Transload es una startup del programa Y Combinator P26 fundada por Julius, Jago y Nils que ayuda a las empresas de transporte de carga LTL (less-than-truckload) a medir las dimensiones de los envíos utilizando las cámaras de CCTV ya instaladas en sus terminales. En lugar de instalar estaciones dedicadas de dimensionado, el sistema procesa la grabación de las cámaras mientras la mercancía sigue su flujo habitual en el muelle.
En el transporte LTL, las dimensiones determinan el precio, la clasificación del envío y el aprovechamiento del remolque. Cuando un envío supera las medidas declaradas, el transportista cobra de menos aunque ocupe más espacio. Dimensionar cada bulto resulta difícil en terminales con alta actividad: los sistemas específicos obligan a los operarios a desviarse de su ruta con la carretilla, generan congestión y alteran la operativa, por lo que en la práctica muchas terminales solo miden una muestra.
El equipo arrancó con un sistema de IA para optimizar rutas de carretillas en terminales de cross-dock. Tras entrevistar a más de 50 empresas de transporte, detectaron que la verdadera necesidad era medir la mercancía. El avance reciente de la estimación de profundidad métrica monocular —modelos como MapAnything, de Meta, y MoGe, de Microsoft— permite reconstruir la estructura 3D a partir de vídeo ordinario sin recurrir a LiDAR.
El flujo de Transload se divide en dos pasos. Primero vincula cada escaneo de código de barras con el objeto correspondiente en el vídeo usando un modelo propio que razona en 3D sobre pistas como la mirada, la orientación corporal y el movimiento del operario, porque los VLM resultaron poco fiables. Después segmenta el envío y calcula una caja 3D métrica a partir de una única vista monocular combinando máscara, bordes visibles, contacto con el suelo y geometría de la cámara.
En un cliente piloto, alrededor del 10% de los envíos revisados presentaban errores de dimensionado. El primer caso de uso es la recuperación de ingresos: identificar envíos subdimensionados y aportar evidencia visual para corregir la facturación. A más largo plazo, los datos servirán para analizar la ocupación de los remolques.