Revisión de Kardinal.ai, Proveedor de Software de Cadena de Suministro

Por Léon Levinas-Ménard

Última actualización: abril de 2025

Kardinal.ai es una empresa de software fundada en 2015 que ofrece una plataforma de inteligencia logística y optimización de rutas basada en la nube, siempre activa, para operaciones de entrega en la última milla. Al aprovechar la optimización combinatoria avanzada, el aprendizaje automático y la integración de datos en tiempo real, Kardinal.ai perfecciona continuamente los recorridos de entrega, adaptándose dinámicamente a las fluctuaciones del tráfico, las limitaciones operativas y los eventos impredecibles, para mejorar la asignación de recursos, reducir los costos operativos y aumentar la toma de decisiones humanas. Respaldada por una serie de rondas de financiación que totalizan aproximadamente $12.6 millones y construida sobre una pila tecnológica moderna que incluye microservicios, Kubernetes, Golang e incluso Rust, la empresa se posiciona como una solución ágil pero robusta para los desafíos logísticos complejos en el entorno de la cadena de suministro actual, que se mueve a un ritmo acelerado.

Antecedentes de la empresa y financiación

Kardinal.ai fue establecida en 2015 por Jonathan Bouaziz, Cedric Hervet y Hugo Farizon, surgida de la convergencia de una profunda experiencia matemática y conocimientos de primera mano sobre desafíos logísticos. El origen de la empresa y su desarrollo continuo se detallan en su página “À propos”¹ y han sido documentados aún más a través de perfiles en PitchBook² y Tracxn³. El proveedor ha recaudado aproximadamente $12.6 millones, con una notable ronda Serie A de alrededor de $10.4 millones en 2022, lo que indica la confianza de los inversores a pesar de que se mantiene enfocado en un nicho dentro de la optimización de la última milla.

Descripción del producto: Lo que ofrece Kardinal.ai

La plataforma SaaS de Kardinal.ai ofrece optimización de rutas en tiempo real diseñada para:

Optimizar la entrega en la última milla: Crear y ajustar recorridos de entrega de forma dinámica teniendo en cuenta las condiciones de los conductores, los patrones de tráfico y las ventanas de entrega. Esta reoptimización en tiempo real garantiza recomendaciones de ruta prácticas que responden activamente a las incertidumbres sobre el terreno⁴.
Mejorar la eficiencia operativa: Al aprovechar algoritmos sofisticados, la plataforma afirma reducciones de costos que van del 10% al 40% mientras mejora la calidad del servicio general y la asignación de recursos. Su modelo de apoyo a la toma de decisiones aumenta el juicio humano: los operadores revisan y validan las sugerencias, en lugar de depender completamente de la automatización⁴.
Integrarse sin problemas: Entregado como un servicio en la nube con robustas integraciones de API, la solución está diseñada para conectarse a sistemas TMS, ERP u otros sistemas empresariales existentes, admitiendo tanto implementaciones de IT de gran envergadura como implementaciones graduales y por fases⁵.

Mecanismos técnicos y operativos

Tecnologías y algoritmos principales

La plataforma de Kardinal.ai se basa en técnicas matemáticas y de aprendizaje automático avanzadas:

Optimización combinatoria: El motor maneja “un número ilimitado de restricciones” para construir rutas de entrega que reflejan variables del mundo real, como se muestra en la página de inicio⁶.
Aprendizaje automático para la mejora continua: Los datos de campo capturados a través de los dispositivos móviles de los conductores alimentan modelos de aprendizaje automático que predicen los tiempos de entrega, identifican patrones de rendimiento y ajustan finamente los cálculos de ruta subsiguientes. Este proceso iterativo garantiza que la solución aproveche datos históricos y en tiempo real para aumentar la precisión⁴.
Integración de datos en tiempo real: Variables dinámicas como las condiciones del tráfico y las ventanas de entrega se ingieren continuamente, lo que permite la reoptimización inmediata “antes, durante y después” de las entregas.

