Tres estudiantes de la UMH de Elche abren al mundo su IA para optimizar las rutas de empresas de reparto

Tres estudiantes del Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH) han logrado el tercer puesto en el Hackathon IA Responsable y Abierta en Industria con una herramienta capaz de organizar las rutas de reparto de pequeñas y medianas empresas para reducir kilómetros, tiempo, costes y emisiones. Su proyecto, denominado OpenRoute, no se ha quedado limitado al certamen: los autores han publicado el código para que cualquier empresa pueda utilizarlo, modificarlo y adaptarlo libremente a sus necesidades.

Los alumnos Juan David Morales, Giulian Peterlecean y Samuel Parra presentaron su propuesta en la final celebrada en Zaragoza del concurso organizado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) y la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA). El reconocimiento permitirá al equipo acudir este jueves, 4 de junio, al South Summit de Madrid, donde podrá mostrar su solución en el espacio reservado a la Comunidad IA de código abierto dentro del estand de la SEDIA.

Una herramienta para las pymes

La aplicación busca trasladar a las pequeñas empresas capacidades de planificación logística que habitualmente están al alcance de grandes operadores. El problema cotidiano no consiste únicamente en calcular cómo llegar desde un punto hasta otro, sino en ordenar decenas de entregas, distribuirlas entre varios vehículos, respetar horarios y capacidades de carga y justificar por qué una determinada ruta resulta más eficiente.

OpenRoute convierte una lista de pedidos en recorridos optimizados y accionables. Una pyme puede cargar sus encargos mediante un archivo, visualizar las rutas sobre un mapa real de calles y obtener una planificación organizada para sus repartidores. El sistema compara además la propuesta generada con una distribución manual de referencia y muestra los posibles ahorros en kilómetros, euros, emisiones de CO₂ y retrasos evitados.

La aplicación incorpora un asistente conversacional al que se pueden formular peticiones sencillas, como organizar los repartos del día, asignar una determinada ruta a un conductor o recalcular la planificación si una furgoneta sufre una avería. En este último caso, el programa puede redistribuir las entregas pendientes, aplazar las que ya no quepan en la jornada y actualizar las horas estimadas de llegada.

La propuesta se centra en la denominada última milla, uno de los tramos más complejos y costosos de la cadena logística: el recorrido final que lleva un pedido desde el punto de distribución hasta su destinatario. En este ámbito, reducir desplazamientos innecesarios puede traducirse en un ahorro directo para negocios con márgenes ajustados y en una disminución del impacto ambiental.

Datos dentro del equipo

Uno de los elementos diferenciales del proyecto es su planteamiento de inteligencia artificial responsable. Los datos de la empresa permanecen en su propio ordenador y no se envían a servidores externos ni a la nube. El modelo de lenguaje que utiliza la aplicación funciona de forma local, una decisión que protege información sensible como pedidos, direcciones, vehículos o recorridos comerciales.

La herramienta tampoco pretende sustituir el criterio humano. La inteligencia artificial propone opciones y explica por qué una alternativa puede ser más eficaz, pero la decisión final corresponde siempre al usuario. El responsable de reparto conserva así la capacidad de aceptar, modificar o descartar la planificación planteada por el sistema.

Los alumnos han diseñado además una aplicación trazable. Cada interacción con el asistente queda registrada junto con las operaciones realizadas, lo que permite revisar cómo se tomó una decisión y reproducir el proceso. Esta característica busca evitar el efecto de “caja negra” asociado a determinados modelos de inteligencia artificial, en los que el usuario recibe un resultado sin conocer las razones que lo justifican.

OpenRoute puede trabajar con dos niveles de complejidad. Para recorridos sencillos con pocas paradas propone soluciones rápidas. Cuando existen restricciones más exigentes, como ventanas horarias, varios vehículos o diferentes capacidades de carga, activa un motor de optimización más avanzado. La interfaz está diseñada para que el usuario no tenga que conocer los detalles técnicos y pueda operar mediante instrucciones habituales.

La aplicación dibuja los trayectos sobre calles reales y no mediante simples líneas rectas entre puntos. También permite adaptar el área geográfica de trabajo: aunque la configuración inicial utiliza como referencia Alicante y Elche, cualquier pyme puede establecer su propia zona sin modificar el código del programa.

Código abierto para continuar creciendo

El tercer puesto obtenido por los estudiantes de la UMH tiene una particularidad: el proyecto puede seguir creciendo más allá del hackathon porque se ha publicado como software de código abierto. La iniciativa utiliza una licencia Apache 2.0, que permite usar, modificar y distribuir la herramienta, incluso con fines comerciales, siempre que se mantengan el aviso de autoría y la licencia original.

La publicación responde al espíritu del certamen, centrado en soluciones abiertas, responsables y aplicables a entornos industriales. El repositorio incluye instrucciones de instalación, documentación técnica, mecanismos para comunicar posibles vulnerabilidades y una hoja de ruta con mejoras previstas. También abre la puerta a que otros desarrolladores aporten cambios o corrijan errores.

Entre las líneas de evolución planteadas figuran una aplicación móvil, notificaciones para clientes, una vista en tiempo real para quien coordina los repartos, fichas con indicadores para los conductores, conexión con plataformas de comercio electrónico y sistemas de gestión empresarial, e internacionalización de la herramienta.

El proyecto cuenta además con mecanismos para valorar el impacto de la inteligencia artificial sobre derechos y para facilitar su auditoría y reproducibilidad. Los autores han optado por un modelo que sacrifica parte de la velocidad de respuesta para mantener la información dentro del equipo de la empresa. La aplicación puede funcionar sin una tarjeta gráfica dedicada, aunque el procesamiento local requiere unos segundos adicionales.

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