Los 15 principales casos de uso y ejemplos de IA en logística
Las ineficiencias persistentes, el aumento de los costos operativos y las continuas interrupciones en la cadena de suministro siguen representando un desafío para las funciones logísticas a nivel mundial. Estas presiones están sobrecargando los sistemas tradicionales, reduciendo la confiabilidad del servicio y limitando la capacidad de las organizaciones para crecer.
En respuesta, las empresas recurren cada vez más a la inteligencia artificial para mejorar la visibilidad integral, fortalecer la resiliencia y optimizar las funciones principales.
A medida que se acelera su adopción, la IA se está convirtiendo en una capacidad fundamental para los equipos de logística que buscan mantener la competitividad en un panorama de la cadena de suministro en rápida evolución.
Descubra las 15 principales aplicaciones de IA en logística, respaldadas por ejemplos reales, que ilustran cómo se están implementando estas tecnologías para abordar los principales desafíos operativos y mejorar el rendimiento de la cadena de suministro.
Las 10 mejores plataformas de IA para logística
Proveedor/Plataforma | Categoría | Caso de uso en logística |
|---|---|---|
ABBYY FlexiCapture | Automatización de documentos | Automatización de la entrada manual de datos y la validación de datos. |
Robótica de Amazon (Kiva Systems) | Automatización de almacenes | Robots con inteligencia artificial para la selección, el embalaje y la gestión de almacenes. |
Blue Yonder | Previsión de la demanda y gestión de la cadena de suministro | Análisis predictivo para la planificación de la demanda, las rutas de transporte y los desafíos de la cadena de suministro. |
Gris naranja | Automatización de almacenes | Soluciones basadas en IA para la clasificación, el almacenamiento y la gestión de inventario. |
Microsoft Azure CLU | Servicio al cliente | Inteligencia artificial de procesamiento del lenguaje natural para gestionar las expectativas de los clientes y mejorar la calidad del servicio. |
ORTEC | Optimización de rutas | Optimización del diseño de vehículos, reducción del consumo de combustible, identificación de la ruta más eficiente. |
Routific / OptimoRoute | Optimización de rutas para pymes | Planificación de rutas de entrega para equipos de logística, menores costos de envío. |
Planificación empresarial integrada de SAP | Previsión de la demanda y planificación de la oferta | Pronosticar la demanda futura, gestionar las operaciones de la cadena de suministro, optimizar los niveles de inventario. |
TensorFlow / PyTorch | Aprendizaje automático de código abierto | Cree modelos de IA personalizados para la previsión, optimización y análisis logísticos. |
UiPath | Automatización de documentos | Automatización del procesamiento de facturas, conocimientos de embarque y extracción de datos. |
Nota: La tabla está ordenada alfabéticamente.
Casos de uso de la planificación logística
La logística requiere una planificación exhaustiva que implica la coordinación de proveedores, clientes y diversas unidades dentro de la empresa. Las soluciones de aprendizaje automático pueden facilitar las actividades de planificación, ya que destacan en el análisis de escenarios y el análisis numérico, ambos cruciales para una planificación eficaz.
1. Previsión de la demanda
La previsión precisa de la demanda es fundamental para una planificación logística eficiente. Los métodos tradicionales, como ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) y el suavizado exponencial, suelen resultar insuficientes al trabajar con datos de alta variabilidad o en tiempo real.
La IA en logística utiliza algoritmos que integran datos en tiempo real con datos históricos para pronosticar la demanda con mayor precisión. Estos algoritmos tienen en cuenta patrones estacionales, el impacto de las promociones, las tendencias del sector del transporte y los hábitos de consumo regionales para generar pronósticos dinámicos y contextualizados.
