Revisión de FourKites, proveedor de software de visibilidad de supply chain

Por Léon Levinas-Ménard

Última actualización: noviembre, 2025

FourKites es un proveedor SaaS con sede en Chicago fundado en 2014 por Mathew (Matt) Elenjickal, que se centra en la visibilidad en tiempo real de supply chain y, más recientemente, en la orquestación de Intelligent Control Tower. La plataforma ingiere eventos de envíos, órdenes, patio y telemática desde sistemas TMS, ERP, WMS, transportistas y IoT, los normaliza en un gemelo digital unificado de envíos y órdenes, y expone estos datos a través de tableros, alertas, APIs y digital workers impulsados por AI que automatizan flujos de trabajo logísticos seleccionados.¹²³ Arquitectónicamente, FourKites funciona como un servicio en la nube multiinquilino construido sobre componentes convencionales de transmisión de eventos como Apache Kafka y Flink, enfatizando la conectividad, el análisis en streaming y la predicción de ETA en lugar de una optimización profunda; comercialmente, se ha convertido en un actor respaldado por capital de riesgo en etapa tardía, con cientos de empleados, múltiples adquisiciones (Haven, NIC-place, activos de patio de TrackX) y una red autoinformada de más de mil marcas empresariales en FMCG, retail, manufactura y logística.¹³⁴⁵⁶⁷

Resumen de FourKites

FourKites se entiende mejor como una capa de datos logísticos y orquestación en tiempo real en lugar de un conjunto de planificación. Su principal aporte es una vista en vivo y multimodal de dónde se encuentran los envíos, contenedores, remolques y órdenes, cuándo se espera que lleguen, y qué acciones operativas (citas, procesamiento en puerta, notificaciones, verificaciones de documentos) deben activarse en respuesta.¹²³ La empresa se originó en la visibilidad de camiones de carga por carretera en América del Norte y se expandió gradualmente hacia LTL, paquetes, ferrocarril, transporte marítimo y aéreo, así como en la gestión de patios, visibilidad a nivel de órdenes e inventario, y flujos de trabajo operativos asistidos por AI.³⁶⁸

En el centro de la historia de marketing se encuentra el Intelligent Control Tower™: una aplicación en la nube que combina visibilidad en tiempo real, un gemelo digital de envíos y órdenes, y una fuerza laboral digital de agentes de AI.⁶⁹¹⁰ La torre de control agrupa un conjunto de familias de productos:

Visibilidad del transporte – seguimiento multimodal, ETAs predictivos, gestión de excepciones y tarjetas de puntuación para cargas y envíos.²³
Patio dinámico – visibilidad y orquestación del patio, incluyendo la programación de citas, operaciones de puerta y muelle, seguimiento de remolques y análisis del tiempo de permanencia, construido en parte sobre los activos de gestión de patios de TrackX adquiridos.⁶¹¹⁷
Visibilidad de órdenes e inventario – vinculación de eventos de envíos a órdenes de compra, órdenes de venta y posiciones de inventario para exponer qué órdenes o SKUs están en riesgo debido a retrasos.²⁶¹²
Trabajadores digitales impulsados por AI y FourSight – un conjunto de agentes asistidos por AI (p. ej., Alan para la programación de citas, Polly para el cumplimiento de documentos, Cassie para la comunicación con clientes, FourSight como una interfaz analítica en lenguaje natural) que actúan sobre el gráfico de visibilidad para automatizar tareas operativas rutinarias.¹³⁶¹¹⁹¹⁰
APIs para desarrolladores y ecosistema – APIs REST, un portal para desarrolladores y patrones de integración documentados para expedidores, transportistas y proveedores de TMS, incluyendo APIs específicas para asignaciones de seguimiento y operaciones en el patio.¹⁴¹⁵¹⁶¹⁷¹⁸

Desde una perspectiva comercial, FourKites se posiciona como una superposición a los ERPs, TMSes y WMSes existentes: no reemplaza esos sistemas, sino que consume sus datos, los enriquece con telemática y señales de terceros, y devuelve ETAs, alertas y disparadores de flujos de trabajo. La justificación económica es que una información mejor y temprana sobre las operaciones en tránsito y en el patio reduce los costes de demora, detención, faltante de stock y manejo manual, incluso si las políticas de planificación subyacentes (cuánto comprar o fabricar) se determinan en otro lugar.

