsada por IA tiene un impacto tan devastador?

Estudios muestran que en mercados como India y EE. UU., entre el 30% y 35% de los kilómetros de camiones son recorridos vacíos, debido a una planificación dispersa que impide aprovechar plenamente los activos.

El 12 de febrero de 2026, Algorhythm publicó un libro blanco del sector, anunciando que su plataforma de transporte colaborativo en la nube, SemiCab, puede ampliar en un 300% a 400% el volumen de carga en despliegues reales. Algunos operadores que usan SemiCab gestionan más de 2000 envíos anuales sin necesidad de aumentar su personal, en contraste con el estándar tradicional de aproximadamente 500 envíos por agente de carga al año, lo que implica una triplicación en productividad laboral.

El libro blanco indica que, en mercados altamente dispersos, la integración de las demandas y ofertas de remitentes, rutas y regiones puede revelar rutas de retorno y flujos cruzados que no son visibles en los contratos. Además, ejemplifica que en India, esta modalidad de operación ha logrado reducir las millas vacías del 30-35% a menos del 10%, sin renegociar contratos ni cambiar comportamientos de los transportistas.

Su sitio web afirma que la IA descubre eficiencias que los sistemas tradicionales no pueden detectar. A través de una plataforma SaaS escalable, automatiza la orquestación de procesos, reduce la planificación manual, acelera la ejecución de cargas, identifica automáticamente las mejores combinaciones de carga, disminuye las millas vacías y aumenta la rentabilidad de la red.

Algorhythm sostiene que los sistemas tradicionales de gestión de transporte y plataformas de intermediación dependen de optimizaciones manuales, basadas en reglas estáticas, que funcionan en capacidades bajas o medias, pero que a medida que la complejidad aumenta, su eficiencia disminuye.

Aunque las ventas del trimestre que finalizó el 30 de septiembre de 2025 fueron inferiores a 2 millones de dólares y las pérdidas cercanas a 2 millones, su acción se disparó un 82% tras el anuncio, cerrando en 1.08 dólares, y el 13 de febrero de 2026 alcanzó los 3.48 dólares, casi triplicando su valor en dos días.

Algorhythm cree que el apalancamiento operativo habilitado por IA será clave en la próxima generación de redes logísticas.

El 13 de febrero de 2026, Robinson Global Logistics también señaló en su informe anual que sus competidores están usando plataformas digitales avanzadas, IA para la asignación de cargas y automatización para mejorar eficiencia y reducir costos. Si no aceleran la adopción de automatización e IA, podrían no alcanzar sus metas de eficiencia operativa y transformación digital.

¿Llega la era de los “platos precocinados” en la industria del software?

La plataforma SemiCab podría resolver los problemas del sector de transporte y hacer que los sistemas tradicionales de gestión de transporte queden obsoletos. Sin embargo, el problema de las millas vacías en transporte es antiguo, ¿por qué una plataforma basada en IA puede revolucionar ahora el sector?

Para profundizar en esta cuestión, el periodista de Daily Economic News entrevistó a varios expertos en IA.

Pregunta 1: La plataforma SemiCab funciona con IA. ¿En qué etapa del desarrollo del software puede la IA jugar un papel? ¿En qué se diferencia de los métodos tradicionales de desarrollo?

Du Yu, inversor tecnológico y director del Instituto de IA de Kewen:

El desarrollo tradicional es como “que una persona construya un edificio completo desde cero”; en cambio, el desarrollo basado en IA es más como “tener una estructura estandarizada y tuberías, y que la IA y los humanos hagan principalmente la personalización y remodelación rápida”. Además, la IA puede usar herramientas para “consultar estructuras, buscar interfaces, ajustar interfaces”, reduciendo el tiempo en revisar documentos, verificar campos y escribir código de integración, lo que hace que estemos en la “era de los platos precocinados” en la industria del software.

Pregunta 2: ¿Por qué esta herramienta no surgió en las grandes empresas tradicionales de software? ¿Es por la insuficiencia de capacidades de desarrollo de software convencional, o porque la base de IA aporta ventajas que la lógica de desarrollo tradicional no puede ofrecer?

Pan Helin, miembro del Comité de Economía de la Información y las Comunicaciones del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información:

Mejorar la utilización de las millas vacías en retorno puede aumentar mucho la eficiencia logística, pero no son pocas las empresas que intentan esto. La razón por la que aún no se resuelve el problema de las millas vacías es que la información de transporte está dispersa; los usuarios publican en diferentes plataformas, y a veces los envíos fraccionados necesitan ser agrupados para cumplir con un viaje.

