Transportar, recoger y entregar: eso es lo que define la logística.

Los proveedores conocen bien las rutas y sus características físicas, pero esto resulta insuficiente ante la necesidad de entregas en intervalos de tiempo específicos, recogidas ad hoc y envíos instantáneos, lo que desafía a una industria extremadamente competitiva.

Después del Big Data, el siguiente paso en la evolución de la logística son las máquinas inteligentes, capaces de aprender por sí mismas. Estas permitirán encontrar las rutas más cortas, gestionar tareas rápidamente, automatizar la administración y personalizar las entregas.

Deutsche Post DHL ha sido pionera en el uso de SmartTruck. Desde principios de los 2000, la empresa ha utilizado rutas en tiempo real. La cartografía digital y satelital ha avanzado rápidamente gracias a la integración de datos de mapas, patrones de tráfico y registros de ubicaciones en redes sociales.

Con el rendimiento, la accesibilidad y el coste más favorables que nunca, DHL e IBM han publicado el informe «Inteligencia Artificial: hoy, una novedad; mañana, una necesidad». En este documento, ambas empresas apuestan por el potencial de la IA para transformar la logística, haciéndola proactiva, predictiva, automatizada y personalizada.

En un mundo incierto y volátil, la IA permitirá a la logística pasar de un modelo reactivo a uno predictivo que identifique oportunidades.

Transporte aéreo y robots

En el transporte aéreo, que representa el 1% del volumen global de mercancías pero el 35% de su valor, la mayoría de las rutas se planifican con datos históricos y la experiencia de profesionales. Con IA, situaciones como el boom de los spinners en 2017, que causó problemas logísticos por la venta masiva de juguetes en pocos meses, podrían haberse gestionado mejor.

Los robots clasificadores también están revolucionando el envío de cartas, paquetes y palés. La empresa finlandesa Zen Robotics ha desarrollado ZRR2, un robot que utiliza visión artificial y algoritmos de aprendizaje automático para clasificar materiales reciclables en cintas transportadoras en movimiento.

«Las condiciones tecnológicas, empresariales y sociales actuales favorecen un cambio de modelo hacia operaciones logísticas proactivas y predictivas más que en cualquier otro momento de la historia», explica Matthias Heutger, director de Innovación de DHL, en la introducción del informe.

La IA ahorra tiempo al mecanizar tareas simples y repetitivas y al automatizar el aprendizaje de los softwares que manejan estas tareas administrativas.

¿Hay oportunidades dentro de la Inteligencia Artificial en la Logística y el transporte?

En un mercado cada vez más competitivo, las empresas de suministro están en una carrera constante por mejorar la eficiencia y crear valor a menores costes. Muchos sectores ya han adoptado con éxito la IA.

En la industria automovilística, la IA es crucial para el autoaprendizaje de vehículos autónomos. En un proyecto de mayor envergadura, el Laboratorio de Investigación de Transporte Británico, junto con DHL y DAF Trucks, liderará un proyecto de camiones semi autónomos en las autopistas del Reino Unido en 2019.

Además, la startup estadounidense Robby Technologies está desarrollando Robby 2, un vehículo terrestre autónomo que navega aceras, cruces de carreteras y ferrocarriles, utilizando IA para detectar cambios en el terreno.

¿Y qué pasa con los chatbots?

Los chatbots, por otro lado, mejoran la experiencia del cliente. En 2017, DHL Parcel fue una de las primeras empresas en ofrecer un servicio basado en voz con Alexa de Amazon, permitiendo a los clientes rastrear paquetes y obtener información de envío mediante comandos de voz.

La transición hacia la logística cognitiva será un proceso de varios años.

En el ámbito del consumidor, la IA ha llegado para quedarse, cambiando para siempre el paradigma de la industria.

La combinación de Big Data, visión por ordenador y lenguaje inteligente permitirá una interacción más eficiente. A medida que las empresas de la cadena de suministro adopten la transformación digital, la IA jugará un papel cada vez más importante, acelerando la evolución hacia un futuro proactivo, predictivo, automatizado y personalizado.