Técnicamente, la pirámide invertida de alto nivel para FourKites se ve de la siguiente manera:

Enfoque en el problema (parte superior) – ejecución logística a corto plazo: “¿Dónde están mis cargas y activos? ¿Qué órdenes están en riesgo? ¿Qué citas necesitan ser reprogramadas? ¿Cómo reduzco la programación manual y el tiempo en puerta?”
Mecanismo central – ingesta de eventos en tiempo real y procesamiento en streaming (Kafka / Flink) para mantener un gemelo digital de envíos, órdenes y estados del patio.⁸
Capa analítica – predicción de ETA basada en ML (Smart Forecasted Arrival), puntuación de riesgos y detección de anomalías sobre el flujo de eventos.¹⁹²⁰¹¹⁸
Capa de flujos de trabajo – trabajadores digitales y flujos de trabajo basados en reglas/asistidos por ML para automatizar citas, operaciones en puertas, comunicación de estados y procesamiento de documentos.¹³⁶¹¹⁹¹⁰
Integración e interfaz de usuario – tableros web, alertas y APIs integrados con TMS/ERP, sistemas de transportistas, SSO/proveedores de identidad y plataformas asociadas.²¹¹⁴²²¹⁵¹⁶¹⁷¹⁸

Historia, financiación y adquisiciones

FourKites fue fundada en 2014 en Chicago por Mathew Elenjickal, quien previamente trabajó en consultoría de software de supply chain, con un enfoque inicial en la visibilidad en tiempo real de cargas de camiones generada a partir de datos GPS/ELD e integraciones con TMS.¹³ Con el tiempo, la empresa se expandió a través de modos y geografías, y desarrolló módulos adicionales (visibilidad del patio, de órdenes/inventario). La entrevista de McKinsey de 2024 con Elenjickal cita alrededor de 600 empleados, más de 1,500 clientes empresariales en más de 70 países, y millones de eventos diarios que fluyen a través de la plataforma.¹

En el ámbito de financiación, FourKites ha recaudado varias rondas significativas:

Rondas anteriores (previas a 2020) de inversores como Bain Capital Ventures y August Capital, a medida que la empresa expandió su red y conjunto de productos.⁴⁵
Una ronda de crecimiento de $100m en 2020 liderada por Thomas H. Lee Partners, acompañada por inversores existentes y algunos patrocinadores estratégicos, con el objetivo expreso de acelerar la expansión global y el desarrollo de productos.⁴⁵
Una extensión de $30m en 2022, con TechCrunch reportando que la recaudación ocurrió junto con despidos, lo que sugiere una expansión en etapa tardía bajo presión de costos en lugar de una experimentación en etapa temprana.²¹¹³

Rastreadores independientes como Tracxn clasifican a FourKites como un “soonicorn” respaldado por capital de riesgo en etapa tardía (casi unicornio) con una financiación total en los cientos de millones de dólares.²³

FourKites también ha ejecutado una serie de adquisiciones específicas para profundizar su cobertura:

Haven, Inc. (2021) – una plataforma de flete marítimo, utilizada para desarrollar capacidades de Dynamic Ocean para la visibilidad y documentación en el océano.⁶²⁴
NIC-place (2022) – un proveedor europeo de visibilidad centrado en transportistas, que adquirió su plataforma y equipo para mejorar la cobertura vial e intermodal en la región DACH y en Europa en general.⁶
Activos de gestión de patios de TrackX (2023) – software de gestión de patios, control de muelles y puertas, convirtiéndose en la base de la oferta Dynamic Yard de FourKites.⁷

Estas adquisiciones están documentadas por la prensa especializada en logística y noticias financieras, no solo por los comunicados de FourKites, lo que las convierte en hechos razonablemente sólidos en lugar de meras afirmaciones de marketing.⁶²⁴⁷

Arquitectura y pila tecnológica

Aunque FourKites no publica un diagrama completo de arquitectura de bajo nivel, un estudio de caso técnico en profundidad por Kai Waehner (Confluent) proporciona una ventana útil a la pila.⁸ En ese análisis, FourKites:

Utiliza Apache Kafka y Confluent Cloud como su columna vertebral central de transmisión de eventos, ingiriendo eventos logísticos de TMS, telemática, fuentes de transportistas y otros sistemas de origen.
Aplica Apache Flink para el procesamiento de flujos con estado, correlación de eventos (p. ej., emparejar pings de ubicación con envíos y paradas), y enriquecimiento y agregación sobre la marcha.⁸
Implementa una arquitectura Kappa donde tanto las cargas de trabajo analíticas en tiempo real como las históricas se ejecutan sobre los flujos de eventos y sus sumideros asociados, evitando una separación rígida entre capas de streaming y batch.⁸

