Disfrimur lanza Iris, su IA propia para gestión interna

Qué es Iris y por qué Disfrimur la ha construido dentro de casa

Disfrimur, la operadora murciana de transporte por carretera con sede en Sangonera la Seca y una flota de más de 600 vehículos, ha presentado Iris, una herramienta de inteligencia artificial desarrollada internamente por su propio equipo para agilizar consultas internas, optimizar la gestión de vehículos y dar soporte a otras áreas de la compañía. No es una IA genérica comprada a un tercero: la compañía subraya que el desarrollo in-house le permite adaptar la herramienta a sus procedimientos e integrarla en el trabajo diario de sus profesionales.

El nombre no es casual. La empresa lo toma de Iris, la diosa griega del arcoíris y mensajera de los dioses, que conectaba cielo, tierra y mar. La idea, según la propia compañía, es la misma: conectar áreas, transmitir información y reducir el tiempo que se pierde entre departamentos. La herramienta se apoya en esa visión de "tránsito rápido" que la compañía asocia a su marca y a su operativa.

La estrategia de tres líneas detrás de Iris

Iris no llega sola, sino como un paso más dentro de una hoja de ruta que el director general Juan Jesús Sánchez resume en tres ejes: una compañía más descarbonizada, digitalizada y conectada. Cada uno de esos ejes se ha traducido ya en movimientos públicos en los últimos meses:

• Descarbonización. En 2022, Disfrimur firmó con Scale Gas (filial de Enagás) un acuerdo para incorporar vehículos pesados propulsados por hidrógeno renovable, con una primera hidrogenera prevista en San Isidro (Alicante) y un despliegue de 14 puntos de repostaje en sus bases. La compañía también recibió el premio Lean&Green de AECOC por su plan de reducción de CO₂.
• Digitalización. Iris se suma a un plan de renovación de flota 2026 con semirremolques frigoríficos Evolution de Lecitrailer reforzados para distribución alimentaria intensiva, y a la integración de cinco MAN eTGX eléctricos de 450 CV y 480 kWh para rutas entre Murcia, Alicante y Valencia, con carga CCS de hasta 375 kW.
• Conectividad. La IA actúa como capa de comunicación entre los sistemas de gestión de vehículos, los equipos de operaciones y otras áreas internas.

En palabras de Sánchez, recogidas por Transporte3, "Iris refleja cómo trasladamos esta visión al día a día, aplicando la tecnología para mejorar nuestra eficiencia y acompañar el crecimiento de nuestros clientes".

Qué puede hacer (y qué no) una IA interna en una empresa de transporte

La nota de Disfrimur no detalla la arquitectura técnica de Iris, pero sí su propósito funcional: agilizar tareas y consultas, optimizar la gestión de información y apoyar la gestión de vehículos y otros procesos internos. En la práctica, este tipo de herramientas suelen cubrir cuatro bloques:

• Acceso rápido a información: consultas sobre estado de vehículos, documentación, históricos de mantenimiento o normativa aplicable, sin tener que pasar por un administrativo.
• Apoyo a la planificación: cruce de datos de rutas, disponibilidad de camiones y ventanas de carga/descarga.
• Soporte a equipos no operativos: áreas de recursos humanos, facturación o calidad que necesitan datos de la flota en tiempo real.
• Onboarding y consultas internas: responder preguntas frecuentes de nuevos empleados sobre procedimientos.

Por qué importa: el sector del transporte en España ya está en modo IA

El movimiento de Disfrimur llega en un momento en el que la adopción de IA en flotas españolas está dejando de ser experimental. Según el informe "Tendencias en Digitalización de Flotas en España 2026" elaborado por Webfleet sobre más de 140 empresas de transporte, logística, distribución, construcción, servicios y transporte de viajeros, más de seis de cada diez compañías ya están probando o prevén incorporar soluciones de inteligencia artificial a corto plazo.

Los usos que el propio sector prioriza coinciden punto por punto con los que Iris parece querer cubrir:

• Mantenimiento predictivo para anticipar averías, identificado como el coste más difícil de controlar.
• Optimización de rutas para reducir kilómetros improductivos.
• Análisis de costes, dado que el 76% de las empresas cita el control de costes como su principal reto para 2026.
• Cumplimiento normativo, un área cada vez más densa para el transporte profesional.

El estudio también destaca que, por primera vez, las aplicaciones para conductores se sitúan como la principal prioridad tecnológica del sector: la digitalización ya no se queda en el vehículo, sino que busca mejorar el día a día del profesional al volante. En ese contexto, una IA interna que ayuda a los equipos de back office a desatascar tareas administrativas impacta, aunque sea indirectamente, en quien conduce.

¿Qué significa esto para tu startup?

El caso de Disfrimur no es el de una empresa tech construyendo un producto de IA para venderlo, sino el de una operadora logística tradicional que decide desarrollar su propia IA en lugar de comprar una solución estándar. Es un patrón que se repite en sectores con procesos muy específicos (transporte, alimentación, construcción, salud) y que deja tres lecturas útiles para founders:

• El desarrollo interno de IA ya no es exclusivo de las big tech. Lo que hace unos años requería un equipo de data scientists dedicado, hoy se puede levantar con modelos fundacionales, herramientas low-code y un conocimiento profundo del problema de negocio. Disfrimur ha optado por in-house porque su operativa tiene particularidades que una herramienta genérica no cubre bien.
• El dato propio es la ventaja competitiva. Quien tiene años de información sobre sus rutas, sus vehículos, sus clientes y sus incidencias puede entrenar una IA que de verdad entienda el negocio. Para una startup, esto es una señal: antes de construir features, construir y limpiar tu base de datos.
• La IA en sectores tradicionales es una oportunidad de mercado. Si el 60% del sector transporte español aún está en fase de prueba, hay un mercado enorme para herramientas verticales de IA pensadas para flotas, talleres, gestores de carga o despachos de transporte.

Dos acciones concretas que puedes aplicar esta semana:

• Audita qué procesos internos de tu startup son "preguntables". Haz una lista de las consultas repetitivas que tu equipo hace cada semana (estado de pedidos, políticas internas, datos de clientes, procedimientos). Si superan las 20-30, ya tienes un caso claro para un primer agente de IA interno, aunque sea con un RAG básico sobre tu documentación.
• Evalúa si tu vertical admite una IA "de nicho". Si tu startup opera en un sector con procesos muy específicos (logística, salud, construcción, legal, agro), el espacio para una IA vertical entrenada con datos del sector sigue abierto. El estudio de Webfleet muestra que la demanda en transporte ya está, y la oferta de productos maduros todavía es limitada.

Fuentes

• Disfrimur desarrolla Iris, su propia inteligencia artificial para mejorar la gestión interna
• Disfrimur y Scale Gas unen fuerzas para descarbonizar el transporte pesado con hidrógeno (La Opinión de Murcia, 2022)
• MAN entrega cinco eTGX eléctricos a Disfrimur para sus rutas en Levante (Camión Actualidad)
• Disfrimur apuesta por semirremolques frigoríficos Evolution de Lecitrailer (Interempresas)
• Estudio de digitalización de flotas 2026: el control de costes y la IA (Interempresas)