La inteligencia artificial en logística es una de las tendencias del mercado y en este artículo veremos por qué.
Cloud, ciberseguridad, blockchain, IoT, robotización, realidad virtual y aumentada… Posiblemente nos encontremos en la época de mayor confluencia tecnológica para la transformación de los procesos empresariales.
Todas estas tecnologías tienen como denominador común los datos: o son generadoras de ellos o los necesitan para poder desarrollar al máximo sus funcionalidades.
Del potencial transformador de los datos en el sector logístico ya escribimos y sobre cantidades de datos se ha construido la inteligencia artificial, que se aplica cada vez más en este sector.
Según Deloitte en su Informe Global de la Cadena de Suministro 2023, más del 40% de todas las empresas manufactureras en el mundo ya han implementado algún tipo de tecnología de IA en sus operaciones, y se espera que esta cifra alcance casi el 70% en los próximos cinco años.
La adopción de la IA en las cadenas de suministro está creciendo con fuerza por la necesidad de ser competitivos en el mercado global y ofrecer mejores tiempos de entrega, precios más competitivos y una experiencia de cliente superior.
En un principio en el sector logístico los datos se utilizaban con una finalidad fundamentalmente descriptiva. Eran la manera de objetivar lo que estaba ocurriendo. Pero después pasaron a servir de diagnóstico y de ahí evolucionaron hasta la generación de modelos predictivos, capaces de proporcionar información sobre futuros estados posibles y probables.
En cada uno de esos estadios se ha ido incorporando cada vez mayor inteligencia en los modelos de gestión de datos hasta llegar a la inteligencia artificial generativa. Esta tecnología habilita numerosos nuevos casos de uso. Veamos su aplicación en el ámbito logístico.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en logística
Las posibilidades son inmensas aunque siempre van a depender del grado de digitalización.
La inteligencia artificial en logística se utiliza para automatizar, optimizar y mejorar, mediante algoritmos avanzados, los diferentes procesos dentro de la cadena de suministro.
Su uso más básico es la automatización de tareas repetitivas: desde la clasificación de paquetes hasta la actualización de inventarios. Pensemos en los almacenes automatizados. Pero vamos a ver sus aplicaciones en cada elemento de la cadena de valor logística.
Almacenes e inventario: planificación y mantenimiento predictivo
La IA, mediante el análisis de patrones de demanda, permite planificarla y este es uno de los elementos más importantes a la hora de organizar el espacio de distribución de los almacenes para evitar el exceso de inventario.
Ayuda a mantener unos niveles de inventario óptimos ya que, mediante algoritmos avanzados, resulta posible generar modelos predictivos que otorgan la capacidad de respuesta necesaria de cara a la demanda futura. Esto permite disponer solo del stock necesario en cada momento: capaz de responder a picos de demanda de productos cuando es preciso pero sin exceso de inventario que haga incurrir en costos de almacenamiento.
En almacenes muy automatizados la IA también puede ayudar a evolucionara un modelo de mantenimiento predictivo desde otro preventivo, de forma que se eviten paradas y cualquier riesgo de error innecesario y se minimice el coste de averías que se pueden evitar.
Otra de las aplicaciones de la IA es el control de calidad en todo el proceso logístico. La IA puede generar, gracias a conjuntos de datos, modelos que permitan seleccionar a los mejores proveedores y distribuidores, lo que redunda en una mayor calidad del servicio
Transporte y distribución: optimización de rutas y experiencia de cliente
La planificación de la demanda que veíamos también aplica el transporte y permite gestionar cuáles son las necesidades en términos de flota propia o subcontratación del servicio.
Otro caso de uso clásico, que muchas empresas ya están implementando, son algoritmos para la optimización de rutas de transporte. La inteligencia artificial permite ir más allá e incorporar en tiempo real condiciones ambientales, meteorológicas y eventos que suceden en la ciudad que pueden impactar sobre las mejores rutas en cada momento.
Los algoritmos de IA analizan millones de datos en segundos para encontrar las rutas más eficientes Así, gracias al uso de estos algoritmos de aprendizaje automático, se puede optimizar la planificación de rutas, reducir costos operativos y mejorar significativamente la precisión en los tiempos de entrega.
Finalmente, aunque para ello sea necesario el intercambio de datos y la cooperación entre los distintos actores del ecosistema logístico, se podrían evolucionar los modelos logísticos tradicionales y llegar a otros colaborativos en aras de una logística cada vez más eficiente y sostenible.
Como hemos visto a grandes rasgos, al automatizar procesos y mejorar la gestión de inventarios y la distribución de productos, la IA en logística ayuda a reducir los costos operativos a la vez que impacta positivamente en la sostenibilidad. Permite tomar decisiones en tiempo real y predecir las tendencias para pronosticar las demandas antes de que ocurran, lo que mejora la experiencia de cliente.
Una cultura data driven para prevenir los riesgos de la IA
Pero aunque los beneficios tangibles de la IA en logística son muchos, también conlleva una serie de riesgos. Los hay de tipo más social, relativos al futuro del empleo, los salarios o la creatividad y otros que pueden influir en el resultado que las empresas obtengan de la inteligencia artificial. Entre ellos, la falta de precisión de las predicciones, que podrían llevar a malas decisiones, las brechas de datos o inseguridad, suplantación, estafas y fraude, la generación de malware, la desprotección de la propiedad intelectual o las amenazas a la privacidad de los datos gestionados por los empleados.
Por ello es importante que la implantación de la inteligencia artificial en logística vaya acompañada en primer lugar de una transformación data driven de las compañías, que se conviertan en empresas en las que se toman decisiones informadas, basadas en datos, con el correcto gobierno de los mismos. Y dado que todos los procesos que se digitalizan corren el riesgo de ser atacados, también es clave invertir en la seguridad.
En definitiva, para lograr una gestión más eficiente de la cadena de suministro resulta clave la implementación de tecnologías avanzadas y sistemas inteligentes. En el entorno actual, cada vez más competitivo, la IA es un poderoso aliado para logística.
Imagen de fanjianhua en Freepik.
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