Caos en la frontera

Después de Brexit, COVID-19 y las tendencias cambiantes del comercio electrónico, la gestión del flujo de productos internacionales es cada vez más exigente y compleja. El rápido crecimiento del transporte de mercancías a los centros logísticos locales para las plataformas de ventas globales, como Amazon y AliExpress, agrava esta situación. En el fragmentado sector logístico mundial, los costos aduanales están aumentando vertiginosamente y los retrasos se están volviendo endémicos. Las empresas, agentes de aduanas y las empresas de carga necesitan urgentemente soluciones que aumenten la eficiencia y resuelvan los cuellos de botella en sus procesos aduaneros. Los principales obstáculos se deben a la continua desconexión entre la clasificación de paquetes nacionales e internacionales y a la falta de digitalización para el análisis de los datos. Los datos son difíciles de obtener y estructurar, lo que limita la capacidad de las soluciones de la competencia.

¿No es fantástico cuando el mercado exige una solución?

A finales de 2020, un agente de aduanas se puso en contacto con Julio y Oscar para explicarles sus problemas operativos. Con su combinación de experiencia en el mundo del comercio internacional y Data Science, comenzaron un proyecto para crear una solución y así nació Sifty ML (Machine Learning).

Oscar Morales, CEO de Sifty, comentó: «La oportunidad de mercado es enorme: la industria de la logística gestiona más de 13,5 billones de libras esterlinas en mercancías al año; las importaciones de carga del Reino Unido superan los 500 000 millones de libras esterlinas (el 25% con la UE). Los paquetes entrantes internacionales generan ingresos de 3 800 millones de libras esterlinas para las empresas de mensajería, pero los márgenes son ajustados, ya que los crecientes cuellos de botella requieren un costoso tiempo de personal para resolverlos». En 2022, Sifty se unió a Innovate UK, la agencia nacional de innovación del Reino Unido, y ganó con éxito un premio que validaba la idoneidad del producto para el mercado y una subvención para desarrollar esta solución fundamental para el comercio internacional y del Reino Unido. SiftyML tiene como objetivo alterar el status quo actual de la tecnología logística, dando rienda suelta al aprendizaje automático avanzado en su creciente conjunto de datos patentados de información aduanera en tiempo real. El objetivo es predecir, evaluar y aumentar la eficiencia de las mercancías que cruzan las fronteras, reduciendo radicalmente los tiempos de procesamiento en un 80%.

Los algoritmos de SiftyML permiten procesar el 95% de los paquetes sencillos con un mínimo esfuerzo humano, lo que permite a los funcionarios de aduanas experimentados concentrarse en el 5% de los paquetes complejos, con el respaldo de la automatización y los conocimientos de SiftyML.

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«Este proyecto mejorará nuestra oferta actual con nuevos algoritmos avanzados para impulsar un ahorro de eficiencia de más del 95% en el procesamiento de todos los productos que cruzan las fronteras. El proyecto permitirá nuestra expansión en los mercados del Reino Unido y España.»

Oscar Morales, Sifty