Cómo JD Group Redujo la Clasificación Arancelaria de Horas a Milisegundos con IA

Acerca de JD Group

JD Group es una empresa líder en logística binacional, especializada en servicios integrales aduanales y logísticos para la industria de manufactura y comercio. Con más de 25 años de experiencia y más de 500,000 operaciones al año con 99% de precisión, atienden clientes en todo el corredor fronterizo México-Estados Unidos.

Su presencia abarca Tijuana, Ensenada, Mexicali, Tecate, Manzanillo, San Diego y Calexico, con alianzas estratégicas en Nuevo Laredo, Ciudad Juárez, Nogales, Aeropuerto CDMX y Guadalajara.

El Desafío

El mayor cuello de botella operativo de JD Group era la clasificación arancelaria — el proceso de asignar el código aduanal correcto a cada producto que cruza la frontera. Con un alto volumen diario de clasificaciones a cargo de un equipo de 20 clasificadores humanos, clasificar un solo producto nuevo podía retrasar toda la línea de operación entre 30 minutos y 4 horas.

Las consecuencias eran enormes. Un solo código arancelario incorrecto no solo retrasa la operación del cliente — puede resultar en multas de cientos de miles de pesos por parte de las autoridades de México y Estados Unidos. Para seguir escalando y mantener su liderazgo en la industria, JD Group necesitaba eliminar este cuello de botella adoptando Machine Learning e IA.

Nuestro Enfoque

YUNO construyó un modelo de clasificación de Machine Learning personalizado aprovechando la ventaja competitiva más poderosa de JD Group: 25 años de datos arancelarios preclasificados. Este dataset propietario — al que ningún competidor tiene acceso — nos permitió entrenar un modelo que entrega opciones de clasificación priorizadas por porcentaje de certeza en milisegundos.

• — Entrenamos un modelo de clasificación supervisada con 25 años de datos históricos arancelarios
• — Construimos un API REST para que cualquier sistema de la organización clasifique productos al instante
• — Creamos un chatbot a la medida para consultas de clasificación conversacionales
• — Diseñamos pantallas integrables dentro de los sistemas empresariales existentes de JD Group
• — Desplegamos todo en infraestructura privada de JD Group — cero datos compartidos con proveedores de LLMs
• — Implementamos un pipeline de aprendizaje continuo para que el modelo mejore con cada nueva clasificación

Soberanía de Datos

Un requisito crítico para JD Group era la privacidad absoluta de sus datos. Sus 25 años de datos arancelarios clasificados representan su ventaja competitiva más importante de aquí en adelante. Toda la solución corre en infraestructura privada de JD Group, y ninguno de sus datos se comparte con ningún proveedor de LLMs como OpenAI u otros. Esto asegura que su conocimiento propietario permanezca exclusivamente suyo.

Los Resultados

Mientras la competencia tuvo que obtener financiamiento de $5 millones de dólares para desarrollar un modelo de predicción similar — uno que puede tomar minutos por clasificación — JD Group aprovechó sus 25 años de datos propietarios para crear un modelo más certero a una fracción del costo. El mismo equipo de 20 clasificadores ahora puede procesar cientos de productos más al día, aumentando dramáticamente la rentabilidad de cada operación. Cualquier persona en la organización puede ahora clasificar mercancías a través del API, chatbot o directamente dentro de sus sistemas empresariales.

"Proteger nuestros datos fue innegociable. Con YUNO logramos certeza en clasificaciones en nanosegundos — eso es crítico para evitar multas costosas y mantener las operaciones de nuestros clientes en movimiento sin retrasos."

— Jonathan Canales, Director de IT, JD Group