La incorporación de tecnología que aprende es un hecho, así como fue el paso del celular al Smartphone. Cómo se involucra la empresa y su organización en general no es un desafío menor, pero que parte de la sencilla pregunta ¿qué es lo que quiero lograr?

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  • Un aspecto relevante que genera ruido en la incorporación de la tecnología es el factor humano y el temor de los empleados de perder su trabajo.
  • La capacidad de aprender es uno de los beneficios de las nuevas tecnologías, mejorando las rutas, pero hay que saber aprovechar esa nueva trazavilidad.

Si hay un término cibernético que se ha puesto de moda el último tiempo es el algoritmo. Por si no lo sabe, significa: “Conjunto ordenado de operaciones sistemáticas que permite hacer un cálculo y hallar la solución de un tipo de problemas”. Esto nos lleva a otro concepto que está llegando para revolucionar al mundo y, particularmente, a la logística. La Inteligencia Artificial (IA)
Y así como sorprende, preocupa. “Qué no estoy preparado para llenarme de robots”, por el lado de los empresarios; “nos quedaremos sin trabajo”, por el de los empleados. Puede haber algo de cierto, pero en la medida que no se vea a la IA como un fantasma que viene a asustarnos.
Según estimaciones, el desarrollo de la IA puede llevar a que un país incremente hasta el 30% del PIB de un país. Imagínese lo que podría lograr en su empresa.
Un estudio de McKinsey revela que en Europa “los primeros en adoptar una estrategia de IA proactiva en el sector del transporte y la logística tuvieron márgenes de ganancia superiores al 5%”. Las aplicaciones de IA y robótica ofrecen enormes beneficios a las operaciones de cadena de suministro y logística, como: reducción de costos, mitigación de riesgos, aumento de la eficiencia en las operaciones y reducción de redundancias, pronósticos mejorados, entregas más rápidas a través de rutas optimizadas y mejor servicio al cliente y mayor personalización.
Sin embargo, según datos de la misma fuente, sólo el 21% de las empresas de transporte y logística han ido más allá de la fase de prueba inicial para implementar soluciones de IA a escala o en una parte central de su negocio. Desplegar un sistema de Inteligencia Artificial y cosechar sus beneficios es posible cuando se superan los retos relacionados con el acceso a los datos y la capacitación de la fuerza de trabajo.
Pero vamos derribando (o clarificando) mitos. Hay que entender que la IA no es tecnología sobrecargada de esteroides. Es la capacidad que ésta tiene para resolver un problema sin ser preparado explícitamente para ello.
“Lo que se hace con los algoritmos es programar, entrenar con ejemplos de posibles escenarios y soluciones, y sobre eso se buscan los resultados más eficientes. Esa es la capacidad de aprendizaje que se tiene en esta revolución del machine learning o sistemas de autoaprendizaje”, comenta Patricio Jofre, CEO de Metric Arts.
Y aquí surge el primer conflicto, porque mucha gente cree que al incorporar IA en su empresa se van a solucionar todos sus problemas.
“No hay una Inteligencia Artificial genérica en la que yo aplique algo para solucionarme todos los problemas, de manera transversal. Sí es posible responder a problemáticas específicas. No le vas a preguntar a Waze que te recomiende una película en Netflix”, agrega Andrés Valdivieso, director de Innovación de Anastassia.
Madurez
Ya entrando en la práctica, el fundamento de la IA es la información. En el ámbito del transporte y la logística se ha hecho un importante trabajo previo con lo aportado por los GPS y la telemetría. El desafío es qué hacer con ese océano de datos que, además, están mutando permanentemente al ir modificándose las variables. No es lo mismo transitar por el centro urbano de una ciudad durante un feriado, que un viernes, a las 17:00, con lluvia.
Debe existir la data y también la madurez en la organización para saber que tienes un problema y que buscas una solución.
“No todas las empresas están preparadas y falta madurez cultural incluso entre las distintas áreas. La gerencia puede estar encaminada en una dirección, pero si finanzas está en otro ritmo, no hay una conexión adecuada”, apunta Francisco Bello, gerente de Ventas Latam de Sistemo.
Y esto no está asociado al tamaño de la empresa, porque hay grandes corporaciones que son desordenadas y burocráticas, como grandes elefantes blancos, y otras con menos recursos son más ordenadas y eficientes.
“Hay un tema de cultura, ya que la gente piensa que le puede pedir cualquier cosa a la Inteligencia Artificial y hay cosas que no se pueden hacer. Hay que tener claridad respecto de los problemas específicos. También hay que entender que son procesos de largo aliento, ya que se debe conectar a todos los involucrados. Muchas veces implica un cambio cultural relevante en la organización”, indica Pablo Pablo Eckell, CEO Smartbot.

