Descripción del Programa
Programa orientado a desarrollar capacidades de analítica avanzada, automatización, inteligencia artificial, simulación logística, modelos predictivos, gemelo digital, optimización de flujos y herramientas de soporte a decisiones para mejorar la planificación, operación y monitoreo del CBV.
Objetivo General
Implementar capacidades de analítica avanzada, automatización e innovación digital para optimizar la operación, planificación, gestión de riesgos y toma de decisiones del CBV.
Motivación
El programa surge de la necesidad de fortalecer la actual falta de datos integrados, la baja capacidad de análisis predictivo, la ausencia de modelos de demanda, la necesidad de dashboards avanzados, la automatización de procesos, la simulación de escenarios, la optimización de rutas, la gestión de riesgos e innovación tecnológica aplicada a la logística y el territorio.
Visión del Programa
Contar con un ecosistema digital avanzado que permita anticipar demanda, simular escenarios, optimizar flujos, automatizar procesos prioritarios, evaluar impactos y apoyar decisiones estratégicas y operativas del corredor con información confiable y análisis predictivo.
Brechas que Aborda
Directas • IT-E-03: Falta de datos y sistemas de inteligencia logística. • PL-E-05: Falta de inteligencia de mercado y proyección de demanda. • IT-S-02: Baja adopción tecnológica en actores locales. Transversales • IT-E-01: Baja interoperabilidad de sistemas logísticos y aduaneros, • IT-E-02: Escasa digitalización de procesos • PL-E-03: Baja integración sistémica de la cadena logística • IT-A-01: Uso limitado de tecnología para gestión ambienta • CH-E-01: Brecha significativa de competencias logísticas y tecnológicas
Riesgos Principales
• Baja calidad o disponibilidad de datos. • Falta de interoperabilidad entre sistemas. • Brechas de capacidades técnicas para operar modelos avanzados. • Baja adopción institucional o empresarial de las herramientas. • Riesgos de ciberseguridad, privacidad y uso ético de datos. • Modelos predictivos poco confiables por ausencia de línea base. • Duplicidad con plataformas existentes si no se coordina con P3 y T1.
Actores
Universidades, centros de investigación, CORFO, Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones, SUBTEL, Empresa Portuaria, ZOFRI, Aduanas, MOP, operadores logísticos, proveedores tecnológicos, startups, servicios públicos y sector privado. La participación de estos actores es necesaria para integrar datos, desarrollar modelos, validar algoritmos, pilotear soluciones, transferir capacidades y asegurar adopción institucional y empresarial.
Autoridades regionales, servicios públicos, operadores logísticos, empresas, transportistas, inversionistas, universidades, centros tecnológicos, comunidades impactadas por la operación logística y usuarios del corredor.
Inversión Total Estimada
Horizontes
Integrar fuentes de datos priorizadas y diseñar la arquitectura analítica para modelos predictivos, simulación logística y soporte a decisiones del CBV.
Al menos 10 fuentes de datos integradas o habilitadas
arquitectura analítica aprobada
catálogo de variables críticas definido
Implementar dashboards avanzados y modelos predictivos iniciales sobre demanda, flujos, congestión, tiempos logísticos y riesgos operacionales.
Al menos 3 modelos predictivos desarrollados
5 dashboards avanzados operativos
usuarios institucionales capacitados
Desarrollar un gemelo digital o simulador logístico del corredor para evaluar escenarios de demanda, capacidad, inversiones y contingencias.
Simulador o gemelo digital piloto operativo
al menos 3 escenarios logísticos simulados
resultados utilizados en decisiones de planificación
Implementar pilotos de automatización, optimización de rutas, programación de flujos, gestión de riesgos o analítica ambiental aplicada al corredor.
Al menos 3 pilotos de automatización u optimización implementados
reducción de tiempos o costos medida contra línea base
actores usuarios registrados
Consolidar capacidades locales, operación continua, transferencia tecnológica, actualización de modelos y gobernanza ética de datos e IA.
Al menos 100 profesionales o usuarios capacitados
plan anual de actualización de modelos
protocolo de uso ético y ciberseguridad aplicado
T3 debería apalancarse fuertemente con CORFO, universidades, centros tecnológicos, privados logísticos, FRPD y BID/CAF. Es uno de los programas más aptos para cofinanciamiento de innovación, porque puede transformarse en pilotos, retos tecnológicos, I+D aplicada y servicios digitales escalables.
Arquitectura analítica e integración de fuentes
GORE / P3 / MTT
CORFO, BID/CAF, universidades
GORE + P3
Arquitectura de datos + asistencia técnica
Debe reutilizar datos del Observatorio P3 y Plataforma T1.
Dashboards avanzados y modelos predictivos
GORE / P3
CORFO Programas Tecnológicos, universidades, privados
GORE + universidades
Analítica aplicada + innovación colaborativa
Buen candidato para proyectos CORFO con empresas y universidades.
Gemelo digital o simulador logístico
GORE / MTT / P3
CORFO, CAF/BID, universidades, privados tecnológicos
GORE + MTT
I+D aplicada + plataforma de simulación
Debe implementarse por etapas; un gemelo digital completo puede escalar costos.
Pilotos de automatización, optimización e IA aplicada
CORFO / GORE / MTT
Privados logísticos, FRPD, universidades
CORFO + GORE
Pilotos de innovación + cofinanciamiento empresarial
Alto potencial de apalancamiento con Retos de Innovación o Programas Tecnológicos.
Capacidades locales, transferencia y gobernanza ética de IA
GORE / CORFO
H4, universidades, SENCE
GORE + CORFO
Transferencia tecnológica + formación especializada
Debe vincularse con H4 y H3 para formar capacidades regionales.
Sinergias declaradas
• P3: Observatorio Estratégico y Sistema de Monitoreo. • T1: Plataforma Digital Única del Corredor. • T2: Trazabilidad y Seguridad de Carga. • T4: Vehículos de Transporte Conectados y Centro de Control. • C2: Sistema Integrado de Coordinación Nodal Logística Regional. • P2: Cartera Priorizada de Inversiones y Suelo Logístico. • H4: Consorcio Académico–Empresarial y Pasantías Internacionales.