Al aprovechar la planificación predictiva impulsada por sistemas de IA, las empresas de logística pueden:
- Optimice las rutas de transporte mediante la selección de la ruta más eficiente para las entregas. Gracias al acceso a datos de tráfico en tiempo real e historial de entregas, la planificación de rutas se adapta mucho mejor a las condiciones del terreno. Esto se traduce en una notable reducción del consumo de combustible, los tiempos de entrega y las emisiones de carbono, a la vez que mejora la gestión de las rutas de reparto.
- Minimice los niveles de inventario en los centros de distribución locales ajustando las cantidades de existencias a la demanda futura. La reducción de los costos de gestión de inventario se traduce directamente en una disminución de los gastos operativos, ya que mantener inventario inmoviliza capital que podría invertirse de forma más estratégica en otros ámbitos.
- Optimice la asignación de personal mediante análisis predictivos avanzados. Al anticipar el volumen de operaciones logísticas, las empresas pueden reducir los gastos por horas extras y evitar la falta o el exceso de personal.
- Mejore la satisfacción del cliente reduciendo la frecuencia de roturas de stock o retrasos. Con predicciones más precisas, las empresas pueden satisfacer mejor la demanda y ofrecer un mejor servicio al cliente, un factor clave de diferenciación en el competitivo panorama logístico actual.
2. Planificación de la oferta
La planificación de la cadena de suministro es una función crítica dentro del ecosistema de gestión de la cadena de suministro, que abarca la coordinación de materiales, producción y distribución para satisfacer la demanda prevista. En las operaciones logísticas tradicionales, la planificación de la cadena de suministro suele ser reactiva, basándose en actualizaciones periódicas y parámetros rígidos.
Sin embargo, la integración de la inteligencia artificial, en particular los sistemas de IA y los algoritmos de aprendizaje automático, ha permitido la evolución hacia un modelo más adaptativo y basado en datos.
La IA en la logística permite a las organizaciones analizar datos de diversas fuentes, incluidos datos históricos de ventas, señales de demanda en tiempo real, información de clientes y rutas de transporte, manteniendo así los planes de suministro alineados continuamente con la demanda real.
Este cambio de una planificación de la cadena de suministro estática a una dinámica mejora la capacidad de respuesta y la flexibilidad de todo el sector logístico, lo que permite abordar en tiempo real los desafíos de la cadena de suministro .
Ajuste dinámico de los parámetros de suministro
Mediante el uso de análisis predictivos y tecnología de IA, las empresas de logística pueden ajustar dinámicamente parámetros como los puntos de reorden, los niveles de existencias de seguridad y los programas de producción.
Esto resulta valioso para gestionar escenarios de demanda muy variables, fluctuaciones estacionales y cambios repentinos en los volúmenes de transporte o la capacidad de producción.
En lugar de depender de reglas preestablecidas o de la introducción manual de datos, los sistemas digitales de autoaprendizaje actualizan las reglas de planificación de forma autónoma, lo que permite una toma de decisiones más precisa y oportuna.
Por ejemplo:
- Cuando los algoritmos de IA detectan un aumento repentino de la demanda prevista a través de datos como información de tráfico en tiempo real, datos históricos o cambios en las tendencias del mercado, pueden activar ajustes previos en la adquisición de materiales y los cronogramas de producción, evitando así cuellos de botella y retrasos.
- Por el contrario, si la demanda de los clientes cae inesperadamente, la IA puede recomendar una reducción temporal en los volúmenes de reposición, disminuyendo el riesgo de sobreproducción y minimizando los niveles de inventario que contribuyen a los costes de almacenamiento excesivos y al desperdicio.
Reducción de residuos
La planificación dinámica de la cadena de suministro impulsada por la implementación de IA no solo mejora la alineación entre la oferta y la demanda, sino que también genera mejoras significativas en la eficiencia a lo largo de toda la cadena de valor:
- Reducción de costes operativos: Las organizaciones pueden operar con inventarios más reducidos, disminuyendo los gastos de gestión de inventario y liberando capital para otras inversiones.