Implementación e integración

La plataforma se ofrece como una solución SaaS y está diseñada para integrarse fácilmente a través de APIs bien documentadas. Esto facilita la incorporación rápida, así como implementaciones de TI híbridas y graduales, lo que permite vincular el servicio con sistemas logísticos existentes como TMS o ERP⁵.

Pila técnica e información del equipo

Aunque los detalles granulares siguen siendo limitados, las ideas disponibles sugieren el uso de una pila tecnológica moderna que incluye microservicios orquestados con Kubernetes y componentes backend desarrollados en Golang y Rust. Las ideas del equipo compartidas por el cofundador Hugo Farizon destacan un compromiso con sistemas de alto rendimiento y escalables, y prácticas de desarrollo ágil y multifuncionales⁷⁸.

Casos de uso del mundo real e impacto operativo

Se han demostrado implementaciones prácticas de la plataforma de Kardinal.ai en varios estudios de caso:

Un estudio de caso sobre la incorporación de datos de tráfico ha mostrado mejoras significativas en las predicciones de navegación, lo que lleva a recorridos más confiables⁹.
Casos de uso adicionales detallan escenarios en la gestión de depósitos y estrategias de precios de entrega de paquetes, subrayando aún más la capacidad del sistema para mejorar la eficiencia operativa en entornos variados.
Asociaciones, como las realizadas con DPD France, subrayan el impacto práctico y la validación externa de la solución en contextos de entrega diversos.

Kardinal.ai vs Lokad

Mientras que Kardinal.ai se centra en los desafíos operativos de la entrega de última milla, especialmente en la planificación dinámica de rutas y la inteligencia logística en tiempo real, Lokad representa un paradigma diferente dentro de la optimización de la cadena de suministro. Fundada en 2008, Lokad ha evolucionado desde la previsión basada en la nube hasta una plataforma integral para la optimización predictiva de la cadena de suministro que abarca la previsión de la demanda, la gestión de inventarios, las estrategias de precios y la planificación de la producción. La plataforma de Lokad aprovecha un lenguaje específico de dominio personalizado llamado Envision e incorpora técnicas avanzadas como el aprendizaje profundo y la programación diferenciable para generar recomendaciones accionables¹⁰¹¹¹²¹³.

Las principales diferencias incluyen:

• Área de enfoque:
Kardinal.ai está diseñado exclusivamente para la entrega de última milla, mientras que Lokad adopta una visión holística de la cadena de suministro al integrar una gama más amplia de optimizaciones de decisiones.

• Enfoque técnico:
Kardinal.ai basa su fortaleza en la optimización combinatoria y en tiempo real de recorridos de entrega utilizando feeds de datos en vivo. En contraste, Lokad emplea pronósticos probabilísticos e incrusta lógica de la cadena de suministro en su Envision DSL, lo que permite la automatización de decisiones de extremo a extremo.

• Implementación e integración:
Ambos utilizan modelos de entrega basados en la nube y SaaS e integraciones de API. Sin embargo, la plataforma auto-desarrollada de Lokad enfatiza un enfoque personalizado y programable para gestionar las complejas oscilaciones de la cadena de suministro, mientras que Kardinal.ai se centra en reoptimizar dinámicamente las rutas para gestionar la naturaleza variable de la entrega de última milla.

Conclusión

Kardinal.ai proporciona una solución SaaS innovadora y técnicamente robusta para la optimización de la entrega de última milla. Su combinación de optimización combinatoria avanzada, aprendizaje automático e integración de datos en tiempo real lo posiciona como un efectivo potenciador de la toma de decisiones humanas en logística. Aunque algunos aspectos se apoyan en términos de moda de la industria y descripciones de alto nivel, la ágil pila tecnológica de la plataforma y el impacto operativo demostrado indican su potencial en el mundo real. Al compararlo con una solución de cadena de suministro más amplia como Lokad, Kardinal.ai destaca por su enfoque centrado en la optimización de rutas, mientras que Lokad ofrece un marco más amplio para la gestión cuantitativa de la cadena de suministro. Las empresas con un énfasis principal en los desafíos de la última milla encontrarán especialmente convincente la reoptimización dinámica y la integración ágil de Kardinal.ai.