La evolución de la IA en el sector logístico
La inteligencia artificial (IA) está creando oportunidades sin precedentes en la logística, sin embargo, muchas empresas aún no saben cómo implementarla de manera efectiva. Según Chris Caplice, director ejecutivo del MIT Center for Transportation and Logistics, la IA es un «objetivo en movimiento». Esto significa que lo que antes se consideraba IA avanzada ya no lo es, lo que presenta un reto continuo para las empresas que buscan mantenerse al día.
Para usar la IA de manera efectiva, es crucial que los gerentes comprendan cómo las distintas herramientas analíticas pueden trabajar juntas. La IA tradicional analiza datos para completar tareas específicas. La IA generativa crea nuevo contenido usando modelos avanzados de lenguaje. La investigación operativa aplica métodos científicos para estudiar sistemas que necesitan decisiones humanas. Estos métodos incluyen la programación lineal y los modelos de redes.
En logística, estas metodologías se complementan y no necesitan reemplazarse entre sí. Por ejemplo, combinar IO (investigación operativa) con IA puede ser muy eficaz. Esto permite resolver problemas logísticos complejos que antes eran difíciles de manejar con herramientas tradicionales.
Cómo la IA resuelve retos logísticos actuales
La IA está preparada para resolver muchos de los problemas que enfrenta la logística hoy en día. Algunos de estos problemas incluyen la fragmentación de las cadenas de suministro, la volatilidad del mercado, las preocupaciones de seguridad, y el impacto ambiental del transporte. Por ejemplo, algunas empresas líderes en logística han usado el aprendizaje automático para crear modelos de precios algorítmicos. Estos modelos aseguran tarifas anticipadas para los transportistas, eliminando problemas y dudas en la estimación de precios.
Innovaciones en enrutamiento y eficiencia
Además de los precios, estas empresas han abordado el problema del enrutamiento de vehículos, que es un desafío complejo. Implica encontrar la ruta más eficiente para entregar bienes en varios destinos. Actualmente, los camiones en muchos países viajan con aproximadamente un 30% de su capacidad vacía. Esto genera un gran desperdicio de tiempo y combustible, además de contribuir a las emisiones innecesarias de carbono. Sin embargo, con el diseño algorítmico de rutas óptimas, estas empresas han logrado reducir este porcentaje de kilómetros vacíos al 10-15%.
Muchas empresas están utilizando tecnología para optimizar el enrutamiento de vehículos. Combinan la investigación operativa con la experiencia humana para reducir el tiempo, el costo y la distancia en el transporte de carga. Sin embargo, en rutas más complejas, estos métodos ya no son suficientes. Es aquí donde la combinación de IA tradicional, IA generativa y herramientas analíticas se vuelve esencial para mejorar los resultados de las rutas.
Ventajas estratégicas de la IA en logística y transporte
Los beneficios estratégicoss de la IA generativa en la logística son notables y se pueden resumir en cuatro puntos clave:
- Mejor rendimiento con datos nuevos: Estos modelos superan sus datos de entrenamiento, lo que significa que funcionan mejor con datos nuevos que con los utilizados durante el entrenamiento.
- Aprendizaje continuo: Al entrenarse continuamente, los modelos aprenden automáticamente mejores políticas de enrutamiento y se adaptan a cambios sin necesidad de programas especiales.
- Reducción de la dependencia de algoritmos especializados: La IA elimina la necesidad de programas diseñados específicamente para problemas particulares, lo que simplifica la gestión.
- Adaptabilidad a problemas diversos: Los modelos de IA se adaptan bien a problemas no previstos, como variaciones en las capacidades de los vehículos, sin requerir intervenciones manuales.
El Futuro de la logística y transporte con IA
En resumen, la inteligencia artificial está transformando los sectores de logística y transporte al ofrecer soluciones más rápidas, completas y efectivas a problemas que antes se resolvían de manera tradicional. La exploración y el desarrollo continuo de estas tecnologías prometen un futuro donde la IA desempeñe un papel cada vez más dominante en la optimización logística y del transporte, beneficiando a las organizaciones que adopten estas innovaciones.
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