IA en logística: beneficios y aplicaciones potenciales

La logística es una parte fundamental de la gestión de la cadena de suministro. Abarca todas las etapas del proceso de creación y entrega de un producto al cliente final, e implica el transporte de materias primas, así como el movimiento y almacenamiento de productos. Los gerentes de logística buscan constantemente formas más eficientes de gestionar este proceso. Hasta ahora, han utilizado softwares de gestión de transporte y almacenes, además de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) que permiten rastrear camiones, vehículos de entrega, trenes de carga y otros medios de transporte. Ahora que la IA se está integrando en estas y otras aplicaciones y dispositivos, los gerentes de logística tienen herramientas aún más precisas a su disposición.

¿Qué es la IA en logística?

La IA se utiliza en logística para diversos propósitos, como el pronóstico de demanda, la planificación de envíos, la optimización de almacenes y la visibilidad paso a paso de rutas, condiciones de carga y posibles interrupciones. Los algoritmos de IA pueden ayudar a los profesionales de la logística a predecir tiempos de tránsito, determinar el mejor transportista al mejor precio y encontrar rutas y proveedores de carga alternativos en caso de interrupciones en el transporte. También pueden automatizar algunos elementos del servicio al cliente, ya sea a través de chatbots impulsados por IA, que manejan consultas básicas, o herramientas de IA, que analizan quejas de clientes y retroalimentan esos datos a los equipos de logística.

Conclusiones clave

• Las empresas están utilizando IA para rastrear la procedencia de bienes y componentes en diferentes etapas de la cadena de suministro, lo que les ayuda a garantizar que sus proveedores cumplan con leyes laborales justas y prácticas sostenibles.
• La IA puede optimizar rutas de transporte considerando el tráfico, el clima, las ubicaciones de entrega y el impacto de huelgas laborales. Con rutas optimizadas, las empresas pueden reducir las emisiones de carbono y el consumo de combustible, además de mover más productos en menos tiempo.
• La IA puede ayudar a resolver problemas con devoluciones de productos. Por ejemplo, puede identificar productos con una alta frecuencia de devoluciones por parte de los clientes, lo que permite a las empresas detectar defectos o discrepancias entre el producto y su mercado objetivo.

La IA en la logística explicada

Los principales objetivos de la IA en logística son generar predicciones de tiempo estimado de llegada (ETA) más precisas basadas en datos internos y de terceros (como pronósticos climáticos y posibles interrupciones laborales) e identificar envíos en riesgo para que los gerentes puedan tomar medidas (como desviar envíos a rutas alternativas). Los modelos de IA se entrenan con órdenes previas y preferencias de los usuarios, lo que mejora el rendimiento operativo y reduce la necesidad de intervención manual. Las empresas que han adoptado un software de gestión de la cadena de suministro impulsado por IA tienen costos logísticos un 15 % más bajos que sus competidores rezagados, y sus niveles de inventario han mejorado en un 35 %, según investigaciones de McKinsey & Company.

El papel de la IA en la logística moderna

El papel de la IA en la logística moderna está en expansión. Una encuesta de 2024, realizada por Zogby Strategies y Xometry a varios CEO del sector manufacturero, reveló que el 97 % de los encuestados planea utilizar IA en sus operaciones en los próximos dos años.

Los gerentes de logística están comenzando a aprovechar las nuevas capacidades de la IA para mejorar la eficiencia del transporte, analizando patrones de tráfico y clima para identificar rutas más eficientes en combustible y evitar retrasos costosos. Los fabricantes dependen de la entrega de miles de componentes de todo el mundo para ensamblar sus productos. Esas entregas deben coordinarse para garantizar que todas las piezas lleguen a tiempo, pero no demasiado pronto, ya que el almacenamiento de inventario en exceso puede representar un costo significativo.

Beneficios potenciales de la IA en logística

El volumen de datos generados durante el transporte, almacenamiento y entrega de productos es inmenso. Los datos incluyen ubicación en tiempo real, temperatura, costos de envío y disponibilidad de transportistas, entre otros. El impacto potencial de la logística impulsada por IA en la satisfacción del cliente es evidente, pero hay muchas otras formas en que la IA mejora la logística, como se describe a continuación.