Los artefactos accesibles externamente respaldan esta imagen:

Un Portal para desarrolladores y una referencia de API pública, que posicionan a FourKites como una plataforma orientada a las APIs y proporcionan endpoints REST, gestión de claves y separación de entornos.¹⁴
APIs específicas de asignación de seguimiento y ubicación, con ejemplos en GitHub que muestran cómo transportistas o sistemas TMS pueden asignar vehículos, enviar actualizaciones de posición y gestionar cargas de forma programática.¹⁵¹⁶¹⁷
APIs de Patio Dinámico publicadas en colecciones de Postman, que exponen operaciones de patio (citas, movimientos de remolques, asignaciones de muelles) como endpoints REST para integración en ecosistemas WMS/YMS.¹⁶
Una API de estado (status.fourkites.com) que expone el estado del servicio e incidentes, una práctica estándar para plataformas SaaS multiinquilino.¹⁸
Guías de integración SSO en la galería de Microsoft Entra, que muestran a FourKites como una aplicación SaaS SAML 2.0 integrada mediante flujos SAML estándar.²¹²²

A nivel de aplicación, la información pública sugiere que FourKites utiliza una pila de microservicios convencional en lenguajes como Java/Go/Python desplegados en infraestructura de nube pública, en lugar de entornos de ejecución o DSLs personalizados. La diferenciación técnica radica, por tanto, en cómo se construyen los modelos de transmisión de eventos, gemelo digital y ETA, y no en un motor de ejecución a medida.

AI, machine learning y automatización

Los elementos validados de AI/ML de FourKites son, principalmente:

Smart Forecasted Arrival (SFA) – un motor de predicción de ETA patentado (patente de EE.UU. 11,017,347), que combina datos históricos de tránsito, posiciones actuales, detalles de rutas y otras características para predecir los tiempos de llegada con mayor precisión que con simples promedios de distancia/velocidad o promedios estáticos.¹⁹²⁰¹¹ La prensa especializada en logística confirma la existencia de esta patente y la describe como un sistema basado en ML/AI para la predicción de ETA.
ETAs dinámicos en todos los modos – ETAs mejorados con ML para envíos por camión, marítimos y aéreos, aunque las arquitecturas detalladas del modelo y las comparativas no se divulgan públicamente.¹⁹²⁰¹¹⁸

Además de esto, FourKites ha introducido una fuerza laboral digital de agentes de AI:

Alan – automatiza la programación de citas y la gestión de muelles, integrado con los sistemas de transportistas y expedidores; material de casos sugiere reducciones significativas en el tiempo de registro y la carga de trabajo de programación manual.¹³¹¹¹⁵
AutoGate AI – un sistema basado en visión por computadora para operaciones en puertas, diseñado para agilizar la identificación de remolques y el registro.¹¹
Polly y Cassie – agentes enfocados en documentos y comunicación para el cumplimiento y el servicio al cliente.¹³⁹
FourSight – una interfaz de consulta en lenguaje natural que permite a los usuarios hacer preguntas sobre el rendimiento y las tendencias en múltiples idiomas.⁹

Estos componentes combinan machine learning (visión, predicción de ETA, modelos de lenguaje) con orquestación basada en reglas y automatización similar a RPA. Sin embargo, no hay evidencia pública de que FourKites esté realizando una optimización global profunda de las decisiones de inventario o producción utilizando solucionadores matemáticos avanzados o programación diferenciable; la automatización se centra fuertemente en tareas de ejecución y manejo de excepciones, y no en computar planes óptimos a largo plazo.

FourKites vs Lokad

Tanto FourKites como Lokad abordan problemas de supply chain, pero ocupan capas distintas y encarnan filosofías técnicas muy diferentes.

