• Desde la automatización hasta los datos en tiempo real, la inteligencia artificial en logística permite a las empresas obtener una ventaja competitiva en una industria en rápida evolución.

A medida que la industria de la logística se vuelve cada vez más compleja y competitiva, las empresas deben comprender los beneficios y desafíos de la automatización, y cómo introducirla de manera estratégica en sus procesos logísticos.

En el entorno empresarial acelerado de hoy en día, las empresas buscan constantemente formas de aumentar la eficiencia y la productividad, al mismo tiempo que reducen los costos y abordan los problemas de sostenibilidad.

Una de las formas más efectivas de lograr esto es a través de la automatización. Al automatizar las tareas rutinarias y repetitivas, las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos valiosos a la vez que minimizan la posibilidad de errores humanos.

Se estima que 3 de cada 10 empresas en Latinoamérica ya están utilizando inteligencia artificial en sus procesos¹; México es el cuarto país de la región con mayor tasa de adopción (41%), por lo que aún existe una importante área de oportunidad para las empresas, de incorporar nuevas tecnologías en sus operaciones², como la inteligencia artificial y el metaverso en la logística.

¿Existe un metaverso para las operaciones logísticas?

La automatización de la cadena de suministro y la inteligencia artificial en logística proporcionan visibilidad en tiempo real de las operaciones, como los niveles de inventario, el seguimiento de los envíos y el estado de las entregas, lo que permite que los gerentes de logística identifiquen y aborden de manera proactiva problemas potenciales, como demoras o interrupciones. ¿Qué pasaría si estas áreas de oportunidad pudieran visualizarse antes de que sucedan?

Quincus, plataforma SaaS de autoservicio enfocada en la automatización y optimización de procesos logísticos, ha dado el siguiente paso en el uso de la inteligencia artificial, al desarrollar un metaverso logístico, donde los usuarios pueden simular operaciones y comparar diferentes escenarios para decidir qué modelo de procesos se adapta mejor a situaciones particulares.

“Visualizamos el metaverso de la logística como un gemelo digital de una red logística, esto es, un modelo virtual que simula con exactitud el comportamiento de los procesos, lo que permite ajustarlos y probar diferentes soluciones sin correr riesgos. Es una fuerte tendencia en la Industria 4.0”, compartió Katherina Lacey, Co-fundadora y Directora de Producto de Quincus.

Para Quincus, el metaverso en la logística se compone de cuatro elementos principales:

Modelos de aprendizaje por refuerzo (RL) que permiten programar y optimizar la simulación del transporte. Al utilizar modelos de aprendizaje por refuerzo de última generación, se genera un agente virtual que aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones.

Modelos de agentes mundiales que simulan el entorno al que se enfrentarán las operaciones.

Datos, ya que los modelos se alimentan de un gran volumen para entrenar los modelos de aprendizaje.

La aceleración de hardware, pues las operaciones requieren una gran potencia de procesamiento.

Rompiendo las barreras de la automatización de procesos logísticos

Las principales barreras para la adopción de inteligencia artificial en los negocios, son las limitaciones en conocimiento y habilidades sobre IA por parte del personal y los tomadores de decisiones (34%), la falta de herramientas o plataformas para desarrollar modelos de IA (25%) y la complejidad en los datos (24%)¹.

Para superar estos obstáculos, hoy es posible realizar investigaciones centradas en el usuario, donde se toman en cuenta sus observaciones para mejorar las interfaces, el uso de datos y facilitar la implementación de nuevas tecnologías en las empresas logísticas.

“Cuando desarrollamos modelos de machine learning y modelos de aprendizaje por refuerzo (RL), nos damos cuenta de que la IA no es un juego de niños; es una ciencia seria que exige atención al detalle. La escasez de datos, los obstáculos de adquisición y la falta de confiabilidad plantean desafíos que debemos superar. Las limitaciones matemáticas y de computación también entran en juego, lo que dificulta lograr la convergencia. Al ponernos en el lugar de nuestros usuarios e identificar sus puntos débiles, podemos tomar decisiones rápidas e informadas que nos impulsen en la dirección correcta”, agregó Katherina.

Comenzando en pequeño pero de manera constante

Hoy en día, las organizaciones utilizan la inteligencia artificial para la automatización de procesos (33%), la seguridad y detección de amenazas (29%) y la inteligencia y análisis del negocio (26%)¹, importantes áreas de oportunidad para la optimización y el crecimiento de los negocios.

En el mundo de los negocios, la adaptación constante y la persistencia son valores que definen la transformación y el éxito de las compañías. Para una transición a un ecosistema liderado por la automatización, las empresas deben adoptar un enfoque “lento y constante para ganar la carrera”.

Quincus comparte cuáles son los 5 pasos que deben considerar las empresas para la implementación de nuevas tecnologías de automatización e inteligencia artificial en empresas de logística:

Identificar dónde puede brillar la automatización de procesos logísticos y de la cadena de suministro, como tareas complejas, técnicas, propensas a errores; las que consumen mucho tiempo o que son repetitivas.

Definir qué harán las máquinas y qué la fuerza de trabajo, como calcular soluciones óptimas, generar más alternativas y tomar decisiones.

Involucrar a colaboradores, principalmente a aquellos que conocen mejor que nadie los procesos y operaciones; involucrarlos en el diseño conjunto de la automatización de los procesos logísticos, comunicar sus beneficios, y brindar capacitación y soporte para adaptarse a los nuevos métodos. Esto será fundamental para una transición exitosa.

Monitorear y medir los resultados con un seguimiento del progreso que asegure que el proyecto de automatización logrará los resultados deseados.

Evaluar y ajustar los resultados del proyecto de automatización de los procesos logísticos con regularidad, realizando ajustes para alinearlos con los objetivos de la empresa.

“Con estos pasos y la ayuda de nuevas tendencias como el metaverso en logística, las empresas pueden introducir gradualmente la automatización en sus operaciones, reducir las interrupciones y garantizar una transición sin complicaciones”, concluyó Katherina.