Estas son las tendencias que hacen predecibles los asaltos a transportistas
Las autoridades y empresas de seguridad están aprovechando cada vez más herramientas avanzadas para identificar y predecir puntos de riesgo en los asaltos a transportistas. Aquí te presento las tendencias clave en predictibilidad, y qué datos utilizan para anticipar lugares y embarques vulnerables:
1. Transformación de los “hotspots” delictivos
- En los primeros meses de 2025, el 78 % de los robos se concentraron en el centro y Bajío, especialmente en el Estado de México, Puebla, Guanajuato, Hidalgo, Querétaro, San Luis Potosí y Veracruz .
- En 2024, la mayoría de los asaltos ocurrieron en corredores clave como la autopista 150D (CDMX–Veracruz), Arco Norte (Edo. Mex.), 80D en SLP y la 57D (Querétaro–Guanajuato) .
Tendencia: hay una migración de la violencia desde la frontera hacia rutas estratégicas dentro del país, coincidiendo con el fenómeno de nearshoring y altos volúmenes de carga.
2. Identificación de ventanas temporales de riesgo
- Los robos se concentran entre las 18:00–24:00 y las 06:00–12:00, con picos también durante la madrugada .
- En 2025, los martes y jueves son los días más peligrosos (20 %), junto con un 31 % de los asaltos registrados en la noche .
3. Perfil del modus operandi y tipo de mercancía
- Predominan asaltos en ruta (entre el 71 % y 77 % de los casos) y puntos de parada como “cachimbas” .
- Las bandas utilizan bloqueos con vehículos rápidos, piedras y amenazas con armas para detener a los transportistas .
- Mercancías objetivo: alimentos y bebidas, productos de construcción, electrónicos, e-commerce, cuidado personal, autopartes, farmacéuticos .
4. Datos que alimentan la predictibilidad
a) Estadísticas oficiales vs. privadas
- Se combinan datos públicos (SESNSP, FGJEM, Sistema Nacional de Seguridad) y privados (Overhaul, AI27, Blac, Borderless Coverage), los cuales a menudo presentan cifras más altas: por ejemplo, el Estado de México reporta un descenso del 11 %, pero Blac estima un aumento del 35 % de robos .
b) Análisis espacial (geolocalización)
- Se crean “mapas de calor” aplicando Machine Learning sobre GPS de flotas y datos históricos para identificar tramos críticos. Por ejemplo, se detectó que el Arco Norte y el tramo Tepeji–Atitalaquia son las zonas más peligrosas .
c) Big Data e inteligencia artificial
- Empresas como AI27 y Total Protect emplean IA para correlacionar variables de tiempo, mercancía, ruta, historial criminal y datos del conductor, alcanzando niveles de alerta temprana .
d) Telemetría e IoT
- El uso de GPS, sensores IoT, bloqueadores automáticos y detección de apertura de puertas permite monitoreo en tiempo real, así como envío de alertas a centrales de monitoreo (como un “C5” privado) .
5. Estrategias preventivas basadas en análisis predictivo
- Categorización de riesgos: se clasifican rutas, tramos y horarios en niveles de alto, medio o bajo riesgo para elegir convoyes, escolta o almacenamiento seguro.
- Monitoreo continuo: cámaras, satélites y CCTV integrados con sistemas de telemetría permiten alertas surgidas de cambios bruscos en condiciones del camión o del conductor .
- Colaboración público-privada: la Guardia Nacional trabaja con empresas rastreadoras para identificar vehículos robados, focalizando a cinco estados más críticos .
- Seguro con protocolos dinámicos: aseguradoras implementan medidas según el nivel de riesgo de cada embarque; en zonas rojas se exigen escoltas o rutas alternativas .
La predictibilidad de los asaltos se basa en la integración de múltiples fuentes: datos oficiales y privados, geolocalización con IA, sensores IoT en tiempo real e inteligencia compartida entre actores públicos y privados. Este enfoque permite a las empresas anticiparse, reforzar puntos críticos y diseñar estrategias de respuesta diferenciadas según ruta, horario y tipo de carga.
¿Te gustaría que profundizáramos en un caso de uso específico, ejemplo práctico de compañía o herramientas tecnológicas que están utilizando estos sistemas?