Funcionalmente, FourKites es una plataforma de visibilidad de ejecución y orquestación, mientras que Lokad es una plataforma de planificación y optimización. FourKites responde preguntas como “¿Dónde están mis cargas y activos en este momento?”, “¿Qué envíos, órdenes o citas están en riesgo hoy?” y “¿Qué tareas operativas podemos automatizar (citas, procesamiento en puerta, notificaciones) en base a estos datos en vivo?”. Su horizonte es corto (minutos a días), centrado en el transporte, el patio y flujos de ejecución relacionados. En contraste, Lokad responde “¿Qué deberíamos pedir, producir, almacenar o mover la próxima semana o el próximo mes bajo incertidumbre para optimizar el rendimiento financiero?”; se enfoca en el forecast probabilístico de la demanda, optimización de inventarios multi-echelon, programación de producción y, en algunos casos, fijación de precios, con horizontes de planificación de días a meses.

Técnicamente, FourKites utiliza una pila de transmisión de eventos convencional (Kafka, Flink, APIs REST, SAML SSO) para construir un gemelo digital de la ejecución logística y ejecutar modelos de ML para la predicción de ETA y la puntuación de riesgos sobre ese gemelo.⁸¹⁹²⁰ Sus agentes de AI luego automatizan micro-decisiones como la programación de citas o la verificación de documentos, actuando como una capa de automatización de flujos de trabajo agentica sobre el gráfico de visibilidad.¹³¹¹⁹ En contraste, Lokad ha construido un motor de ejecución personalizado y DSL (Envision) específicamente para el forecast probabilístico y la optimización estocástica, ejecutando cargas de trabajo analíticas en batch que computan decisiones financieramente optimizadas (órdenes, traslados, lotes de producción, precios) basadas en distribuciones completas de la demanda y modelos de costos específicos del dominio (almacenamiento, faltante de stock, obsolescencia, etc.). En lugar de digital workers que automatizan tareas operativas, Lokad proporciona motores de decisión que generan listas priorizadas de acciones recomendadas, clasificadas según el impacto financiero esperado.

En cuanto al énfasis en AI, la fortaleza de ML más respaldada de FourKites se encuentra en la predicción de ETA y detección de riesgos operativos, respaldada por patentes y casos de implementación.¹⁹²⁰¹¹⁸ Su narrativa de “agentic AI” envuelve este ML con automatización de flujos de trabajo e interfaces al estilo LLM. El énfasis de Lokad está en la modelización y optimización probabilística, donde las técnicas de AI/ML (incluyendo deep learning y programación diferenciable) están integradas de manera estrecha en la cadena de forecast y toma de decisiones. Desde un punto de vista escéptico, FourKites utiliza AI para hacer que la capa de ejecución sea más inteligente y menos manual, mientras que Lokad utiliza AI/ML para hacer que las decisiones de planificación sean más óptimas económicamente en condiciones de incertidumbre.

Arquitectónicamente, FourKites es un overlay que debe integrarse con un conjunto de sistemas TMS, ERP, WMS, yard y telemática; no intenta ser el sistema de registro para inventario u órdenes, sino que proporciona una lente en tiempo real y una capa de automatización operativa sobre ellos. Lokad es, asimismo, un overlay, pero su integración principal es analítica: ingiere datos históricos y actuales de ERPs/WMSes, realiza cálculos pesados y devuelve decisiones optimizadas para ser ejecutadas nuevamente en esos sistemas. Por lo tanto, los dos productos son más complementarios que competitivos: un transportista sofisticado podría razonablemente desplegar FourKites para la visibilidad y automatización de la ejecución, y Lokad para forecast probabilístico y optimización de inventario/producción.

En definitiva, la narrativa de IA de ninguno de los proveedores debe tomarse al pie de la letra. La “acción autónoma” de FourKites es, según la evidencia disponible, automatización de flujos de trabajo de ejecución bien definidos (citas, puertas, comunicaciones) en lugar de una optimización end-to-end matemáticamente rigurosa. La “Supply Chain Quantitativa” de Lokad está sustentada por competiciones y material técnico, pero requiere un esfuerzo de modelado no trivial y no está orientada a la ejecución en tiempo real. Para los compradores, la cuestión relevante es si el principal punto de dolor radica en la falta de visibilidad en tiempo real y tareas operativas manuales (dominio de FourKites) o en decisiones de planificación subóptimas bajo incertidumbre (dominio de Lokad); en muchas organizaciones complejas, se necesitan ambas capas.