• Gestión de inventario
  Las herramientas de gestión de almacenes basadas en IA pueden ayudar a los gerentes logísticos a identificar pedidos entrantes con tiempos de cumplimiento que exceden el objetivo. Pueden entonces priorizar la recolección de estos pedidos o ajustar la ubicación de los artículos en el almacén para agrupar productos que se ordenan con frecuencia juntos. Además, las funcionalidades de la inteligencia artificial generativa (GenAI) pueden proporcionar resúmenes estructurados de historiales de revisiones de pedidos y generar correos electrónicos editables de confirmación de pedidos nuevos o modificados.
• Precisión de la demanda
  Las aplicaciones logísticas con IA pueden proporcionar datos que ayuden a los pronosticadores de demanda a predecir problemas que podrían retrasar la entrega de productos terminados. Los datos generados por estas aplicaciones también pueden ayudar a los líderes de logística a priorizar la entrega de productos con mayor impacto en la satisfacción del cliente y la rentabilidad general.
• Optimización del exceso de inventario
  Los fabricantes pueden utilizar análisis predictivos basados en IA para optimizar los niveles de stock, combinando datos históricos y en tiempo real para evitar agotamientos y reducir el volumen de inventario excedente.
• Eficiencia en el cumplimiento
  La IA puede mejorar las tasas de cumplimiento al hacer que los almacenes sean más eficientes, analizando datos históricos de demanda para determinar la mejor ubicación de los productos y recomendando distribuciones de piso y rutas de trabajo para agilizar el cumplimiento. Los líderes de almacén también pueden utilizar IA para evaluar si los contenedores de entrega están llenos con el volumen óptimo de paquetes, sin desperdiciar espacio.
• Precisión en los pedidos
  Las empresas están entrenando algoritmos de IA con datos de cámaras y sensores para detectar y prevenir errores humanos, como seleccionar productos incorrectos o enviarlos a las ubicaciones equivocadas. Estos sistemas pueden analizar datos para identificar patrones de errores frecuentes y sugerir cambios en los procesos, como mejor capacitación para empleados, modificaciones en el embalaje o reubicación de productos según la demanda.
• Optimización de recolección de productos
  La IA puede optimizar la recolección de productos en almacenes al identificar patrones de pedidos y sugerir que los productos comprados juntos con frecuencia sean almacenados en la misma área. También puede recomendar que productos con fechas de entrega más tempranas, como bienes perecederos, se almacenen en secciones de fácil acceso. Esta es otra forma en que las predicciones de demanda impulsadas por IA pueden mejorar la selección de productos.
• Automatización de etiquetas
  Las herramientas de IA generativa pueden automatizar la creación de etiquetas de envío, un proceso que antes era manual y propenso a errores. Estas herramientas pueden integrarse en aplicaciones de gestión logística y de almacenes, admitiendo requisitos de envíos multilingües e internacionales.
• Gestión del transporte
  Las aplicaciones de gestión del transporte basadas en inteligencia artificial pueden predecir las ETA de envío en dos momentos diferentes: en el punto en que el líder de logística está planificando el envío y durante el movimiento de productos. En la etapa de planificación, es útil saber por adelantado si los envíos se pueden retrasar para que los líderes de logística puedan elegir rutas y transportistas alternativos.
  