Por eso, integrar estos pedidos dispersos es un reto. Creo que SemiCab, como plataforma de agregación, puede resolver parcialmente las cargas vacías, pero no es una solución definitiva ni tiene un potencial de mejora tan alto. Sin embargo, usar IA para consolidar información es una buena estrategia.

Pregunta 3: ¿Por qué, tras tantos años, el problema de las millas vacías en transporte podría resolverse ahora con plataformas impulsadas por IA?

Liu Gaocang, subdirector ejecutivo de Guojin Securities, líder en tecnología y jefe de informática:

Las millas vacías no son un problema de “que alguien haya pensado en ello”, sino de “tener la capacidad sistemática para resolverlo”. Los enfoques tradicionales de desarrollo de software no pueden gestionar la complejidad de este problema.

En el modo tradicional, las plataformas de transporte dependen de motores de reglas, experiencia humana y optimización local, con demandas fragmentadas (por tiempo, ruta, tipo de vehículo, crédito del cargador); cambios en tiempo real (modificaciones, cancelaciones, fluctuaciones de precios); cadenas de decisión largas y muchas excepciones. Estos sistemas no son “lógica confusa”, sino que el “espacio de estados” es demasiado grande, haciendo que las reglas se vuelvan cada vez más complejas y que los beneficios marginales decrezcan rápidamente, terminando en que solo se resuelve con más personal.

La nueva plataforma IA representada por SemiCab no solo es una victoria creativa, sino una transformación radical del paradigma de desarrollo.

Por un lado, implica un cambio de “reglas basadas en lógica” a “predicciones y probabilidades”: los softwares tradicionales de transporte se basan en reglas rígidas (If-Then). Frente a pedidos y rutas dinámicas y fragmentadas, los algoritmos tradicionales tienen dificultades para hacer una asignación global óptima en tiempo real. La base de IA dota a la plataforma de capacidad para manejar datos de alta dimensión.

Por otro lado, el desarrollo de software enfrenta un punto crítico de reducción de costos y aumento de eficiencia: antes, crear estos sistemas complejos requería altos costos y dificultad operativa. La base de IA ofrece capacidad de generalización, permitiendo que el software “entienda” el flujo de negocio. Ya no es necesario programar casos especiales redundantes.

Liu Gaocang opina que las capacidades tradicionales de desarrollo de software pueden soportar “herramientas”, pero solo la base de IA puede sostener el “cerebro”. La ventaja de la IA radica en romper la limitación lineal entre “aumentar personal y aumentar producción”, logrando un salto exponencial en productividad.

Pregunta 4: ¿El lanzamiento de este software indica un cambio en la lógica del desarrollo de software? ¿Qué impacto tiene la IA en la industria del software?

Du Yu:

La lógica está cambiando, pasando de “programar y entregar funciones” a “usar una base estándar + IA para convertir la entrega en un ‘proceso’”. Antes, las empresas de software eran como “talleres artesanales”, haciendo cada proyecto a medida; ahora son más como “cocinas centrales de platos precocinados + chefs de IA”: la base (capacidades generales) se produce en masa, y la IA se encarga de preparar rápidamente los “platos” (procesos de negocio), mientras que los desarrolladores ajustan el “sabor”, la “presentación” (correctitud del negocio, rendimiento, seguridad, mantenibilidad).

Por eso, la estrategia de “base estándar + IA para acelerar la personalización” tendrá mucho mercado en China, pero la competencia será feroz: quien pueda convertir el conocimiento del sector (cómo hacerlo) en módulos, datos y plantillas de procesos replicables, tendrá ventaja. Solo saber programar será cada vez menos valioso; lo que valdrá será “entender el sector + implementar + iterar continuamente”.

¿Qué puede revolucionar la IA y qué no puede reemplazar?

Pregunta 5: Si el desarrollo de software se vuelve más accesible, ¿los nuevos programas serán fáciles de copiar? ¿Se romperá el modelo de negocio basado en la rentabilidad del desarrollo de software? Si la capacidad de desarrollo deja de ser una barrera, ¿cómo pueden las empresas mantener su carácter insustituible?

Du Yu:

Será más fácil copiar funciones superficiales, pero más difícil copiar sistemas efectivos.

