Impacto de la Inteligencia Artificial en la Industria

¿Cómo está impactando la tecnología de inteligencia artificial en la industria de la logística hoy en día y cuál es el panorama futuro?

El mes pasado, Descartes Systems Group (un patrocinador de Talking Logistics) celebró su “Foro de Innovación Descartes 2023 para corredores, transportistas y aduanas”. Adrián González fue panelista en una sesión titulada “IA en tecnología logística: ¿aliado o adversario?” Lo acompañaron en el escenario virtual Nelson Cabral, Gerente Nacional de Aduanas de DSV Air & Sea Inc., y Glenn Palanacki, Vicepresidente de Estrategia Industrial de Descartes.

La sesión está disponible en línea, por lo que si se perdió la sesión en vivo, le recomiendo que visite el sitio web del evento y la vea cuando pueda.

En la publicación de hoy, compartiré algunos de los comentarios de Adrián González relacionados con la siguiente pregunta que se hizo durante la conferencia: ¿Cómo está impactando la tecnología de inteligencia artificial a la industria de la logística hoy en día?

Cuando se trata de Inteligencia Artificial en su conjunto, muchas empresas (incluidos los proveedores de servicios logísticos) todavía se encuentran en la fase de aprendizaje, es decir, están tratando de comprender el panorama tecnológico y lo que es posible, y es un poco desafiante porque todo está evolucionando muy rápido.

De hecho, en una encuesta que realizó en febrero pasado, preguntó a los miembros de la comunidad de investigación de la cadena de suministro de Indago, que son todos ejecutivos de cadena de suministro y logística de empresas de fabricación, venta minorista y distribución: «¿Su empresa utiliza inteligencia artificial en su suministro?». ¿Operaciones de cadena o logísticas? Más de dos tercios de los encuestados (68%) dijeron que no estaban usando IA en la actualidad.

Como dijo un ejecutivo de la cadena de suministro: «Espero utilizar la IA en el futuro para una toma de decisiones más ágil, entendiendo que será un viaje de ‘gatear, caminar, correr'».

La hora estimada de llegada predictiva (ETA) es probablemente el caso de uso de IA más frecuente en la logística actual. Y en el almacén, la IA se incorpora a los sistemas operativos de robots móviles autónomos.

La IA generativa es la nueva y genial incorporación, por lo que todavía estamos en las primeras etapas de cómo se utilizará esta capacidad.

Los primeros casos de uso de la IA generativa probablemente serán en el servicio al cliente. Todos sabemos que las preguntas más comunes que hacen los clientes son: «¿Dónde está mi pedido?» ¿Dónde está mi envío? Por lo tanto, pronto veremos chatbots impulsados ​​por la tecnología ChatGPT o Bard que pueden responder esas preguntas rápidamente, y que pueden ayudar a los clientes a resolver problemas y quejas, y hacerlo de una manera más rentable y escalable.

Otro caso de uso es la adquisición. Walmart, por ejemplo, ha utilizado chatbots de IA en adquisiciones para negociar con un conjunto relativamente pequeño de proveedores de equipos y, según el artículo de Harvard Business Review que analiza el caso, la empresa ha comenzado a utilizar la tecnología para negociar tarifas en el transporte. También estamos viendo el surgimiento de adquisiciones autónomas en el transporte, que utilizan inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencias del comportamiento aplicadas para desarrollar perfiles de transportistas y predicciones de precios.

También verá la tecnología de IA generativa integrada en las interfaces de usuario de las aplicaciones de software de cadena de suministro y logística. Entonces, en lugar de tener que mirar varios informes y paneles, entabla una conversación con el sistema:

«¿Qué envíos entrantes están retrasados ​​hoy?»

El sistema responde en unos segundos con una lista de todos los envíos retrasados.

Luego pregunta: «¿Tengo inventario en otras ubicaciones que pueda usar para cumplir con los pedidos afectados?»

El sistema responde en segundos con posiciones de inventario relacionadas con los pedidos afectados.

Luego pregunta: «¿Cuáles son las tarifas actuales para realizar envíos desde esos lugares?»

Y la conversación continúa hasta que tenga toda la información que necesita para tomar una decisión. ¿Puede un gerente de logística hacer este análisis hoy con métricas y paneles existentes? Sí, pero puede que les lleve 20 minutos, frente a 5 minutos o menos con un asistente de IA.

En el futuro, podríamos alimentar un motor de IA generativa con datos de la cadena de suministro para ayudar a las empresas a generar mapas visuales de su cadena de suministro. Hoy en día, mapear la cadena de suministro es muy difícil, requiere mucho tiempo y es costoso. Pero si alimenta un motor de IA generativo con datos de órdenes de compra, avisos de envío anticipados, facturas, conocimientos de embarque, actualizaciones de estado, comprobantes de entrega y otras transacciones que fluyen entre socios comerciales en una red empresarial, podría generar un mapa gráfico de la cadena de suministro para usted.

En el frente del comercio global, los profesionales de cumplimiento comercial utilizarán la IA para ayudar con la clasificación HS (SISTEMA ARMONIZADO) (NOMENCLATURA INTERNACIONAL PARA LA CLASIFICACIÓN DE PRODUCTOS). El sistema puede tomar los atributos dados de un artículo y combinarlos con decisiones de clasificación aplicadas en el pasado para asignar un código HS automáticamente (aunque un experto en comercio, al menos inicialmente, aún revisaría y aprobaría la clasificación).

También utilizarán la tecnología para ayudar con la detección de personas denegadas. El sistema puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo, para resaltar nombres, apodos, alias, errores ortográficos, etc., que suenan similares, para realizar estas evaluaciones de manera más rápida y precisa (nuevamente, con la supervisión de expertos en comercio).

Estos son solo algunos ejemplos. Estoy seguro de que si volvemos a tener esta conversación dentro de un año, habrá muchos más casos de uso de IA en logística, incluidos algunos que ni siquiera imaginamos hoy.