- Menores emisiones de carbono : Una planificación eficiente se traduce en menos envíos innecesarios y vehículos de reparto mejor cargados, lo que contribuye directamente a prácticas más sostenibles en el sector logístico.
- Mayor eficiencia operativa: las herramientas basadas en inteligencia artificial mejoran la sincronización entre los procesos logísticos, reduciendo el tiempo de inactividad, optimizando las series de producción y permitiendo la identificación de la ruta más eficiente para la entrega de materias primas o productos terminados.
- Menos procesos manuales: Al implementar la tecnología de IA, las empresas reducen significativamente la dependencia de la experiencia humana para el análisis rutinario, lo que permite al personal centrarse en funciones más estratégicas, como la colaboración con proveedores o la seguridad y el cumplimiento de los datos.
Aumentar la visibilidad de la cadena de suministro
Gracias a la logística basada en inteligencia artificial, las empresas obtienen una mayor visibilidad de la cadena de suministro, lo que garantiza que cualquier interrupción, ya sea relacionada con retrasos en el transporte, escasez de materias primas o problemas de fiabilidad de los proveedores, se identifique y mitigue rápidamente.
Estos sistemas utilizan el aprendizaje automático para correlacionar una amplia gama de datos, lo que permite respuestas más ágiles y niveles de servicio sostenidos incluso bajo presión.
Además, las herramientas de IA generativa para la cadena de suministro pueden mejorar aún más la planificación mediante la creación de simulaciones de escenarios de suministro alternativos, lo que permite a los planificadores evaluar las ventajas y desventajas entre coste, velocidad y riesgo sin necesidad de ejecutar cambios físicamente.
Este tipo de planificación predictiva contribuye a una cadena de suministro más resiliente, capaz de afrontar la volatilidad que caracteriza el panorama logístico moderno.
Ejemplo de la vida real:
Argents Express Group , proveedor logístico estadounidense, buscaba expandir sus operaciones de gestión de pedidos de comercio electrónico , pero se enfrentaba a importantes limitaciones con su sistema de gestión de almacenes obsoleto, lo que generaba cuellos de botella operativos, visibilidad limitada y una excesiva intervención manual. Un aumento repentino de 20 000 pedidos de un día para otro puso de manifiesto la incapacidad del sistema para escalar e impulsó una búsqueda exhaustiva de una solución moderna.
Argents colaboró con la plataforma de comercio unificado Osa , una solución combinada de WMS, OMS y gestión de integraciones, para unificar sistemas previamente fragmentados y dar soporte a la gestión de pedidos omnicanal de alto volumen. Esta transición permitió a Argents incorporar nuevos clientes rápidamente y reducir los costes operativos mediante la automatización.
Esta colaboración también mejoró la precisión del inventario mediante el escaneo basado en hitos, eliminó los envíos erróneos y aumentó la productividad de la mesa de empaquetado en un 57 %, pasando de 650 a más de 1100 pedidos al día. 1
Casos de uso de almacenamiento automatizado
3. Robots de almacén
Los robots de almacén son otra tecnología de IA en la que se está invirtiendo fuertemente para mejorar la gestión de la cadena de suministro de las empresas.
Estos robots pueden gestionar las operaciones automatizando tareas como la selección, el empaquetado, la clasificación y la gestión de inventario, lo que se traduce en un procesamiento de pedidos más rápido, mayor precisión y menores costes laborales. Gracias a algoritmos avanzados de IA, los robots de almacén pueden adaptarse a entornos dinámicos, optimizar los flujos de trabajo y garantizar la coordinación con otros sistemas automatizados.
Figura 1: Ejemplo de robots autónomos de almacén que ayudan a transportar estanterías. 2
Ejemplos de la vida real:
Ante el fuerte aumento de pedidos durante eventos como el Black Friday, THG Fulfil implementó las soluciones de robótica y software de Geekplus para incrementar el rendimiento, la escalabilidad y la visibilidad operativa. El sistema automatizado permite gestionar los plazos de entrega tardíos, mejora la productividad y posibilita el procesamiento de la mayoría de las unidades mediante flujos de trabajo automatizados.
