Inteligencia Artificial en Logística

La aplicación de la inteligencia artificial y su impacto en el comercio internacional

Martín Clément

Martín Clément:Mucho se habla últimamente acerca de la inteligencia artificial (IA). ¿Es una forma de construir robots? ¿Son técnicas para crear cerebros informáticos? ¿Será una manera de reducir nuestros problemas y dejar que las máquinas piensen por nosotros?

La inteligencia artificial es definida como “la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible”.

Estamos hablando entonces de programas o algoritmos matemáticos que utilizan gran cantidad de datos para que, de manera iterativa, generen resultados cada vez más exactos de acuerdo a un modelo de aprendizaje. Si bien la lógica detrás de estos algoritmos es relativamente simple, no quiere decir que puedan resolver todos los problemas o que se pueda construir un cerebro humano tal como lo conocemos, al menos por algún tiempo. Es decir, se puede obtener cierta inteligencia con muy buenos resultados para resolver problemas adecuadamente definidos. Hay ejemplos de IA que solemos utilizar a diario, como los navegadores de internet, los chatbot, que responden preguntas generales, las aplicaciones que reconocen imágenes e, incluso, aparatos médicos para diagnóstico temprano de determinadas afecciones.

El avance de este tipo de inteligencia se ha visto acelerado gracias al exponencial crecimiento -siguiendo la ley de Moore- de la capacidad de almacenaje y procesamiento de datos que las computadoras han adquirido; más la irrupción del Big Data, o la posibilidad de explotar una gran cantidad de datos para crear diferentes aplicaciones.

También a que en los últimos años varias empresas líderes como Google, Microsoft o IBM han publicado sus bibliotecas de código abierto para construir y entrenar redes neuronales y así detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.

De esta manera, prácticamente cualquier persona o empresa puede hoy armar su propia red neuronal para resolver problemas que cumplan determinados requisitos, básicamente: que exista suficiente cantidad de datos y estos tengan incidencia en un resultado medible, y que sea posible cuantificar la mejora obtenida, ya sea en tiempo, recursos o calidad de los resultados.

Quizás muchos de nosotros comprendamos la importancia de generar datos, aunque pocos hayamos pensado en cómo encarar posibles aplicaciones derivadas de su gestión. Algunas de ellas podrían consistir en:

  • Optimizar propuestas comerciales al encontrar la mejor solución dentro de un grupo relativamente extenso de resultados posibles.
  • Generar gráficos más inteligibles al obtener nuevos puntos partiendo del conocimiento de un conjunto discreto de puntos.
  • Clasificar más rápidamente elementos en categorías.
  • Predecir resultados dado un conjunto de variables que cambian en el tiempo, suponiendo que haya un patrón o tendencia, como podría ser la predicción de vientos o de variables económicas.

¿Cuántas aplicaciones podría tener la IA en comercio exterior y logística? Pueden ir desde la optimización de tiempos para el retiro y consolidación de contenedores hasta para la carga de camiones en función de tiempos históricos de despacho, así como también en la reducción de riesgos derivados de la clasificación arancelaria, y pasando por la predicción de posibles incumplimientos en la entrega internacional. Prácticamente, las oportunidades de mejora son incalculables. El desafío es producir una suficiente cantidad de datos, de forma tal que se justifique la instrumentación de soluciones IA. Sin dudas que es el Gobierno quien dispone por naturaleza de una mayor cantidad de información relacionada a los procesos aduaneros y de comercio exterior, y que por razones de seguridad informática y de protección de datos personales aquella no puede ser entregada a terceros sin un pormenorizado estudio previo y rigurosos procedimientos de control. Pero eso no quita que, sin descuidar esto último, exista la posibilidad de generar mejoras concretas y tangibles de costos para la industria a través de su explotación. El tiempo de permanencia de contenedores en los puertos, de despacho aduanero según el canal de verificación y la posición georreferencial de los camiones disponibles, son solo algunos ejemplos de datos que podrían utilizarse para optimizar la logística. Incluso con el incipiente crecimiento de los Trámites a Distancia (TAD) se están generando cada vez más datos que podrían ser explotados con este mismo fin.

