Para empezar, reconozcamos algo… Hay un revuelo con la IA en absolutamente todos los sectores comerciales. Y el impacto de esta nueva tecnología en la forma en que gestionamos nuestros negocios ya está generando fuertes disrupciones, y apenas a unos meses de su uso masivo en las plataformas que conforman nuestro stack tecnológico. Desde la optimización de procesos hasta la personalización de servicios, la IA se ha desatado cambios radicales en la forma en que las empresas operan y compiten en un mercado cada vez más dinámico y exigente.
En este escenario, la logística no es una excepción. Al ser una parte fundamental del negocio, la IA parece estar emergiendo como el núcleo del transformación de las operaciones globales y todo lo relacionado con el suministro de materiales, gestión de la cadena de valor y operaciones logísticas de cumplimiento y entrega de última milla.
“El futuro de la IA en la logística puede ser apasionante y aterrador al mismo tiempo… Emocionante por el enorme potencial que podría aportar. Aterrador porque no hay manera de seguir siendo competitivo sin incorporarlo en la estrategia de la empresa” –Matías WinkenbachDirector del Centro de Transporte y Logística del MIT
La capacidad de los modelos para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real Está permitiendo que cada vez más empresas del sector tomen decisiones estratégicas informadas. Desde la planificación de rutas hasta la gestión de inventarios, la IA se hace cargo de la toma de decisiones con gran eficiencia y logra predecir patrones, optimizar los flujos de trabajo y con ello reducir costos, tiempos y maximizar eficiencias.
Índice
¿Cómo puede ayudar la IA en las operaciones logísticas?
Ante ciertos problemas relacionados con la resolución de problemas complejos o análisis que requieren el procesamiento de una gran cantidad de cálculos y/o variables, la IA puede ser de gran ayuda. En logística podría ser la ubicación de un nuevo almacén, la renovación de una flota de transporte, o el análisis de factores que inciden en el crecimiento de la devolución de pedidos… La inteligencia artificial es una gran candidata para solucionar este tipo de problemas.
Vemos algunos ejemplos concretos:
- Operaciones | Predicción de la demanda: Enfrentar problemas en la gestión de inventarios, como exceso o escasez de productos, desabastecimientos y falta de visibilidad en la demanda futura. Podríamos aplicar modelos de Predicción de la demanda basada en inteligencia artificial. predecir y ajustar los niveles de inventario. Esto reduce los costos de almacenamiento y garantiza la disponibilidad del producto.
- Compras | Planificación de operaciones: Los sistemas de inteligencia artificial pueden programar tareas de compra, como cotizaciones, análisis dinámicos de precios o activadores de reabastecimiento automático para asignar recursos de manera eficiente, minimizando el tiempo de inactividad y maximizando la productividad.
- Transporte | Optimización de ruta: Los algoritmos de IA pueden analizar datos en tiempo real, como el tráfico, las condiciones climáticas y la disponibilidad de recursos, para determinar las rutas más eficientes para transportar materiales desde los proveedores a los almacenes o centros de distribución.
- Almacén | Automatización de procesos: Los sistemas de inteligencia artificial pueden optimizar el diseño del inventario, agrupar pedidos por afinidad y automatizar tareas como la preparación o el embalaje de pedidos, mejorando la eficiencia general del almacén.
- Mantenimiento | Acciones predictivas: La IA puede predecir cuándo será necesario realizar mantenimiento en la maquinaria y los vehículos utilizados en la operación diaria, reduciendo así el tiempo de inactividad y los costos asociados con averías no planificadas.
- sábado | Atención al cliente: Los chatbots impulsados por IA pueden interactuar con los clientes, responder preguntas comunes, brindar soporte las 24 horas y realizar análisis de sentimientos según el tono y el contexto de los mensajes. Agilizando así consultas básicas y generando insights para la toma de decisiones para mejorar productos/servicios.
¿Quién ya lo está haciendo?
Hoy ya podemos ver pioneros en el uso de esta tecnología en las operaciones.
Amazonas
En una entrada reciente en tu blogel mercado anunció que está utilizando IA para evitar que productos defectuosos salgan de sus almacenes. Allí, un supervisor explicó que “A medida que un producto avanza por las operaciones de un centro logístico, hasta cinco empleados diferentes utilizan una verificación visual de diferentes puntos para evaluar si los productos están dañados”… “Es una tarea que requiere mucho tiempo y a menudo es difícil de ejecutar”.
Usando IA puedes detectar irregularidades y marcar productos defectuosos antes de enviarlos. Para ello, Amazon se apoya en su software y miles de datos para entrenar la IA de reconocimiento de imágenes que permita realizar esta tarea de forma más eficiente en los puntos de embalaje.
DHL
No hace mucho, el gigante del transporte alemán también compartió los detalles de Cómo estaba usando la IA para mejorar la experiencia del cliente en sus operaciones globales: “Dado que la experiencia del cliente es la base del éxito empresarial en logística, los departamentos de atención al cliente son muy importantes para nosotros… son el primer punto de contacto cuando surgen problemas”.
“Los chatbots de IA nos ayudan a gestionar consultas del centro de llamadas, solicitar entregas, editar pedidos, rastrear envíos y responder preguntas frecuentes. “Los chatbots también pueden facilitar métricas analíticas valiosas, lo que permite a la empresa comprender mejor las necesidades de los clientes y mejorar la experiencia del cliente”.
DHL indica además que “Los chatbots representan el canal de comunicación de marca de más rápido crecimiento en la actualidad con una tasa de manejo de finalización de chat de extremo a extremo del 68,9% en 2020 (un aumento del 260% en la resolución de extremo a extremo) con respecto a 2017)”
¿Cuáles son los riesgos inherentes al uso de esta tecnología?
Como siempre, el uso de la tecnología está sujeto a variables que pueden generar fricciones en su adopción masiva. En el caso de la logística, el Modelos de optimización del entrenamiento con sesgos. podrá incurrir en desviaciones o exclusión de los objetivos establecidos. Por ejemplo, si solo entrenamos modelos para que reconozcan la opción más económica, pondremos en riesgo la calidad de los servicios. O si solo entrenamos el modelo para encontrar la ubicación óptima de un almacén, probablemente no tenga en cuenta la fricción que la distancia de viaje genera para los trabajadores que operan allí.
Es importante equilibrar los requisitos técnicos del modelo con aquellos que son más cualitativos y que no necesariamente entran en el análisis matemático de las opciones.
Resumen y mejores prácticas de la industria
Como vemos, el impacto de la inteligencia artificial en las operaciones es inminente y tendrá importantes consecuencias en la eficiencia y escalabilidad de una actividad que busca constantemente mejoras y reducción de costes. Sin embargo, es de suma importancia acompañar la capacitación de los modelos con factores tanto cuantitativos como cualitativos para apuntar a soluciones representativas y valiosas para todos -o la gran mayoría de- los actores del ecosistema.
Gracias por llegar hasta aquí. Nos leeremos en el próximo.
Imagen: descargar
Mantente informado de las noticias más relevantes en nuestro canal Telegrama