Alvys presentó Alvys Foundry el martes, una plataforma de IA agéntica que permite a transportistas, intermediarios y transportistas-intermediarios híbridos construir e implementar agentes de IA de flete dentro del sistema de gestión de transporte que ya utilizan. La empresa con sede en Solana Beach, California, también anunció que su TMS ahora está abierto a flotas de todos los tamaños, extendiendo una plataforma previamente construida en torno a empresas de transporte más grandes hacia operadores propietarios y transportistas pequeños. Según American Trucking Associations, más del 90% de los transportistas motorizados registrados a nivel federal operan con seis o menos camiones, un segmento que históricamente ha tenido acceso limitado a herramientas de automatización de nivel empresarial.

Foundry incluye tres opciones: más de 20 plantillas de agentes preconstruidas, agentes personalizados construidos y ajustados por ingenieros de Alvys, o agentes que los clientes ensamblan por sí mismos. Los casos de uso iniciales se centran en tareas que aún consumen tiempo de despacho, incluyendo la automatización de llamadas de verificación, la preparación de facturas y liquidaciones, y las excepciones de seguimiento y rastreo.

"Durante el último año, hemos observado cómo nuestros clientes estaban adoptando realmente la IA; dónde ayudó, dónde se estancó y dónde el bombo dejó a los operadores con más herramientas y más inicios de sesión en lugar de más capacidad", dijo el CEO Nick Darman. "Alvys Foundry es la respuesta a lo que vimos."

El lanzamiento sigue la hoja de ruta que Alvys trazó cuando recaudó una Serie B de $40 millones en septiembre de 2025, una ronda liderada por RTP Global. La empresa ha recaudado $77 millones en total y afirma que la plataforma mueve más de $9 mil millones en flete cada año.

Para explicar el valor de los agentes, Darman describió una empresa de transporte como una operación que ejecuta dos funciones a la vez. Una mueve la carga. La otra demuestra que la carga se trasladó a tiempo, de manera segura y bajo la autoridad correcta. Esa segunda operación implica documentación y puede determinar quién gana el próximo contrato en un entorno post-Montgomery.

Las flotas grandes tienen el personal para gestionar esa segunda operación. Emplean especialistas para monitorear los registros de seguridad federal y disputar los incumplimientos de servicio del cargador antes de que se conviertan en números visibles para los clientes. Las flotas más pequeñas a menudo descubren lo que pasaron por alto solo después de que el daño esté hecho. Darman dijo que esa brecha ayudó a dar forma a Foundry.

La inspección del DOT que lo inició

Darman fundó una empresa de transporte en 2004 mientras estudiaba en Georgia State University, pasó varios años en J.P. Morgan y regresó al transporte en 2010. A medida que ese negocio crecía, se encontró con una forma de fraude que no sabía que existía.

"Los conductores y operadores propietarios usaban fraudulentamente mis letreros, mi número DOT, mi autoridad y transportaban carga sin mi consentimiento. Acumulaban infracciones a mi nombre. No me enteré hasta un año después, cuando el DOT tocó a mi puerta para una auditoría", dijo.

La práctica de operar bajo la autoridad DOT de otro transportista es una forma reconocida de fraude de identidad en el transporte. La FMCSA ha llevado a cabo acciones de cumplimiento contra tales esquemas, y grupos de la industria, incluida la Transportation Intermediaries Association, han emitido advertencias sobre fraude a medida que la coincidencia digital de carga ha acelerado la velocidad con la que se reservan los envíos, a menudo superando la verificación de identidad del transportista.

En ese momento, tenía entre 10 y 20 conductores y los conocía a todos. Iniciar sesión en el portal de la Federal Motor Carrier Safety Administration cada mañana nunca cruzó por su mente. Los transportistas más grandes tienen los recursos para presentar una Solicitud de Revisión de Datos, o RDR por sus siglas en inglés, ante la FMCSA. La solicitud se accede a través del sistema DataQs de la FMCSA y requiere que los transportistas demuestren que no fueron responsables del accidente. Presentar, procesar, verificar y dar seguimiento a las solicitudes de DataQs es una tarea continua, y una a la que las flotas más pequeñas y los operadores propietarios están más expuestos pero menos conscientes.

"En realidad lo están etiquetando como una empresa insegura. Pero no necesariamente es el caso", dijo Darman. "Cuando uno observa cómo algunos de estos propietarios o emprendedores dirigen sus empresas, dirigen sus empresas de manera muy segura. Pero los datos subyacentes en la FMCSA no respaldan la forma en que dirigen sus empresas."

Esos datos subyacentes alimentan el programa de Cumplimiento, Seguridad y Responsabilidad de la FMCSA, conocido como CSA, que asigna puntajes a los transportistas en categorías de comportamiento de seguridad. Los cargadores e intermediarios utilizan cada vez más los puntajes CSA y los percentiles SMS como umbrales de calificación de transportistas, lo que significa que una infracción disputada o fraudulenta puede costarle a un transportista oportunidades de carga mucho antes de que el transportista sea consciente de ello.

Agentes de IA de flete frente al puesto de monitoreo 24/7

La respuesta tradicional de la industria a ese problema es el personal, disponible solo para las empresas que pueden pagarlo.