  Aunque no siempre es posible cambiar los transportistas durante los envíos, los movimientos de varios tramos pueden presentar más oportunidades de optimización. Los responsables de logística pueden utilizar el análisis de datos basado en IA para, por ejemplo, hacer un envío a un puerto diferente o dirigir los servicios de transporte por carretera a una mejor ruta. Las herramientas de IA también se pueden utilizar para analizar los tiempos de envío previstos y reales en paralelo, para que los líderes de logística puedan identificar los carriles más riesgosos y evitarlos siempre que sea posible. Naturalmente, la precisión en la predicción mejora a medida que un envío se acerca al punto de entrega. Una vez que la confiabilidad del ETA alcanza un cierto umbral, las herramientas de gestión con IA pueden usarse para enviar automáticamente una licitación al transportista más adecuado para que esté listo en cuanto llegue el envío.
• Ahorro de combustible
  Para 2050, los sectores globales de aviación y transporte marítimo representarán casi el 40 % de las emisiones globales de dióxido de carbono a menos que tomen medidas para reducir sus niveles actuales, según la Agencia Europea de Medio Ambiente. La logística optimizada con IA puede ayudar a reducir el impacto ambiental del envío de productos y materiales al optimizar las cargas de camiones y barcos, así como las rutas de entrega. En un informe de 2021, el Foro Económico Mundial estimó que el 15 % de las millas recorridas por camiones se realizaron sin carga.
• Optimización del tiempo de entrega
  Los gerentes de logística están utilizando IA para optimizar las rutas de entrega y garantizar que las empresas reciban las materias primas que necesitan, cuando las necesitan, y puedan enviar productos terminados a almacenes o tiendas de manera rápida y eficiente. Los gerentes pueden establecer prioridades basadas en casi cualquier factor, como el volumen de pedidos y la disponibilidad de productos. Incluso, la IA puede ayudar a que los pedidos de clientes de alta prioridad reciban atención especial en cada etapa si están en riesgo.
• Seguridad en la entrega
  Los sistemas de panel de control impulsados por IA y otros sistemas con cámaras y sensores pueden detectar riesgos dentro del vehículo, como conductores distraídos o somnolientos, así como peligros externos, como colisiones inminentes o cambios repentinos en las condiciones de la carretera. Los gerentes de logística también pueden utilizar los datos de estos sistemas para identificar empleados que no cumplen con los protocolos de seguridad. Si ocurren accidentes, los gerentes pueden usar IA para analizar las causas y tomar medidas para prevenir incidentes en el futuro.
• Mantenimiento de almacenes y transporte
  Montacargas, paletas, clasificadores, transportadores, cargadores y otros tipos de equipos de almacén son propensos a fallas, al igual que los equipos clave en camiones, barcos, vagones de ferrocarril, vías ferroviarias y otros medios de transporte. Los líderes de logística pueden aplicar GenAI a los datos de sensores incrustados en estas máquinas e infraestructuras para predecir fallos con mayor precisión, permitiéndoles programar mantenimiento de forma proactiva, evitar tiempos de inactividad no planificados, extender la vida útil de equipos costosos y, en última instancia, mantener en funcionamiento sus cadenas de suministro.
• Devoluciones de productos
  La IA también puede ayudar a identificar problemas en la logística inversa (también conocida como devoluciones de productos). Si un producto en particular tiene una alta frecuencia de devoluciones, u ocurre desde una región específica, los algoritmos de IA pueden detectar rápidamente esas tendencias y alertar al fabricante sobre un posible defecto de diseño, problema de calidad o una discrepancia entre el producto y el mercado objetivo. En caso de que se retiren grandes volúmenes de productos, la IA puede optimizar ese proceso estableciendo un flujo de devoluciones más eficiente, por ejemplo, generando un código especial que dirija los productos retirados a una ubicación designada en lugar de mezclarlos con otras devoluciones.

Aplicaciones de la IA en logística

Los fabricantes están comenzando a utilizar softwares de IA para automatizar tareas como el seguimiento de fallas en equipos, mejorar la calidad del producto y acelerar el envío de mercancías a los clientes. También están usando IA para analizar grandes volúmenes de datos y abordar sus problemas logísticos más complejos. A continuación, se presentan formas específicas en que los gerentes de logística están utilizando la IA para alcanzar sus objetivos.

