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Caso externo del sector

Cómo eShipping derivó los riesgos de entrega a sus enlaces con clientes

eShipping utilizó un agente de IA de Augment para recopilar actualizaciones de los transportistas y detectar envíos que podían incumplir la fecha de llegada requerida. Los responsables de la relación con el cliente explicaban las opciones y cada cliente decidía cómo proceder.

Ya en producción en octubre de 2026

El problema del equipo

Cuando los datos de seguimiento llegaban con retraso, el equipo de operaciones de eShipping se repartía los informes diarios de envíos en tránsito. Consultaba los portales de los transportistas para comparar las fechas estimadas de entrega con las fechas de llegada exigidas.

Qué puso en marcha el equipo

  1. Augment observó al equipo de seguimiento de Kansas City y configuró una forma de consulta para cada transportista. El primer flujo abarcó el servicio de seguimiento premium de cargas parciales (LTL) de eShipping.
  2. El agente partía de los informes que el equipo ya utilizaba, consultaba el estado de cada envío y comparaba las fechas estimadas con las requeridas. Cuando detectaba una incidencia, la derivaba a un responsable de la relación con el cliente.
  3. El responsable explicaba las opciones al cliente, que podía acelerar el envío, reprogramar la recogida o seguir con el plan original.

Resultado comunicado

Según Augment, el flujo en producción entregaba el archivo de seguimiento cada día a más tardar a las 9:45, hora central de Estados Unidos. Esos responsables disponían de más de dos horas antes del plazo para actuar.

En octubre de 2026, eShipping tenía previsto extender el seguimiento premium a todos sus clientes.