La detección automática de cargas inválidas es una de las funcionalidades que más impacto tiene en la reducción del costo de combustible de una flota, pero también una de las que peor se explica. Los proveedores tienden a hablar de “algoritmos inteligentes” o “IA de detección de fraude” sin decir qué hace realmente el sistema. Esta guía cambia eso: explica en lenguaje claro cómo funciona el algoritmo de VEC Fleet, qué evalúa cada carga, cómo llega a decidir NORMAL o REVISAR, y por qué esa lógica es defendible ante conductores, auditoría interna y dirección.
La lógica no es magia ni una caja negra. Es un conjunto de reglas explícitas basadas en datos observables. Entenderlas te da control sobre el sistema y confianza en sus resultados.
Cuando una carga de combustible entra al sistema, por integración con la tarjeta o por carga manual, pasa por cuatro validaciones:
1. Capacidad de tanque.
Compara los litros cargados contra la capacidad del tanque del modelo del vehículo. Si los litros exceden la capacidad con un margen de tolerancia, la carga se marca. La tolerancia existe para absorber las diferencias entre la capacidad nominal y la real.
2. Rendimiento esperado.
Calcula el rendimiento real de la carga —kilómetros recorridos desde la carga anterior divididos por litros consumidos— y lo compara contra el rendimiento esperado del modelo. Si el rendimiento implícito queda muy por debajo, algo no cuadra: o la carga no fue toda a ese tanque, o el vehículo tiene un problema mecánico.
3. Tarjeta de combustible.
Verifica que la tarjeta con la que se pagó la carga sea la que está dada de alta en la plataforma para ese vehículo. Si no coinciden, la carga se marca.
Este control existe por un motivo concreto: el intercambio de tarjetas entre conductores. Una tarjeta asignada a una unidad que aparece pagando la carga de otra es la señal más limpia de que algo se está desviando, y es de los pocos controles que no depende de estimaciones ni de tolerancias.
4. Geoposicionamiento.
Cruza la ubicación de la estación donde se hizo la carga con la posición del vehículo en ese momento. Si el vehículo estaba lejos de la estación, la carga es sospechosa. La tolerancia absorbe la imprecisión del GPS y el vehículo estacionado a la vuelta.
Cada carga pasa por los cuatro. Si los pasa todos, queda como NORMAL. Si falla al menos uno, queda como REVISAR, con identificación clara de qué control disparó.
Y algo que no es un control: el precio por litro. El sistema muestra el precio de cada carga comparado contra la carga anterior, con una flecha hacia arriba o hacia abajo. Es un indicador visual para que el gestor mire, no una regla que dispare estado de revisión. Conviene tenerlo claro: un precio alto no marca la carga, pero sí sirve para detectar a simple vista una estación que se volvió cara o una zona donde conviene renegociar.
La decisión de usar reglas explícitas en lugar de un modelo opaco es deliberada, y se sostiene en cuatro razones.
Defensibilidad ante el conductor. Cuando una carga se marca y hay que conversarla, tiene que quedar claro por qué. “El algoritmo lo dijo” no es una conversación productiva. “Los litros cargados superan en ocho la capacidad del tanque de este modelo” sí lo es.
Auditoría interna. El equipo de auditoría necesita entender cómo se llegó a cada decisión. Las reglas explícitas son auditables; los modelos opacos no.
Sin sobreentrenamiento a un contexto. Las reglas explícitas funcionan igual en Argentina o en México, en flota chica o grande. Un modelo entrenado con datos de un contexto puede fallar feo en otro.
Ajuste directo por el cliente. Cada empresa puede ajustar los umbrales según su realidad: tolerancia de capacidad, umbral de rendimiento y tolerancia de distancia.
Donde sí conviene la IA es en otros lugares del sistema. Para validación de cargas, las reglas explícitas siguen siendo la mejor herramienta.
Una carga puede fallar uno, dos, tres o los cuatro controles. La combinación importa:
Falla solo uno. Marca REVISAR con la regla identificada. Investigación puntual del responsable.
Fallan dos relacionados. Por ejemplo, capacidad excedida más rendimiento bajo, o tarjeta que no coincide más geoposicionamiento fuera de lugar. Señal más fuerte, prioridad mayor. Ese segundo par en particular es el patrón clásico de una carga hecha en otra unidad.
Fallan tres o cuatro. Muy probablemente fraude o error grosero. No queda solo en la bandeja del responsable: escala.
Ningún sistema es perfecto. Los falsos positivos típicos y cómo abordarlos:
Vehículo con problema mecánico real que baja el rendimiento. El control de rendimiento dispara aunque no hay fraude. La solución: cruzar las cargas marcadas con los tickets Correctivos abiertos del vehículo. Si hay problema mecánico documentado, la marca es esperada y se cierra como tal.
Vehículo cargado con la tarjeta de otra unidad por una razón operativa legítima. Pasa cuando una unidad sale a ruta con la tarjeta equivocada, o cuando un reemplazo temporal usa la tarjeta del vehículo que reemplaza. La solución no es aflojar el control sino corregir la asignación en la plataforma, que es justamente lo que el control obliga a hacer.
Carga en vehículo estacionado a la vuelta de la estación. El geoposicionamiento puede dispararse si el vehículo estaba lejos del punto exacto de la bomba. Ajuste: ampliar la tolerancia en zonas urbanas densas, donde estacionar frente al surtidor no siempre es posible, y mantenerla más ajustada en zonas abiertas.
Vehículo con tanque adicional o cargas de bidones. El control de capacidad dispara cuando el conductor carga en un bidón además del tanque principal, algo habitual en operaciones remotas. La solución es reflejar esa capacidad extendida en la ficha del vehículo.
Los falsos positivos se reducen con calibración iterativa durante los primeros 60 a 90 días. Después se estabilizan bajo.
Operación urbana con conductores empleados.
Umbrales estándar. La disciplina operativa y los controles habituales alcanzan.
Operación mixta con conductores tercerizados.
Ajustar la tolerancia de geoposicionamiento hacia abajo, porque el riesgo de uso indebido de tarjeta es mayor. Y prestarle atención especial al control de tarjeta: es el que detecta el intercambio entre unidades.
Operación de larga distancia con paradas planificadas en ruta.
El rendimiento esperado necesita calibrarse contra la operación real de ruta, que es muy distinta de la urbana. Un umbral pensado para reparto genera ruido en larga distancia.
Operación en minería o remota.
Ampliar la tolerancia de geoposicionamiento, porque el GPS puede fallar en zonas sin cobertura. Conviene definir el ajuste por base y no de forma global.
El flujo posterior a la detección es tan importante como la detección misma:
Esas clasificaciones son las que después permiten ver si un umbral está mal puesto: cuando un mismo patrón se repite y siempre termina clasificado como legítimo, el umbral está pidiendo ajuste.
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