Reseña de GoComet, Plataforma de Automatización de Supply Chain

Por Léon Levinas-Ménard

Última actualización: abril, 2025

GoComet, fundada en 2016 por un grupo de graduados del IIT y con sede en Singapur, es una plataforma basada en la nube y potenciada por IA que transforma las operaciones logísticas internacionales. Diseñada para eliminar ineficiencias en la gestión tradicional de fletes, la solución integra visibilidad en tiempo real, automatización de procesos y análisis de datos a través de múltiples módulos interconectados. Combinando la gestión de cotizaciones de fletes, el seguimiento de contenedores, la reconciliación inteligente de facturas y un centro de control logístico, GoComet aprovecha tecnologías web modernas como React y Next.js, con una robusta implementación de API y cloud‑SaaS. Sus funciones predictivas —que abarcan desde cálculos automatizados de la hora estimada de llegada (ETA) utilizando datos AIS y geovallado hasta alertas proactivas e indexación dinámica de tarifas de flete— permiten a los ejecutivos de supply chain impulsar la eficiencia operativa y reducir costos al automatizar procesos de decisión rutinarios y agilizar los flujos logísticos multimodales.

Descripción General de Productos y Servicios

La plataforma de GoComet comprende varios módulos interrelacionados que abordan los desafíos de la gestión integral de fletes y la logística:

GoProcure (Software de Gestión de Cotizaciones de Fletes): Automatiza el proceso de RFQ mediante subastas inversas, permitiendo negociaciones compuestas entre proveedores junto con comparaciones de tarifas seguras y documentación lista para auditoría (¹).
GoTrack (Software de Seguimiento de Contenedores): Proporciona visibilidad de contenedores en tiempo real a través de un panel unificado, agregando datos de múltiples transportistas mediante señales AIS, geovallado y algoritmos predictivos para generar ETAs oportunos (²).
GoInvoice (Software de Reconciliación de Facturas de Fletes): Utiliza un OCR inteligente patentado (iOCR) integrado con procesamiento de lenguaje natural para detectar, emparejar y marcar automáticamente discrepancias entre las facturas de proveedores y las cotizaciones originales (³).
Centro de Control Logístico: Centraliza la gestión de pedidos, envíos y documentos con automatización de flujos de trabajo impulsada por IA y validación de documentos, ofreciendo una visibilidad de 360° de la supply chain y alertas proactivas de interrupciones (⁴).
Horarios de Navegación e Indexación de Fletes: Ofrece una herramienta Smart Sailing Schedules para consultar en tiempo real los horarios de los buques y un Calculador de Índice de Tarifas de Envío de Fletes, que agrega ofertas de mercado utilizando modelos de machine learning patentados para generar puntos de referencia competitivos (⁵⁶).

Un caso destacado en el estudio del Mar Rojo resalta cómo la función predictiva de ETA de la plataforma mitiga retrasos y reduce las pérdidas financieras durante eventos de interrupción (⁷).

Implementación Técnica y Arquitectura

Stack de Software e Implementación

GoComet utiliza un stack de tecnología web moderno:

Frontend: Construido con React en combinación con Next.js para ofrecer una arquitectura modular de micro‑frontend y una gestión de estado consistente mediante Redux. Este enfoque soporta el renderizado del lado del servidor y mejora la escalabilidad, como se explica en su detallado artículo de Medium (⁸).
Backend & APIs: Entregado como una solución SaaS basada en la nube, la plataforma es reconocida por su rápido despliegue (a menudo en un plazo de dos semanas) y por la facilidad de integración con los sistemas ERP de los clientes mediante APIs estandarizadas e intercambios de datos en XML (⁹). Dicha integración promueve un flujo de datos sin fisuras entre módulos para una transparencia completa de procesos.

Componentes de IA y Machine Learning

GoComet promociona su solución como “potenciada por IA” con varias características clave:

Predictive ETA: Este módulo aprovecha los datos AIS, el geovallado y la información histórica de tránsito para forecast de llegadas de envíos y emitir alertas de retraso de manera proactiva, aunque las especificaciones algorítmicas detalladas permanecen como propiedad exclusiva (², ¹⁰).
Cálculo del Índice de Fletes: Al agregar miles de cotizaciones de mercado y aplicar modelos propietarios de machine learning, la plataforma produce puntos de referencia actuales de tarifas de flete para diversas rutas comerciales (⁶).
Reconciliación de Facturas (iOCR): El sistema inteligente de OCR combina el reconocimiento óptico de caracteres con el procesamiento contextual del lenguaje para automatizar la concordancia de los detalles de facturación, en línea con las tendencias predominantes en el procesamiento de lenguaje natural (³).

