United Parcel Service (UPS) implementó un sistema de flujo de paquetes hace casi 50 años utilizando una red informática para automatizar la clasificación y optimizar las rutas de entrega. Aunque no se involucró las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial que tenemos hoy en día, el sistema utilizado por la empresa de entrega de paquetes más grande del mundo se convirtió en la base para la integración de procesos automatizados en las operaciones logísticas.

Desde entonces, el uso de IA en logística continúa evolucionando y expandiéndose, las empresas adoptan los algoritmos sofisticados, el aprendizaje automático y la robótica para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.

Actualmente, apenas hay segmentos de la industria de logística que no estén afectados por IA.

"Este es un robot, tu nuevo compañero".

Mayor eficiencia y productividad, costos más bajos, menor margen para errores causados por factor humano y abordar la escasez de mano de obra son algunas de las principales razones por las que las empresas están incorporando tecnología impulsada por la IA en sus operaciones.

El primer segmento de aplicaciones que merece la pena mencionar es la optimización de rutas.La planificación automática de rutas utiliza IA en práctica para escudriñar grandes cantidades de datos, como condiciones meteorológicas, incidencias en la carretera, restricciones de conducción durante fines de semana y días festivos, obras viales, congestión del tráfico, rendimiento del vehículo, horarios de entrega y otros factores relacionados. Esto determina las rutas más eficientes y rentables para una entrega oportuna y al mismo tiempo evita viajes en vacío.

La lituana Girteka, una de las empresas de transporte por carretera más grandes de Europa, reveló recientemente interesantes detalles de su práctica. La inteligencia artificial recopila datos sobre su flota de más de 9000 camiones, que luego se ingresan en el Operador de IA de la compañía junto con información sobre las condiciones de las carreteras, estacionamiento seguro y estaciones de servicio disponibles. El sistema define la ruta y proporciona al conductor instrucciones "de la A a la Z": dónde ir, qué ruta tomar, dónde realizar las pausas obligatorias y dónde repostar el vehículo.

Los vehículos autónomos ocupan el siguiente lugar en la lista. Desde las carretillas elevadoras en los almacenes hasta los camiones pesados, la inteligencia artificial es crucial para proporcionar la adaptabilidad necesaria para que los vehículos autónomos naveguen y tomen decisiones informadas. La IA procesa datos de sensores, cámaras y lídares para interpretar el entorno y tomar decisiones en tiempo real, permitir la comunicación entre vehículos autónomos y tiene la capacidad del "análisis predictivo".

Por un lado, los vehículos sin conductor en el futuro pueden ser una forma de cubrir puestos de trabajo crónicamente vacantes y resolver, al menos parcialmente, el problema de la escasez de conductores o trabajadores de almacén. Al mismo tiempo, también son "herramientas que potencian el talento humano", como afirmó uno de los fundadores de la startup croata Gideon al presentar su carretilla elevadora autónoma "Tray".

La logística de almacén es un área donde el uso de la IA puede haber avanzado más. La inteligencia artificial optimiza los niveles de inventario, reduciendo el exceso y evitando la acumulación, para una gestión más eficiente de la cadena de suministro. Varios robots automatizan tareas en los almacenes, mejorando la velocidad y precisión en procesos como la recogida y el embalaje.

Hay innumerables ejemplos: uno interesante viene de Berlín, donde los desarrolladores de Amazon Fulfilment Technologies han creado una inteligencia artificial avanzada que puede detectar irregularidades y marcar productos dañados antes de entregarlos al cliente. Los responsables de innovación de Amazon afirman que este sistema de IA es tres veces más eficiente que la identificación manual de productos dañados.

La inteligencia artificial en el transporte y la logística también se utiliza en mantenimiento predictivo, previsión de la demanda, gestión inteligente del tráfico, chatbots para atención al cliente, en combinación con blockchain, para mejorar la transparencia, la trazabilidad, y muchas otras áreas.

Y el costo cuenta.

A pesar de las claras ventajas de utilizar la IA en la cadena logística, muchas empresas se enfrentan a los obstáculos para adoptar dicha tecnología.

En primer lugar está el coste, que a menudo requiere inversiones significativas en software y hardware, lo que puede ser un gran problema para las empresas más pequeñas. Luego está la necesidad de mantenimiento y actualización constantes para garantizar que el sistema proporcione resultados precisos y funcione correctamente a lo largo del tiempo. Además, puede surgir un problema por la falta de personal para mantener y gestionar el sistema. No debemos olvidar la cuestión de la protección de los datos, así como el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, que frecuentemente cambian de un estado al otro.

"Aunque la inteligencia artificial, desde luego, no es la respuesta a todas las preguntas y problemas de la cadena logística, las tendencias actuales muestran claramente que su influencia seguirá creciendo en el futuro. Por ejemplo, más del 70% de los participantes en un estudio alemán, ""Digitalización en la logística"", de 2019 creían que la IA sería indispensable para la industria en diez años, pero en ese momento, menos del 15% de ellos la utilizaban. Apenas tres años después, el 22 % de las empresas de logística alemanas encuestadas utilizaban IA y el 26 % estaba negociando su implementación. Más de la mitad (58%) afirmó que la inteligencia artificial se utilizará ampliamente y asumiría muchas tareas en un futuro cercano. "