Como resultado, THG mejoró la eficiencia en la gestión de pedidos, manteniendo al mismo tiempo los niveles de servicio durante los períodos de alto volumen de trabajo. 3
Agentes de IA en logística
En entornos de almacén y cadena de suministro, los agentes de IA pueden ajustar dinámicamente la asignación de inventario, redirigir envíos, responder a interrupciones, coordinar robots y simular escenarios hipotéticos para respaldar la planificación operativa. Al aprender continuamente de datos históricos y en tiempo real, mejoran la precisión de las decisiones.
Ejemplos de la vida real:
PTV Mira, de PTV Logistics , es un agente de IA interactivo diseñado para planificar, optimizar y tomar decisiones mediante la interacción en lenguaje natural con información logística real.
Desarrollada sobre la plataforma API-first de la compañía, PTV Mira permite a los usuarios hacer preguntas como si fueran un colega humano y recibir respuestas basadas en datos y optimizadas en tiempo real. El agente facilita tanto las tareas operativas diarias como la planificación estratégica, ayudando a los equipos a analizar ineficiencias, simular escenarios hipotéticos y resolver problemas en cuestión de minutos, en lugar de horas. 4
Logistics Reply ha presentado GaliLEA Dynamic Intelligence, un creador de agentes de IA integrado en su plataforma LEA Reply para llevar la IA de agentes directamente a los flujos de trabajo de ejecución de almacenes y cadenas de suministro.
Esta herramienta permite a los usuarios diseñar, configurar e implementar agentes de IA personalizados mediante una interfaz visual que define fuentes de datos, comportamientos y acciones, sin necesidad de conocimientos de programación ni de IA. Estos agentes pueden correlacionar datos de múltiples sistemas, detectar anomalías, activar flujos de trabajo, automatizar el manejo de excepciones y respaldar la toma de decisiones en tiempo real basada en datos operativos en vivo. 5
4. Detección de daños e inspección visual
En el sector logístico, los productos dañados no solo incrementan los costos operativos, sino que también disminuyen la satisfacción del cliente, lo que puede provocar la pérdida de clientes y daños a la reputación. Los métodos de inspección tradicionales, que se basan en procesos manuales, consumen mucho tiempo y son propensos a errores humanos a medida que aumentan los volúmenes de transporte y la frecuencia de los pedidos.
Mediante la implementación de tecnología de IA, en particular la visión artificial , las empresas de logística pueden automatizar las inspecciones visuales dentro de los flujos de trabajo de gestión de almacenes y embalaje.
Estas herramientas, basadas en el aprendizaje automático y la ciencia de datos, analizan miles de imágenes en tiempo real para detectar anomalías, señalando problemas que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano.
Mediante el uso de la IA en la logística para la detección de daños, los gerentes de logística pueden:
- Identifique con precisión el tipo y el tamaño de los daños analizando patrones visuales mediante algoritmos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos.
- Evite que el problema se agrave aislando los elementos afectados con antelación, reduciendo el desperdicio y permitiendo su redireccionamiento o sustitución a tiempo.
- Genere información útil combinando datos de clientes, datos históricos de ventas e imágenes del estado del producto para mejorar la planificación predictiva y los métodos de empaquetado.
El uso de la logística basada en inteligencia artificial mejora la visibilidad de la cadena de suministro, optimiza las operaciones logísticas y garantiza un estándar de calidad superior en toda la cadena de suministro, lo que en última instancia contribuye a una mayor satisfacción del cliente y a la reducción de los costes operativos.
5. Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo consiste en predecir posibles fallos en las máquinas de una fábrica mediante el análisis de datos en tiempo real recopilados por sensores IoT instalados en las máquinas.