Integración y Flujo de Datos

La plataforma está diseñada de modo que los datos capturados en un módulo (como las negociaciones de RFQ a través de GoProcure) estén disponibles para propósitos de auditoría y análisis en todo el sistema. Este enfoque unificado promueve la toma de decisiones basada en datos y la transparencia operativa, clave para la gestión moderna de supply chain (¹).

Evaluación de las Afirmaciones de Vanguardia

El marketing de GoComet enfatiza las tecnologías avanzadas y las capacidades integradas de IA. Una revisión crítica revela:

Transparencia de los Métodos de IA: Aunque se afirma que el deep learning y el machine learning propietario impulsan módulos como Predictive ETA e indexación de fletes, la falta de documentación técnica pública detallada dificulta la verificación independiente (¹⁰). A veces, IA se utiliza como una palabra de moda en la industria, aunque los beneficios reportados en estudios de caso—como los documentados en el incidente del Mar Rojo—sugieren un impacto operativo tangible.
Integración vs. Innovación: El valor de la plataforma parece radicar en la consolidación de tecnologías ampliamente adoptadas (seguimiento de contenedores en tiempo real, gestión digital de RFQ, reconciliación de facturas basada en OCR) en un ecosistema unificado, en lugar de en innovaciones de IA disruptivas y revolucionarias.
Impacto Práctico: Los ejemplos y testimonios de clientes indican ahorros en costos mejorados y una mayor resiliencia operativa. A pesar de la naturaleza propietaria de muchos algoritmos, los beneficios aplicados—automatización de procesos optimizada y transparencia—son evidentes a partir de demostraciones en vivo y opiniones de usuarios (⁷).

GoComet vs Lokad

Mientras que tanto GoComet como Lokad aprovechan el análisis avanzado y el machine learning, sus enfoques reflejan filosofías distintas. GoComet se centra en automatizar e integrar los aspectos operativos de la gestión internacional de fletes, ofreciendo módulos que abordan la gestión de RFQ, el seguimiento de contenedores en tiempo real y la reconciliación de facturas impulsada por OCR. Su moderna arquitectura SaaS basada en la web prioriza una experiencia fluida y fácil de usar a través de stacks tecnológicos estándar como React y Next.js.

En contraste, Lokad es reconocida por su optimización cuantitativa de supply chain impulsada por un DSL “Envision” programable y personalizado, y por un fuerte énfasis en el forecast probabilístico y la optimización predictiva. La solución de Lokad está diseñada para abordar decisiones complejas de inventario, producción y determinación de precios a través de paradigmas avanzados de deep learning y programación diferenciable.

Así, mientras que GoComet optimiza la gestión operativa de fletes con un enfoque en la integración y el análisis en tiempo real, Lokad ofrece una plataforma de optimización altamente personalizable orientada a una planificación profunda de supply chain. La diferencia clave radica en el enfoque: GoComet se dirige a la automatización integral de la logística internacional, mientras que Lokad se centra en optimizaciones supply chain numéricas y minuciosas.

Conclusión

GoComet ofrece un conjunto integrado de herramientas diseñadas para automatizar aspectos clave de la gestión internacional de fletes. Su plataforma basada en la nube y potenciada por IA proporciona seguimiento de contenedores en tiempo real, gestión automatizada de cotizaciones y reconciliación inteligente de facturas, todo integrado mediante un stack tecnológico moderno. Aunque algunas de sus metodologías de IA permanecen como propiedad exclusiva, los beneficios demostrables de la plataforma—reducción de costos operativos, mayor visibilidad y una automatización de procesos mejorada—la convierten en una opción atractiva para los ejecutivos de supply chain que buscan modernizar las operaciones logísticas. Se alienta a las organizaciones a explorar pilotos y demostraciones para validar de forma independiente las mejoras en el desempeño en entornos del mundo real.