• Optimización de rutas
  La planificación de rutas solía ser un proceso manual y laborioso. Ahora, los sistemas de IA pueden optimizarlo considerando el tráfico, las condiciones de las carreteras, el clima, las ubicaciones de entrega y otros datos relevantes. Con rutas más eficientes, las empresas pueden ahorrar dinero en combustible y reducir las emisiones de carbono, mientras que los conductores pueden realizar más entregas en el mismo periodo.
• Planificación de última milla
  El costo asociado con la etapa final o "última milla" del proceso de entrega, desde un centro de distribución hasta la puerta del cliente, aumentó del 41 % del costo total de entrega en 2018, al 53 % en 2023, según el CapGemini Research Institute. A medida que las expectativas de los clientes sobre la velocidad de entrega aumentan, las empresas responden creando redes de pequeños centros de entrega, subcontratando a proveedores externos y utilizando IA para optimizar la programación de rutas. Las herramientas de IA pueden ayudar a que el enrutamiento de vehículos sea más eficiente mediante el análisis de los lugares de entrega y las capacidades del vehículo, y ayudar a los conductores a adaptarse más rápidamente a ralentizaciones inesperadas.
• Gestión de flotas
  Las capacidades de IA integradas en las aplicaciones de gestión de flotas pueden ayudar a los gerentes a determinar la mejor combinación entre transportistas contratados y flotas privadas. Además, estas herramientas pueden asignar cargas a conductores de manera autónoma y ajustar los horarios de inicio de los envíos en función de datos históricos internos y externos.
• Pronóstico de la demanda
  Las herramientas tradicionales de pronóstico de demanda dependían casi exclusivamente de datos históricos internos. Las herramientas de pronóstico impulsadas por IA también analizan datos de terceros sobre el clima, eventos regionales, patrones fluctuantes de demanda y otros factores para mejorar la precisión.
• Robótica y automatización
  Los robots con IA pueden almacenar y recoger productos más rápido y con mayor eficiencia que los operadores humanos. Los beneficios incluyen menos errores y lesiones, además de un mejor uso del espacio. Los programas piloto de camiones autónomos prometen reducir aún más los costos de transporte y mejorar los tiempos de entrega al permitir el uso casi continuo de los vehículos.
• Empaque y clasificación inteligente
  Los algoritmos de IA pueden sugerir distribuciones óptimas de los almacenes para agilizar el movimiento del inventario. También pueden ayudar a planificar rutas más eficientes para los recolectores de productos y cumplir con los pedidos más rápidamente. Una de las mayores compañías globales de entrega de paquetes incluso usa robots impulsados por IA para ordenar paquetes.
• Precios dinámicos
  Los mecanismos de precios estáticos están siendo reemplazados en algunas industrias por precios dinámicos, donde los algoritmos de IA ajustan constantemente los precios de bienes y servicios según el análisis del mercado y otros factores. La industria aérea fue pionera en esta área, mientras que los hoteles, minoristas, sitios de comercio electrónico, compañías de viajes compartidos y equipos deportivos profesionales fueron los primeros en seguirla.
• Automatización de documentos
  Las capacidades de comprensión de documentos basadas en GenAI, también llamadas reconocimiento inteligente de documentos, pueden extraer automáticamente texto de archivos digitales, incluso aquellos con documentos ilegibles o deteriorados. Estas herramientas pueden agilizar tareas logísticas, como crear recibos digitales a partir de conocimientos de embarque, o digitalizar facturas en papel e importarlas al sistema de pagos. La GenAI también puede ayudar a extraer texto, tablas y otros datos clave de los documentos para ayudar en los pagos de gastos, el procesamiento de facturas y la gestión de contenido.
• Servicio y experiencia del cliente
  Las empresas están implementando chatbots basados en GenAI para responder a las consultas más comunes sobre logística, como la disponibilidad de envío a una dirección específica o si un transportista admite envíos de múltiples piezas en un país determinado. Anteriormente, los agentes de servicio al cliente consultaban una matriz en la hoja de cálculo para responder a dichas preguntas. Los sistemas de IA están diseñados para examinar múltiples variables y actualizar automáticamente las respuestas a medida que estas cambian. Las interfaces de usuario en lenguaje natural permiten a las personas acceder a esta información conversando con el chatbot.

Ejemplos de IA en logística

Western Digital usa un asistente digital llamado Logibot para proporcionar información logística a sus socios de la cadena de suministro. Tras analizar el desempeño de su tienda en línea frente a la competencia, los ejecutivos de logística de Western Digital establecieron tres objetivos: responder a consultas las 24 horas, los 7 días de la semana; recopilar comentarios de clientes y responder a ellos; y manejar la mayoría de las consultas de forma autónoma, permitiendo que los agentes de servicio al cliente se enfoquen en los problemas más críticos. El objetivo final de la empresa es rastrear cada interacción de Logibot con los usuarios, evaluar su éxito y utilizar esos datos para mejorar la herramienta brindando un mejor servicio al cliente. Western Digital planea expandir Logibot a las áreas de planificación, adquisiciones y manufactura.

