El presente trabajo analiza la problemática relacionada con la escasez de unidades de transporte refrigerado (Reefer) durante las temporadas de alta demanda de exportación en productos perecibles como palta, uva, arándano y cítricos. Esta situación genera sobrecostos operativos, retrasos logísticos y riesgos de pérdida comercial para los exportadores. El estudio se desarrolla en el contexto de un operador logístico nacional que enfrenta limitaciones estructurales y de planificación ante el incremento estacional de la demanda. Se plantearon tres alternativas tecnológicas para resolver la problemática: 1) implementación de un modelo de análisis predictivo de demanda, 2) incorporación de algoritmos de Machine Learning como complemento al sistema actual, y 3) migración al sistema IBM SCIS con OTM con inteligencia artificial integrada. A través de entrevistas, matriz de selecc...