Por el lado privado, y aprovechando este impulso oficial hacia la tecnificación, existen algunos desarrollos informáticos que -con una adecuada estrategia de crecimiento en la nube- podrían avanzar en este mismo sentido. Incluso algunos ya cuentan con grandes cantidades de datos de las operaciones aduaneras al digitalizar y custodiar los legajos de las declaraciones. Asimismo, algunas asociaciones privadas como cámaras empresarias o agencias de carácter semipúblico podrían pensar en generar aplicaciones orientadas a dar solución operativa a eslabones específicos dentro de la cadena logística internacional, y de esa manera generar datos en cantidad suficiente para que luego, a través de una solución de IA, aquellos puedan ser optimizados.

Está claro que con pocos cambios es posible generar grandes logros. Cabría entonces preguntarnos cuáles son nuestros principales procesos de negocios, es decir, los que mayor valor generan y cuáles son las causas más usuales de pérdida de calidad y eficiencia. Luego, revisar si se están produciendo y registrando los datos referidos a los puntos críticos de esos procesos y sus resultados, y por último si es posible aplicar un algoritmo para obtener información que permita optimizarlo. No debemos exagerar, pero tampoco dejarnos estar frente a las nuevas tecnologías que de a poco comienzan a irrumpir en nuestra vida cotidiana y, en especial, en los negocios.

La monitorización de tareas, el análisis de grandes datos y la ejecución más ágil de las decisiones desafíos de la IA

La vida conectada empieza a articularse en los hábitos de los consumidores. Los servicios conectados han venido a ampliar las funciones domésticas, permitiendo que diversas tareas cotidianas sean más fáciles de ejecutar. O, al menos, más cómodas. Gracias a los servicios basados en Inteligencia Artificial (IA), una tecnología en boga en la actualidad a pesar de estar fraguándose desde los años cincuenta, el mundo de la empresa también ha encontrado una manera de agilizar procesos, mejorar resultados y, en definitiva, optimizar recursos en un entorno cada vez más competitivo.

La robotización de la industria es un hecho incuestionable. Desde hace cien años, las empresas que han buscado la modernidad han centrado sus esfuerzos en adaptar las nuevas tecnologías de la época. La cara menos amable ha sido, sin embargo, la eliminación de miles de trabajos rutintarios en favor de las máquinas, aunque por fortuna han creado otras nuevas tareas en las que poner la mano humana. Y esos avances en materia de «inteligencias» también empiezan a ver la luz en una de las patas del mundo empresarial como es la gestión de los proveedores.

Gosupply, una «startup» española, ha encontrado, así, un espacio de crecimiento de esta tecnología. Fundada en 2017 por el emprendedor Jaime Velasco, la firma apuesta por la creación de una «plataforma de análitica avanzada» diseñada a filtrar la «información agregada» de cada empresa, notificándoles a estas, en tiempo real, «los posibles riesgos, especialmente para las áreas de compras de sus clientes».

Esta idea, todavía en fase de crecimiento y expansión, se sustenta sobre una plataforma de tipo «SaaS» («Software as a Service», software como servicio en español) que permite monitorizar a proveedores y terceras partes de la compañía en todo el mundo con el objetivo de detectar y gestionar cualquier riesgo o desafío que pueda surgir en la cadena de suministro. El objetivo de la compañía es garantizar «una gestión más transparente y eficiente» en este habitual proceso empresarial. Además, el servicio proporciona adicionalmente un sistema de pre-homologación y calificación interna de proveedores, «lo que ayuda a los clientes a afrontar la toma de decisiones» dentro de la empresa con información detallada.