Las herramientas de análisis basadas en aprendizaje automático mejoran el análisis predictivo e identifican patrones en los datos de los sensores, lo que permite a los técnicos tomar medidas antes de que se produzca un fallo.
Vea el vídeo a continuación para ver un ejemplo de cómo DINGO, líder mundial en soluciones de mantenimiento predictivo, se asoció con QUT para mejorar sus capacidades de mantenimiento predictivo mediante el aprendizaje automático, logrando resultados empresariales significativos en un plazo de 2 a 3 meses.
Ejemplos de la vida real:
El sistema operativo logístico de Mile , impulsado por IA, se integra directamente con SAP para permitir la entrega en el mismo día, el despacho predictivo, la optimización inteligente de rutas y la coordinación en tiempo real entre las operaciones del almacén y los conductores.
Al reemplazar los procesos de planificación manual, los retrasos de varios días en los envíos y la visibilidad operativa limitada, la plataforma:
- Automatiza la asignación de conductores y vehículos a partir de pedidos de SAP.
- Optimiza las zonas geográficas y la carga de palés.
- Permite la venta directa desde furgonetas con facturación inmediata.
- Proporciona información de ruta en tiempo real a través de la aplicación para el conductor.
Esta integración ha generado importantes mejoras operativas, entre las que se incluyen la entrega el mismo día del 90 % de los pedidos a demanda, una reducción del 85 % en el tiempo de planificación y un aumento del 25 % en la utilización de las furgonetas. 6
Google Cloud Visual Inspection AI automatiza el control de calidad al detectar defectos del producto utilizando IA avanzada y visión artificial.
La solución funciona de forma autónoma, tanto en las instalaciones del cliente como en la nube, y admite imágenes de ultra alta resolución para una detección precisa de defectos. Los clientes reportan una precisión hasta 10 veces mayor que la del aprendizaje automático (ML) tradicional y requieren muchas menos imágenes etiquetadas para entrenar los modelos.
Además de detectar anomalías, identifica, clasifica y localiza múltiples defectos en una sola imagen, lo que permite realizar tareas de seguimiento automatizadas. 7
Casos de uso de objetos autónomos
Los sistemas autónomos funcionan sin interacción humana gracias a la inteligencia artificial (IA). Entre ellos se incluyen vehículos autónomos, drones y robots. Se prevé un aumento de dispositivos autónomos en el sector logístico, dada la idoneidad de este sector para las aplicaciones de IA.
6. Vehículos autónomos
Los coches autónomos tienen el potencial de transformar la logística al reducir la gran dependencia de los conductores humanos.
Tecnologías como la conducción en convoy contribuyen a la salud y la seguridad de los conductores, al tiempo que reducen las emisiones de carbono y el consumo de combustible de los vehículos.
Grandes empresas como Tesla, Google y Mercedes-Benz están invirtiendo fuertemente en vehículos autónomos. Sin embargo, según estimaciones de BCG, se prevé que para 2030 solo alrededor del 10 % de los camiones ligeros circulen de forma autónoma. 8
7. Drones de reparto
Para fines logísticos, los drones de reparto son máquinas útiles cuando las empresas necesitan entregar productos en áreas donde el transporte terrestre no es posible, seguro, fiable o sostenible.
En el sector sanitario , donde los productos farmacéuticos tienen una vida útil corta, los drones de reparto pueden ayudar a las empresas a reducir los costes de desperdicio y evitar inversiones en costosas instalaciones de almacenamiento.
Vea el vídeo a continuación sobre el proyecto “Deliver Future”, una colaboración entre DHL, GIZ en nombre del BMZ y Wingcopter, que probó con éxito el uso de drones para suministrar medicamentos a zonas aisladas del este de África.
Ejemplo de la vida real:
El Tesla Semi es un camión totalmente eléctrico de Clase 8 diseñado para transformar el transporte de mercancías gracias a su rendimiento, eficiencia y sostenibilidad.