Metodología y base probatoria

Esta revisión se basa en:

Materiales primarios de FourKites – sitio corporativo (páginas de información, descripciones de la plataforma, comunicados de prensa), páginas de productos para el Intelligent Control Tower y la fuerza laboral digital/IA, y documentación para desarrolladores (portal de desarrolladores, documentos API/KB, ejemplos de GitHub, API de status).²¹⁹⁶⁹¹⁰¹⁴¹⁵¹⁶¹⁷¹²¹⁸
Medios independientes – entrevistas y análisis de McKinsey, TechCrunch, Trans.info, CIOInfluence, Inside Logistics, Port Technology International, STAT Times, DCVelocity y otros, que confirman eventos de financiamiento, adquisiciones y algunos resultados de despliegue.¹³⁴²¹¹³²⁰⁶²⁴²⁵¹¹¹⁰⁷
Documentos técnicos del ecosistema – estudio de caso de Confluent/Kai Waehner, documentación de Microsoft Entra, cobertura de DevPortal Awards/API The Docs sobre el portal de desarrolladores de FourKites, que brindan información sobre la arquitectura subyacente y el modelo de integración.²¹⁸¹⁰¹⁴²²

Cuando las afirmaciones de FourKites (por ejemplo, tamaño de la red, impacto de la IA, tasas de automatización) no se pueden verificar de forma independiente, se tratan como afirmaciones del proveedor, y el informe evita explícitamente extrapolarlas a beneficios “probados”. El enfoque está en lo que se puede establecer a partir de fuentes externas: la existencia de patentes, las elecciones de arquitectura, los patrones de integración y la forma general del producto.

Análisis del producto y la tecnología

Desde una perspectiva de ingeniería de producto, los aspectos de la tecnología de FourKites que cuentan con mayor respaldo son:

Un backbone de streaming de eventos nativo de la nube y multi-inquilino construido sobre Apache Kafka y Flink, utilizado para ingerir y procesar un gran volumen de eventos logísticos en tiempo casi real.⁸
Un modelo de digital twin que asigna esos eventos a envíos, órdenes, instalaciones y activos, permitiendo consultas cruzadas como “¿Qué POs están asociados con envíos retrasados en estos puertos?”.⁶⁸¹²
Un conjunto de APIs REST y patrones de integración que permiten a TMSes, WMSes, ERPs, transportistas y proveedores de telemática enviar/recuperar datos, con separación de entornos (staging/producción) y monitoreo de estado.¹⁴¹⁵¹⁶¹⁷¹⁸
Un sistema patentado de predicción de ETA (SFA) y productos Dynamic ETA asociados que utilizan ML para refinar las predicciones de tiempos de llegada, incluso cuando la telemetría en vivo es escasa o no está disponible.¹⁹²⁰¹¹
Un conjunto de digital workers que se asientan sobre estos datos y realizan tareas operativas automatizadas en citas, operaciones en puertas, documentación y comunicación con clientes.¹³¹¹⁹¹⁰

El componente de última generación es la combinación de un backbone de streaming con ETAs impulsados por ML y flujos de trabajo específicos del dominio, en lugar de primitivas de cómputo novedosas. La arquitectura de FourKites es típica de las plataformas SaaS modernas y bien financiadas en sectores verticales intensivos en datos: componentes de streaming listos para usar, APIs REST, SAML SSO y un enfoque en la integración y la experiencia del usuario.

Modelo de despliegue y patrones de implementación

Los despliegues de FourKites siguen un patrón familiar en muchas integraciones de SaaS empresariales:

Despliegue overlay – sin reemplazo de ERP/TMS; FourKites se añade junto a los sistemas existentes, consumiendo datos a través de APIs/archivos y devolviendo ETAs, alertas y acciones de flujos de trabajo.²¹⁴¹⁵
Despliegue por fases – enfoque inicial en un subconjunto de rutas, modos o regiones (a menudo visibilidad de carga completa), y luego expansión a modos, regiones y operaciones en yard adicionales.¹³⁶
Conectividad multiparte – el éxito depende de incorporar transportistas, corredores e instalaciones; las herramientas FourKites Connect y el portal de desarrolladores tienen como objetivo reducir la barrera para esos socios.¹⁰¹⁴¹⁵
SSO y gobernanza – identidad gestionada a través de IdPs corporativos como Microsoft Entra, utilizando la configuración estándar SAML 2.0, con FourKites como un SP SaaS.²¹²²

Las limitaciones prácticas son típicas de proyectos de visibilidad: la calidad de los datos en sistemas ascendentes, la disposición de transportistas/socios a compartir datos, y la complejidad de las prácticas operativas locales en yards y almacenes. Los digital workers, en particular, requieren no solo datos, sino integración de procesos: por ejemplo, Alan solo puede programar citas de manera significativa si puede leer y escribir en los sistemas de citas utilizados por transportistas e instalaciones.