"Tienen empleados dedicados a esto las 24 horas. Inician sesión en la FMCSA todos los días para asegurarse de que no haya nada sospechoso", dijo Darman. "Y cuando ocurre algo en lo que un conductor que no está empleado por el transportista está siendo reportado en la FMCSA, lo disputan de inmediato."

Foundry reemplaza ese turno con un agente.

"Se podría tener un agente que revise una integración con la FMCSA", dijo Darman. "En el momento en que algo no coincida con los registros de conductores en el archivo, lo marca al propietario. De esa manera, el propietario puede disputar el registro inmediatamente."

Él dijo que el caso de uso sigue siendo teórico por ahora: "Aún no lo he usado con nadie, pero creo que es un caso de uso muy poderoso." El argumento económico es directo, añadió. "En lugar de tener empleados haciendo este trabajo por usted, podría implementar este agente que no le cuesta mucho."

Llegar a tiempo y aparecer bien en el cuadro de mando son dos cosas diferentes

Un desequilibrio similar existe en las relaciones con los cargadores.

"Llegar a tiempo a cada recogida y entrega es una cosa. Asegurarse de que el cuadro de mando del cargador muestre que usted llegó a tiempo es otra", dijo Darman. "Son dos cosas diferentes."

Los transportistas pequeños pueden argumentar los hechos, pero sin datos de respaldo, los cargadores a menudo confían en sus propios registros. "Simplemente argumentan: 'Oye, yo llegué a tiempo', pero [un gran cargador] lo mirará y le dirá: 'Bueno, lo siento. Mi cuadro de mando muestra lo contrario'", dijo Darman.

Los transportistas grandes han tratado durante mucho tiempo el mantenimiento del cuadro de mando como una disciplina propia, marcando los mensajes de estado EDI 214 que llegan fuera de la ventana de entrega y derivándolos a equipos de servicio al cliente que recategorizan el incumplimiento bajo el clima u otro código aceptable. Es el personal, y no siempre el servicio, lo que se refleja en los números. Los cuadros de mando inflados de los transportistas son un problema subreportado para los cargadores que gestionan el desempeño de sus transportistas.

Para esas disputas, la velocidad puede determinar si el desafío es aceptado. "Si lo hace en tiempo real, el cargador lo recuerda y siempre lo quitará del cuadro de mando", dijo Darman. "Si lo hace demasiado tarde, entonces tiene un problema."

El contexto es el producto

La diferenciación de Foundry no son los agentes en sí, sino los datos operativos detrás de ellos. El enfoque refleja un cambio más amplio en la tecnología de flete, donde las plataformas TMS que ya contienen datos de envíos, EDI y clientes se están convirtiendo en la capa natural de implementación para IA, en lugar de herramientas adicionales que requieren integraciones separadas.

"Tenemos el contexto del flete y entendemos sus rutas. No necesita mantener diferentes integraciones", dijo Darman. "Tenemos el contexto y, por lo tanto, no hay inicio de sesión adicional."

La plataforma utiliza la infraestructura de datos existente de Alvys, que incluye más de 120 integraciones, conexiones EDI nativas a cientos de cargadores y una base de seguridad compatible con SOC 2. Los acuerdos empresariales con proveedores de modelos mantienen los datos de los clientes fuera del entrenamiento de modelos públicos.

El producto también incluye funciones de gobernanza. Agent Shield registra la actividad de los agentes, mantiene las acciones rastreables y dirige las decisiones de alto impacto para aprobación humana. Un selector de modelos inteligente elige el modelo de lenguaje grande más económico y capaz para cada tarea, lo que ayuda a limitar los costos de cómputo a medida que aumenta el uso.

Quién tiene las llaves

Muchos proveedores de IA que entran a la logística construyen la lógica del agente ellos mismos y mantienen el conocimiento operativo internamente. Alvys dice que, en cambio, está dando a los operadores los bloques de construcción y capacitando a sus equipos para que ensamblen agentes por su cuenta.

"Viví la otra versión de esto como propietario de una empresa de transporte", dijo Darman. "Los proveedores me iniciaron, luego cobraron por cada personalización, cada informe, cada integración. Ellos tenían las llaves, e irse era una lucha. Estamos construyendo Alvys Foundry para que nuestros clientes tengan las llaves en su lugar."

Un cliente inicial describió la plataforma de manera similar. "Foundry no es IA para exhibir. Es IA con una descripción de trabajo", dijo Carlos M. Llanes Jr., fundador y CEO de Spartan Carrier Group. "Ayuda a eliminar la fricción manual del flete para que nuestra gente pueda mantenerse enfocada en el juicio, el servicio y la ejecución de élite."

Foundry se mostró por primera vez en una reunión del Customer Advisory Board el 17 de junio, donde se completó la primera cohorte de clientes. La lista de espera para la segunda cohorte ya está abierta.

Para Darman, el diferenciador ya no es la tecnología en sí.

"La tecnología no va a ser la limitación", dijo. "Son los pensadores profundos detrás de la organización quienes establecerán los SOP de tal manera que serán los ganadores. Y creo que la IA ahora expondrá quiénes son los verdaderos trabajadores."