En un momento en el que la inteligencia artificial revoluciona al mundo, la generación y recolección de información valiosa para entrenar algoritmos que luego puedan aplicarse en estrategias de eficientización y ahorro de costos es de vital importancia.
Y aunque parezca extraño, una de las industrias en las que este avance se ve demorado es, nada más y nada menos, que la de la logística. Algo que en muchas ocasiones –y sobre todo durante la pandemia y el boom del comercio online– quedó de manifiesto. Los productos estaban listos para llegar a sus compradores pero atorados en un cuello de botella por temas de eficiencia en la famosa “última milla”. A pesar de su alto impacto inmediato, el sector tiene una baja velocidad de innovación y sigue utilizando productos que no han sido actualizados por más de 25 años.
Dos de los principales inconvenientes que presenta la industria logística, tanto a nivel local como global, son la falta de previsibilidad por parte del cliente y la falta de medición o información que tienen los transportistas durante el viaje.
El sector tiene una baja velocidad de innovación y sigue utilizando productos que no han sido actualizados por más de 25 años
El desarrollo de soluciones versátiles y de rápida adaptación a diferentes productos se vuelve un diferencial para las empresas sin importar su segmento; el cual puede ir desde el farmacéutico, pasando por el de alimentos y bebidas, y llegando, incluso, al sector sanitario (para el traslado de algo tan delicado como puede ser un órgano humano para un trasplante).
Hace varios años existe en las compañías una tendencia a tomar decisiones basadas en datos y en evidencia, para que éstas sean las más adecuadas y precisas. En logística esto es especialmente importante debido al volumen de operaciones que involucra (actualmente se mueven millones de paquetes y cargamentos diariamente, por lo cual tener datos precisos de estos procesos es de suma importancia). A su vez, cada vez se aplica más el uso de inteligencia artificial para evolucionar esos datos. Es decir, primero es necesario medir qué pasa en la etapa de transporte logístico, y luego, con los datos obtenidos, alimentar distintos algoritmos que generen soluciones eficaces a distintos problemas o bien para mejorar procesos establecidos.
La clave está en ofrecer al mercado una propuesta que se base en tres pilares: que sea de fácil uso, que sea económicamente accesible y que sea amigable con el medio ambiente
Ante este panorama, la clave está en ofrecer al mercado una propuesta que se base en tres pilares: que sea de fácil uso, que sea económicamente accesible y que sea amigable con el medio ambiente. Cuando estos factores se combinan con tecnología –como es el uso de sensores para generar datos sobre las condiciones del envío y que son transmitidos en vivo a la nube, volviéndonos disponibles en tiempo real–, es que se consigue un producto diferenciador que elimina las dos grandes barreras de acceso a la IA: los altos costos y la baja calidad de los datos. Además de reducir los tiempos de las operaciones y de los errores, lo que conlleva a tener menores costos. Una rueda que beneficia a todos.
EL autor es CEO y co-fundador de H+Trace, una solución logística creada y desarrollada 100% en Argentina que incorpora la inteligencia artificial
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