El uso de la Inteligencia Artificial en logística no siempre está bien enfocado


El uso de la Inteligencia Artificial no es nuevo en el sector logístico. Cientos de almacenes hacen uso de esta tecnología para automatizarse, conseguir datos e información con los que tomar decisiones más acertadas y suponen un paso más en la capacidad para resolver el gran reto del sector: ciclos de aprovisionamiento cada vez más cortos y clientes finales que cada vez tienen más poder de decisión e influencia en la calidad del servicio, lo que lleva a tener que optimizar la cadena de valor según factores como los tiempos de entrega, la cadena de suministro o la capacidad de respuesta.


Teniendo en cuenta todos estos desafíos, empresas como Vector ITC a través de Ágora, una filial especializada en soluciones para la cadena de suministro, ya han destacado la importancia del uso de la IA para resolver los nuevos retos y modelos de negocio que surgen en torno a la logística. Sin embargo, ellos mismos comentan la posibilidad de no estar aprovechando la tecnología al máximo.


Así, el propio Aaron Ranson, director de Soluciones de Vector ITC, ha declarado que “la I.A. no es un fenómeno nuevo en la cadena de suministro. Existen almacenes automatizados con robots que son capaces de identificar y mover mercancía de forma completamente automatizada. La I.A. es, más bien, la respuesta a la necesidad de optimizar la cadena de valor según múltiples ejes, los cuales van desde la utilización del espacio, la categorización de los productos, la estrategia de aprovisionamiento, la logística de transporte, almacenamiento, etc.”.


En este sentido, la pregunta más recurrente es: ¿Se está aprovechando toda esta información? ¿Son mejorables los modelos que hasta ahora han sido usados para la planificación de la supply chain? Actualmente siguen gobernando los modelos predictivos lineales y la experiencia en tienda, ya que, en ocasiones, los algoritmos utilizados de Inteligencia Artificial no han alcanzado los resultados esperados. La aspiración es que los nuevos modelos de inteligencia artificial mejoren los procesos de negocio, en especial el delivery, dentro del sector retail.


Ante preguntas como esta: “La idea es saber el grado de confianza que se tiene en estos modelos, si los mismos pudieran ser complementarios, capturando mejoras adicionales para el negocio, y conocer el ROI de dichos proyectos”, añade Aaron Ranson.


Los especialistas aseguran que necesitamos muchos más datos de los que manejamos y que debemos abarcar una visión holística y no centrarnos tanto en los datos históricos, incluyendo datos que no son parte del negocio pero que son claves (eventos externos que pueden cambiarlo todo, como por ejemplo una acción en redes sociales o cambios meteorológicos inesperados).

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