Clientes, segmentos y huella en el mercado

Los clientes y segmentos citados públicamente indican que FourKites atiende a:

Grandes fabricantes FMCG y CPG, incluyendo marcas globales mencionadas en entrevistas y estudios de caso.¹³
Minoristas y distribuidores que dependen de flujos entrantes sensibles al tiempo y del reabastecimiento en tiendas y centros de distribución.
Cold storage y 3PLs, como US Cold Storage, que han discutido públicamente el uso de digital workers de FourKites para optimizar las operaciones de citas y yard.¹³¹¹
Empresas con una exposición significativa a intermodal y ocean, para las cuales las adquisiciones de Haven y NIC-place amplían la cobertura.⁶²⁴

Las métricas autoinformadas de FourKites (más de 1,600 marcas, más de 3.2m de eventos diarios, más de 1.1m de transportistas) se repiten en fuentes corporativas e independientes, aunque no han sido auditadas de forma independiente.¹²³¹⁰¹⁴ Dada la amplitud de cobertura y la antigüedad de la plataforma, es razonable considerar a FourKites como un actor comercialmente maduro en visibilidad de transporte y orquestación de ejecución.

Evaluación de la vanguardia técnica de FourKites

En resumen:

Datos y arquitectura – FourKites emplea una arquitectura moderna, impulsada por eventos, que está alineada con las mejores prácticas en SaaS intensivo en datos. Es de vanguardia en su sector, pero no es única ni novedosa en términos de pila de cómputo.
ML/IA – La patente SFA y el despliegue de Dynamic ETAs sustentan un trabajo de ML no trivial en la predicción de ETA. Los digital workers demuestran la aplicación de IA/ML y RPA en tareas operativas, pero la información pública no respalda afirmaciones de optimización global profunda o de razonamiento agentico complejo más allá de flujos de trabajo bien definidos.
Alcance – La fortaleza de FourKites radica en la visibilidad y automatización de la ejecución, no en la optimización de la planificación. Es adecuado para organizaciones cuyo cuello de botella principal es la falta de datos logísticos en tiempo real y procesos de ejecución manual, no para aquellas cuya necesidad principal es una planificación de inventario o producción matemáticamente rigurosa.

Desde un punto de vista escéptico, la tecnología de FourKites es creíble y madura para la visibilidad y orquestación de la ejecución, pero no debe confundirse con sistemas diseñados para la planificación y optimización cuantitativas como Lokad. Es un componente importante en una pila de supply chain moderna, particularmente en transportistas y 3PLs grandes, pero aborda un conjunto diferente de decisiones y horizontes temporales.

Conclusión

FourKites se ha convertido en un ejemplo líder del paradigma de visibilidad en tiempo real en supply chain más orquestación de la ejecución: conecta una amplia gama de sistemas logísticos, mantiene un digital twin de streaming de envíos y órdenes, aplica ML a ETAs y detección de riesgos, y utiliza cada vez más digital workers impulsados por IA para automatizar flujos de trabajo operativos rutinarios en yards, puertas y mostradores de citas. Sus elecciones de arquitectura (Kafka/Flink, APIs REST, SAML SSO) son actuales y adecuadas para el problema; su motor de ETA respaldado por patente y su fuerza laboral digital proporcionan capacidades reales, aunque limitadas, de IA; y su huella comercial e historial de financiamiento demuestran que es una plataforma madura, no experimental.

Al mismo tiempo, FourKites no es un motor de planificación u optimización: no calcula cantidades óptimas de reabastecimiento, planes de producción o estrategias de precios bajo incertidumbre, y sus capacidades “autónomas” son, según la evidencia pública, la automatización de tareas operativas en lugar de una toma de decisiones completa end-to-end. Por lo tanto, las organizaciones que evalúen FourKites deberían posicionarlo como una plataforma de capa de ejecución para complementar los sistemas de planificación (incluidos aquellos como Lokad) en lugar de reemplazarlos. En una pila de supply chain bien diseñada, FourKites puede proporcionar los ojos y reflejos de la ejecución, mientras que herramientas de optimización cuantitativa separadas proporcionan el cerebro para decisiones a largo plazo.