La IA se ha posicionado, en ese sentido, como una de las áreas de mayor crecimiento tanto a nivel empresarial como del mundo del consumo. El presente año 2019 ha abierto las puertas de par en par a esta tecnología, así como los servicios en la «nube», el «blockchain» o el llamado «Internet de las Cosas». Varios escenarios que las diferentes industrias llevan tiempo experimentando. De hecho, un reciente estudio de la firma GP Bullhound considera que una tercera parte de las emrpesas incorporarán la inteligencia artificial en sus procesos a lo largo del año.«La IA es un elemento estratégico para la transformación de los negocios y ofrece enormes beneficios empresariales»

Y no solo eso; diversos estudios apuntan a que la IA tendrá un gran impacto en, por ejemplo, los procesos de selección de personal en el departamento de Recursos Humanos y en otros espacios de la logística de las compañías de todo tipo. Ejemplo son las empresas, ya sean de fabricación de textiles o un «e-commerce», que recurren cada vez más a la IA para avanzar todo lo posible frente a sus competidores. Sin embargo, para muchas empresas la complejidad de adoptar plenamente la IA puede llegar a ser una tarea muy compleja e, incluso, «casi inaccesible», según diversos expertos consultados por este diario. De ahí a que las grandes empreas tecnológicas como Google, Microsoft o Apple no deseen ceder más terreno a sus rivales en esta materia.

«Conseguir que más empresas puedan utilizar Inteligencia Artificial significa que sea más fácil para ellas el descubrir, compartir y utilizar las herramientas y el trabajo ya existentes», sostienen fuentes del gigante de internet estadounidense, que recientemente anunció una plataforma llamada AIHub destinada a las empresas y que pone el foco en simplificar la consulta y análisis de grandes datos.

Fuente de Información: Periódico ABC – Soluciones –

Nueva inteligencia para las previsiones logísticas

DHL, uno de los principales proveedores mundiales de servicios logísticos, e IBM han analizado en el informe “Artificial Intelligence in Logistics” el potencial y la mejor forma de sacar partido a la IA en la industria logística, generando un nuevo tipo de activos y paradigmas logísticos inteligentes. Pueden bajarse el informe completo de gran interés, así como el PDF de una entrevista que sobre el tema realizamos a Cyril Perducat EVP IoT&Digital Offers de Schneider Electric en el IOTWC.

En un momento en el que la IA se encuentra prácticamente omnipresente en el ámbito del consumidor, como lo demuestra el rápido crecimiento de aplicaciones de chabots, asistentes de voz, etc., las tecnologías IA están madurando rápidamentey pueden ayudar a los proveedores a enriquecer las experiencias de los clientes e incluso preparar las entregas de artículos antes de que los hayan pedido.

Para Matthias Heutger, Vicepresidente senior de DHL Customer Solutions & Innovationlas condiciones actuales de la tecnología, los negocios y la sociedad favorecen un cambio de paradigma en las operaciones de logística proactiva y predictiva, más que en cualquier otro momento de la historia. A medida que el progreso tecnológico en el campo de la IA avanza a buen ritmo, vemos que es nuestro deber explorar, junto con nuestros clientes y empleados, como la IA modelará el futuro de la industria logística.

Con la ayuda de la IA, la industria logística cambiará su modelo operativo reactivo por otro más proactivo y predictivo, que mejorará los costes en las actividades administrativas y operacionales orientadas al clientePor ejemplo, las tecnologías IA se pueden usar en el reconocimiento avanzado de imágenes para rastrear el estado de los envíos y activos,llevar al transporte la autonomía de extremo a extremo, o predecir las fluctuaciones en los volúmenes de envíos globales antes de que ocurran.Claramente, la IAaumenta las capacidades humanaspero también elimina el trabajo de rutina, lo que cambiará el enfoque de la fuerza de trabajo de logística hacia una labor más significativa y de mayor valor añadido. (Enlace al informe completo más abajo)

Para Keith Dierkx, que lidera la Industria Global de IBM para Carga, Logística y Ferrocarril,la tecnología está cambiando las cadenas de valor tradicionales de la industria logística, y los ecosistemas están remodelando las empresas, industrias y economías. Al aprovechar la IA en los procesos centrales, las compañías pueden invertir más en los imperativos de crecimiento estratégico para modernizar o eliminar los sistemas de aplicaciones heredados. Esto ayuda a que los activos existentes y la infraestructura sean más eficientes, a la vez que proporciona a los empleados tiempo para mejorar sus habilidades y capacidades.

Fuente de Información: Manutención y Almacenaje