Dónde aplicamos la IA
Según la analista de Gartner, Noha Tohamy, la IA se divide en dos categorías:
Aumento: donde se engloban las aplicaciones que ayudan a los humanos en sus tareas cotidianas, sirviendo como apoyo y sin tomar el control de manera absoluta. Ejemplos de ellas serían los asistentes virtuales, aplicaciones de análisis de datos y otras soluciones de software especialmente dedicadas a cubrir las necesidades de las distintas funciones de supply chain.
Automatización: en este grupo las soluciones funcionan de manera completamente autónoma. No existe necesidad de intervención humana. Se trataría, por ejemplo, de robots que realizan pasos clave del proceso en plantas de fabricación, que conducen carretillas operadoras o de apoyo al picking. Aplicaciones de inteligencia artificial robótica que ya se están viendo en diferentes centros de distribución en todo el mundo, como los de Amazon o DHL.
Si seguimos en el área de almacén, la IA puede ayudar a predecir la demanda que habrá en un futuro y, en base a ello, gestionar los stocks de una manera u otra para adecuarse a las previsiones.
La predicción de rutas, tiempos de entrega y otro tipo de variables relacionadas con la entrega también pueden verse muy beneficiadas por la Inteligencia Artificial. Esto es posible gracias al empleo de datos de los satélites y al estudio y análisis de los mismos, haciendo que la ruta de entrega sea lo más eficaz posible.
Alibaba ha logrado mapear las rutas de entrega más eficientes, lo que se tradujo en una reducción del 30% en la distancia recorrida y de un 10% en el uso de vehículos.
Por otro lado, considerando la gran cantidad de datos que se pueden reunir de la navegación de internet y de las compras en tiendas virtuales, nuestros hábitos de consumo están absolutamente identificados. Si, además, sumamos Inteligencia Artificial, es comprensible que las máquinas puedan aprender sobre cómo y cuándo queremos comprar. Esta lógica, representa cambios importantes tanto en la logística como en el comercio, especialmente de retailers.

Desafíos
Un aspecto relevante que genera ruido en la incorporación de la tecnología es el factor humano y el temor de los empleados de perder su trabajo.
“No debe existir este temor. Cambiarán los paradigmas y también las funciones. El que hace un trabajo mecánico pasará a cumplir un rol más productivos, de pensar y programar. Por ejemplo, un programador de ruta que pasa de la planilla a un algoritmo, tiene la experiencia de la forma de actuar de muchos integrantes de la organización. Cuando se cambiaron las máquinas de escribir por los computadores, no significó sacar a la gente, pero si hubo un proceso de preparación y de convencimiento para esas personas y sus superiores de que el computador no hace el mismo trabajo que la máquina de escribir, sino que es un rol más amplio. Es una instancia para ser más productivos”, explica Patricio Jofre, CEO de Metric Arts.
Por ello, en este este tema no hay certezas. No se sabe siempre lo que se necesita. Están las tecnologías, pero lo vital es mantener la curiosidad por avanzar.

Fenómeno del Chatbot
Esta creciente tendencia en el retail, ha permitido generar una experiencia personalizada para los clientes. Un Chatbot inteligente presenta características que facilitan la compra online e, incluso, la asistencia en las tiendas físicas. Un ejemplo es el chat “Eva” (de IBM Watson) y que fue implementado por Ripley. En solo cuatro semanas, esta variación de computación cognitiva fue capaz de absorber el conocimiento de la tienda, y generar más de 53.000 interacciones con usuarios reales, que buscaban resolver sus dudas de compra. Los Chatbots pueden generar nuevo conocimiento a partir de cada interacción, ofreciendo de manera creciente conversaciones fluidas.
Según un estudio publicado por Juniper Research, un bot de este tipo genera un ahorro de cuatro minutos por interacción, lo que se traduce en un recorte cercano a los 0,6 dólares por consulta.