Beneficios de la Inteligencia Artificial generativa para el sector de la logística

Llegó a finales de 2022 y en menos de doce meses la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha demostrado su gran potencial para revolucionar la industria logística en los próximos años. Su capacidad para analizar grandes cantidades de datos y generar soluciones eficaces, a partir de ellos, puede ser la llave que permita a las empresas del sector mejorar significativamente su eficiencia y reducir costes y tiempo.

Pero, antes de entrar en los detalles de su aplicación en la logística, debemos saber qué es exactamente la Inteligencia Artificial Generativa. Se trata de una rama de la Inteligencia Artificial que se dirige a la creación de contenido original y diverso a partir de datos de entrada o algoritmos predefinidos. Utiliza técnicas de aprendizaje automático, redes neuronales y algoritmos evolutivos para aprender patrones, estilos y estructuras en los datos, desde los que generar resultados que imitan o amplían dichos patrones. Su aplicación abarca campos como la música, el diseño 3D, la generación de texto o imágenes y tiene la capacidad de facilitar la innovación y mejorar la eficiencia de múltiples industrias.

El ejemplo más sonado de estos sistemas es el Chat GPT, desarrollado por OpenAI. Un modelo de lenguaje generativo basado en la arquitectura GPT, que actualmente podemos utilizar en su plataforma y que es capaz de generar respuestas coherentes y contextuales en conversaciones de texto. Se basa en el per-entrenamiento y el ajuste fino. Lo que quiere decir que se comienza entrenando en un gran cuerpo de texto para aprender patrones y estructuras generales del lenguaje y luego se ajusta a tareas específicas o dominios con conjuntos de datos más pequeños y específicos.

Cómo se puede aplicar la Inteligencia Artificial Generativa a la logística

Para los no expertos en estos sistemas ultra innovadores, los conceptos anteriores pueden parecer farragosos, pero lo que sí es fácil de comprender es que la IAG, aplicada al ámbito de la logística, puede ser vital para incrementar la eficiencia y la optimización de las operaciones de las empresas de este sector. Éstos son algunos claros ejemplos:

Optimizar las rutas de transporte

Gracias IAG podemos analizar datos históricos, en tiempo real, de tráfico, condiciones climáticas y cualquier otro factor que influya en el buen funcionamiento de la logística. A partir de esta información, la IA puede diseñar rutas de transporte optimizadas que minimicen el tiempo de tránsito, el consumo de combustible y los costos asociados. Por otra parte, aunque todavía no están perfeccionados, la IA puede ser el factor determinante para la entrada en el mercado de los coches autónomos.

Planificación de la cadena de suministro

La IAG es capaz de analizar patrones de demanda, fluctuaciones en la producción y todos aquellos factores que son clave para generar planes de producción y distribución optimizados al máximo. De este modo, las empresas pueden anticiparse a las necesidades futuras, gestionar mejor los recursos actuales y reducir el riesgo de interrupciones en la cadena de suministro.

En la industria y muy especialmente en la logística, predecir el comportamiento de la demanda y la buena gestión de los inventarios es crucial para garantizar la eficiencia de las operaciones y con ella la satisfacción de los clientes. Hasta ahora, estos procesos se basaban en datos históricos y análisis manuales, que necesitaban mucho tiempo y conllevaban muchos errores. Con la IAG las empresas logísticas pueden aprovechar algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para generar predicciones precisas sobre la demanda futura y optimizar sus niveles de inventario y programación de producción.

La IAG también puede ayudar a identificar posibles interrupciones en la cadena de suministro, como eventos climáticos o retrasos en el transporte. Al contar con información y análisis predictivos en tiempo real, las empresas pueden responder de forma proactiva y adelantarse a posibles interrupciones antes de que ocurran.

Gestión de almacenes y centros de distribución

La IAG tiene la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos relacionados con la gestión de almacenes, la ubicación de los productos, los tiempos de movimiento o los patrones de demanda. A partir de estos datos, la IA puede diseñar almacenes optimizados que maximicen la eficiencia en la manipulación y el almacenamiento de productos.

Servicio al cliente

La IAG puede ayudarnos a ofrecer un servicio de atención al cliente mucho más personalizado, en el que se den respuestas mucho más claras, concisas y  rápidas. Además, al automatizar las respuestas a consultas comunes se libera a los agentes de servicio al cliente para que se puedan ocupar de problemas de mayor complejidad. Esto supone una auténtica revolución que va mucho más allá gracias a los asistentes de voz con tecnología IAG. Con ellos no solo brindamos una experiencia mucho más personalizada y fluida a los clientes sino que también podemos analizar sus sentimientos, identificando potenciales problemas antes incluso de que se conviertan en realidad. Es decir, las empresas pueden abordar las inquietudes de sus clientes de manera proactiva y mejorar así la satisfacción general.

Si los beneficios que puede aportar la IAG son indudables, no es menos cierto que vienen de la mano de grandes desafíos y riesgos, no solo para la industria logística sino para cualquier negocio. Garantizar la seguridad de los datos, la privacidad y la ética en el uso de esta tecnología será vital para asegurar un futuro sostenible y exitoso para las empresas en la nueva era de la IA.[:]