sábado 15 de junio de 2024 - Edición Nº1385

Logística | 5 jun 2024

Inteligencia Artificial: las cuatro claves de su impacto en la industria logística

En los últimos tres años, el total de empresas en Latinoamérica que sumaron IA a sus operaciones pasó del 55% al 70%. Alertan que hay escasez de talentos para su implementación.


La implementación de Inteligencia Artificial(IA) está revolucionando las dinámicas empresariales, generando impactos significativos tanto en la rentabilidad y la eficiencia de las empresas, como en su capacidad para impulsar el crecimiento económico.

En los últimos tres años, el total de empresas en Latinoamérica que sumaron esta tecnología a sus operaciones pasó del 55% al 70%, según un informe elaborado por NTT Data en colaboración con el MIT. Las empresas consultadas en ese relevamiento declaran que la IA mejora la productividad y genera impacto positivo en su rentabilidad y eficiencia.

 

Las tecnologías de Inteligencia Artificial toman la información surgida de los dispositivos conectados -a través de la Big Data-, y los transforman en datos útiles para ser gestionados por soluciones de Automatización Robótica de Procesos (RPA). Así se ejecutan tareas simples y repetitivas, habitualmente realizadas por los colaboradores, lo que genera oportunidades para abrazar tareas más estratégicas de valor agregado.

Consecuentemente, se abren un abanico de posibilidades para las empresas del sector logístico. “Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, podemos predecir con exactitud la demanda de bienes y servicios y generar posibles escenarios a partir de las condiciones actuales del mercado. Esto permitirá a las empresas de logística asignar recursos de manera eficiente, planificar rutas de transporte y optimizar los niveles de inventario, lo que impacta en una significativa reducción de aquellos costos operativos que son un desafío para la gestión: combustible, mano de obra y mantenimiento de vehículos,”, explica Erick Martins, Solutions Consultant de Descartes Systems Group.

La implementación de soluciones de automatización en las áreas de logística y la cadena de suministro abren para las empresas un nuevo mapa de posibilidades ya que permiten trabajar con grandes volúmenes de datos, analizándolos en tiempo real y tomando decisiones que redunden en un beneficio para el negocio.

“La aplicación de la IA a las operaciones logísticas es una tendencia que debería expandir las fronteras del sector logístico en los próximos años”, añadió Martins.

En este marco, el experto enumera cuatro razones para incorporar herramientas de conectividad basada en el aprendizaje automático en esta industria:

1 -Alto retorno de inversión al reducir el kilometraje, el consumo de combustible y el tiempo de ruta, aumentando así la productividad. Gracias a las técnicas de aprendizaje automático, se pueden realizar más entregas con menos vehículos, lo que genera un importante ahorro. Estas mejoras no solo afectan al aspecto operativo, sino que también tienen un impacto en los procesos administrativos de la logística, incluyendo el servicio al cliente, la retención de éstos, la disponibilidad y visibilidad para todos los departamentos involucrados.

2 -Alta disponibilidad combinada con seguridad. El modelo de Tecnología como Servicio (SaaS) es una tendencia cada vez más adoptada por las empresas. Este enfoque elimina la necesidad de adquirir, instalar y mantener software, ya que solo se requiere el pago de una cuota mensual que permite acceder a diversas funcionalidades siempre actualizadas y en cumplimiento con las regulaciones vigentes.

3 -Integración en un solo sistema. La integración de todas las plataformas con un único proveedor ofrece diversas ventajas, como la capacidad de priorizar tareas según su importancia, incluyendo la planificación de rutas, la ejecución de la última milla y la confirmación de entregas. La herramienta de planificación de rutas combina información sobre restricciones de clientes, vehículos, ventanas de servicio y rutas, así como la definición de paradas de descanso y otros detalles que permiten crear una ruta óptima.

4 -Visibilidad global del tráfico (tanto de clientes como de pedidos). La tecnología actual ofrece visibilidad en tiempo real de camiones, rutas, pedidos y clientes para todas las funciones de cada organización. Esto permite comparar lo planificado con lo real, identificar ubicaciones de conductores y evaluar su rendimiento. Además, se pueden usar herramientas analíticas para generar informes y paneles de control, facilitando la gestión y ajustes en las rutas.

Una tecnología nueva que genera muchos desafíos

Aunque la IA está transformando los negocios en América Latina, los desafíos para su implementación persisten. Así lo reflejan las respuestas de las empresas incluidas en el estudio "La Inteligencia Artificial en las empresas de América Latina", de NTT Data y MIT.

Falta de talento especializado, preocupaciones sobre costos, resistencia al cambio y ciberseguridad, son solo algunos de los principales retos que deben tomarse en cuenta para su adopción, aclara.

Además, una preocupación creciente que ha surgido es la ética relacionada con la IA y su adopción, centrada en cuestiones de transparencia, privacidad, seguridad y responsabilidad. Un factor en el que las empresas tienen prestar especial atención y que aún no tiene un fundamento de acción claro.

La adopción estratégica de la Inteligencia Artificial se ha convertido en un imperativo en un mundo donde los negocios evolucionan diariamente. Conocer los desafíos y oportunidades que proporciona esta tecnología es clave para tomar decisiones más estratégicas e informadas que impulsen el éxito de su adopción y con ella, el de la organización.

Para trazar una radiografía sobre la madurez de la Inteligencia Artificial en las empresas de América Latina, se efectuaron 120 encuestas a líderes empresariales de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú.

Del total de participantes, el 67,5% lideran áreas relacionadas con la tecnología y la implementación de soluciones, mientras que el 32,5% dirigían áreas de negocio.

La muestra engloba diferentes sectores, con un predominio en Tecnología y Software (26%), seguido de Banca y Finanzas (15%), Energía y Petróleo (9%), Consultoría (8%), y los sectores Público y Educativo (7% cada uno).

Complementariamente a esta metodología cuantitativa también se siguió un enfoque cualitativo que se concretó en la realización de 10 entrevistas en línea con grandes líderes tecnológicos (entre ellos CDO, CIO, gerentes ejecutivos de tecnologías de la información (IT, por sus siglas en inglés) y directores de áreas de negocio, con el objetivo de validar los hallazgos e hipótesis que emergían de la investigación.

Este enfoque dual permitió obtener una amplia perspectiva de la situación actual y las tendencias futuras en el ámbito de la Inteligencia Artificial en la región

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