La IA abarata la “escritura” y hace más escaso lo que “funciona de manera estable, duradera y competitiva”. Las funciones del software pueden copiarse, pero las capacidades del sistema y la organización no. La rentabilidad basada en “desarrollo de software” se verá comprimida, pero no desaparecerá por completo; se fragmentará: en modelos de subcontratación pura, cobro por horas y acumulación de personal, los beneficios seguirán siendo presionados por la IA.

A medida que el software se asemeje más a un “producto replicable”, los clientes valorarán más “quién se hace responsable si algo falla” y “si puede acompañar a largo plazo”. Esa relación comercial y de responsabilidad es algo que la IA no puede reemplazar. La IA reduce la barrera para “hacer software”, pero eleva la barrera para “convertirlo en negocio, en sistema, en estándar”. Se espera que el mercado chino amplifique este efecto.

Pregunta 6: ¿Qué industrias podrían ser completamente revolucionadas (reemplazadas o que deban cambiar su modo de producción para sobrevivir)? ¿Qué industrias no serán afectadas?

Pan Helin:

Las industrias susceptibles a la revolución de la IA son dos: una, el campo de la conexión de información, como búsqueda, compras y transporte, que en esencia son conexiones de información; otra, la creación de contenido, como videos, imágenes, textos y código.

Liu Gaocang:

Prefiero clasificar según si deben reestructurar su modo de producción, en lugar de si serán reemplazadas. Se dividen en:

Industrias más vulnerables a la IA:

1. Operaciones repetitivas intensas: como en el modo tradicional de logística, donde un operador maneja 500 viajes al año.

2. Áreas con alta densidad de información y bajo costo de acción: donde la IA puede decidir y actuar directamente, como servicios en línea y operaciones financieras internas.

3. Procesos altamente estandarizados, con resultados fácilmente cuantificables y retroalimentables, como el desarrollo de software.

Industrias menos vulnerables a la IA:

1. Aquellas que dependen de interacciones complejas en el mundo real y tienen altos costos de ejecución, como servicios presenciales, manufactura compleja y ciertos escenarios médicos. La IA será más una herramienta de apoyo que un reemplazo. Por ejemplo, aunque la IA puede coordinar camiones, los mecánicos en la calle o los policías en accidentes complejos aún no pueden ser completamente sustituidos por robots.

2. Áreas con regulación estricta y baja tolerancia a errores: decisiones legales, médicas avanzadas y grandes inversiones, donde la IA puede ofrecer datos, pero la responsabilidad final sigue en manos humanas.

En general, la IA no “elimina industrias”, sino que obliga a algunas a actualizar sus modos de producción. Las empresas que no se reestructuren serán eliminadas, pero las industrias en sí continuarán en nuevas formas.

Pregunta 7: Desde esta perspectiva, si la máquina de vapor permitió la evolución en energía, eficiencia y modos de producción, ¿en qué aspectos la IA hace que la sensibilidad humana sea mayor y qué áreas han evolucionado?

Pan Helin:

Actualmente, la IA se usa principalmente para mejorar la eficiencia en la obtención de información. Por ejemplo, en compras, la IA aumenta la eficiencia en la coincidencia de transacciones, acelerando la conexión entre oferta y demanda. Lo mismo en transporte. En la era de la IA, la eficiencia en la obtención de información es mayor que en la era de Internet, y la sociedad es más eficiente. Si en la era de Internet el problema era la sobrecarga de información, en la era de la IA, la humanidad logra una coincidencia precisa entre oferta y demanda de información.

Liu Gaocang:

La máquina de vapor liberó a la humanidad de las limitaciones físicas, y la IA permite una evolución en tres niveles:

1. La dimensión perceptiva.

La IA puede procesar simultáneamente una cantidad de información mucho mayor que la capacidad humana (como pedidos, precios, rutas y estados en el mercado de transporte), dotando a las organizaciones de una “sensación global” por primera vez.

2. La evolución del paradigma productivo.

El costo de acceder al conocimiento se reduce drásticamente. La dirección de la evolución humana ya no es memorizar conocimientos o aprender habilidades, sino definir problemas.

3. La evolución de la forma organizativa.

Sistemas como SemiCab esencialmente extraen la “experiencia del sector” de las personas y la convierten en capacidades de software replicables, ampliando de manera sistemática el radio de gestión por persona y el apalancamiento organizacional.

Desde este punto de vista, la IA no solo aumenta la eficiencia puntual, sino que identifica qué problemas complejos vale la pena convertir en software. La humanidad se centrará más en establecer objetivos y valorar, mientras que muchas capas intermedias serán reestructuradas por la IA.