Para las empresas que producen o comercializan bienes perecederos, y aquellas que dependen de redes de envío complejas para obtener materias primas y entregar productos terminados a los clientes, poder rastrear y monitorear los envíos es un requisito básico. La IA ofrece la capacidad de rastrear autónomamente los artículos en movimiento y alertar a los agentes humanos si surgen problemas, como un aumento de temperatura en un contenedor de envío o un retraso inesperado que pueda poner en riesgo la entrega. Los gerentes de logística pueden usar esa información para redirigir productos y ajustar las expectativas del cliente. Incluso antes del envío, los gerentes de logística pueden utilizar las capacidades predictivas de la IA para detectar posibles problemas mediante datos históricos internos y datos de terceros sobre condiciones meteorológicas, cierres de carreteras y puertos, huelgas laborales y otras variables.

Desafíos en la adopción de IA

Aunque la IA tiene el potencial de mejorar el almacenamiento y transporte de materiales y productos, su implementación no siempre es sencilla. Aquí algunos de los desafíos que enfrentan las empresas al adoptar IA.

• Costo de implementación y capacitación de la fuerza laboral
  Los empleados a veces se sienten intimidados por nuevas aplicaciones, incluso aquellas basadas en la nube y de uso intuitivo, y pueden resistirse a su adopción. Las empresas pueden considerar programar períodos de inactividad para familiarizar a los empleados con las nuevas capacidades. También deben colaborar con sus proveedores para desarrollar programas de capacitación adecuados para distintos roles, incluidos los gerentes de logística que deberán responder a las alertas generadas por IA y los conductores que utilizarán funciones de conducción automatizada y seguirán rutas optimizadas por IA.
• Integración con sistemas existentes
  Integrar nuevas capacidades de IA en una aplicación logística local heredada puede ser una tarea desafiante, a menudo requiriendo un integrador de sistemas. Una vez que el sistema está listo para volver a producción, la organización generalmente experimentará cierto tiempo de inactividad. Las mejoras de IA y otras funciones en aplicaciones basadas en la nube suelen implementarse de manera mucho más fluida.
• Preocupaciones sobre privacidad y seguridad
  Con aplicaciones logísticas locales heredadas, las empresas deben aplicar parches constantemente para abordar vulnerabilidades de seguridad. Sin embargo, con aplicaciones logísticas impulsadas por IA que operan en la nube, el software recibe actualizaciones automáticas periódicas para mejorar la seguridad y privacidad de los datos.

Maximiza la rapidez del servicio con Oracle

Oracle Fusion Cloud Logistics, parte de Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management & Manufacturing, incluye nuevas capacidades de IA para agilizar tareas logísticas, optimizar rutas de transportistas y reducir los costos de almacenamiento de inventario. Estas funcionalidades pueden ayudar a los fabricantes a reducir costos, acortar los tiempos de entrega, mejorar la seguridad de los empleados y reducir su huella de carbono.

Preguntas frecuentes sobre IA en logística

¿Cómo se puede utilizar la IA en logística?
La IA se usa en logística principalmente para prever la demanda, planificar envíos, monitorear condiciones de carga y optimizar el espacio en almacenes y las rutas de transporte.

¿Cómo está cambiando la IA la industria del transporte marítimo?
Las empresas de transporte marítimo utilizan la IA para analizar factores como el tráfico, las corrientes marinas y las condiciones meteorológicas para ajustar sus rutas o trazar alternativas, reduciendo el consumo de combustible y el riesgo de retrasos costosos. También la emplean para el mantenimiento predictivo de equipos.

¿Cómo puede la IA hacer que las cadenas de suministro sean más sostenibles?
La principal forma en que la IA puede hacer más sostenibles las cadenas de suministro es optimizando las rutas de transporte, lo que ayuda a reducir el consumo de combustibles fósiles en los vehículos de transporte y disminuir las emisiones de carbono.