Las últimas especificaciones de producción para su semirremolque eléctrico de Clase 8 incluyen dos versiones (Autonomía Estándar y Autonomía Larga), que ofrecen aproximadamente 325 y 500 millas de autonomía, respectivamente, con una potencia de propulsión compartida de 800 kW y carga rápida de clase megavatio antes de las entregas a los clientes.
Casos de uso de análisis
8. Precios dinámicos
La fijación dinámica de precios es una estrategia basada en datos en la que los precios de los productos se ajustan continuamente en respuesta a las fluctuaciones de la demanda, la oferta, los precios de la competencia y las tendencias relacionadas con los productos. En el dinámico entorno logístico actual, donde las estructuras de costos y el comportamiento del cliente evolucionan rápidamente, los modelos de precios estáticos pueden generar pérdidas de ingresos o una asignación ineficiente de recursos.
El software de fijación de precios moderno, impulsado por algoritmos de aprendizaje automático y tecnología de IA, permite a las empresas analizar datos, incluidos datos históricos de ventas, datos de clientes y comparativas de la competencia, en tiempo real. Estos sistemas de IA detectan patrones en miles de puntos de datos para predecir los movimientos del mercado y realizar ajustes de precios oportunos.
Al aprovechar la IA en la logística, las empresas pueden:
- Responda a los desafíos de la cadena de suministro con cambios de precios en tiempo real que reflejen las variaciones en los niveles de inventario, los costos de transporte o la dinámica de la industria naviera.
- Utilice análisis predictivos para pronosticar la demanda futura y emplee modelos de precios que optimicen tanto el volumen de ventas como los márgenes de beneficio.
- Reduzca la dependencia de los procesos manuales y elimine la demora en el tiempo de respuesta permitiendo que los sistemas digitales de autoaprendizaje tomen decisiones de precios automáticamente.
El resultado es una mayor eficiencia operativa, una mejor adaptación a las tendencias del mercado y la capacidad de ofrecer precios competitivos que mejoran la satisfacción del cliente al tiempo que ayudan a reducir los costes operativos en todo el sector logístico.
9. Optimización de rutas / Gestión de mercancías
Los modelos de IA ayudan a las empresas a analizar las rutas existentes y a optimizarlas. La optimización de rutas utiliza algoritmos de búsqueda de la ruta más corta en el campo del análisis de grafos para determinar la ruta más eficiente para los camiones de logística.
Por lo tanto, la empresa podrá reducir los costos de envío y agilizar el proceso de envío. Los optimizadores de rutas también son herramientas eficaces para reducir la huella de carbono de una empresa.
Ejemplos de la vida real:
El Sistema de Carreteras Inteligentes de Valerann es una plataforma de gestión de tráfico basada en inteligencia artificial, diseñada para mejorar la seguridad, la eficiencia y la conectividad en las carreteras. Recopila y analiza datos en tiempo real de una red de sensores inteligentes integrados en la infraestructura vial, proporcionando información crucial sobre el estado de las carreteras, el flujo de tráfico y los posibles peligros.
Esta información se transmite a vehículos autónomos, operadores de tráfico y usuarios de la vía, lo que les permite tomar mejores decisiones y gestionar los sistemas de transporte de forma más proactiva. El sistema de Valerann admite una amplia gama de aplicaciones, incluyendo la prevención de accidentes, la reducción de la congestión y la optimización del control del tráfico. 9
Casos de uso para la gestión de back office
Todas las unidades de negocio tienen tareas administrativas, y la logística no es una excepción. Por ejemplo, existen numerosos formularios relacionados con la logística, como el conocimiento de embarque, de los que se deben extraer manualmente datos estructurados. La mayoría de las empresas lo hacen manualmente.
10. Automatización del procesamiento de documentos
Las facturas, los conocimientos de embarque y las listas de precios facilitan la comunicación entre compradores, proveedores y prestadores de servicios logísticos.
Las tecnologías de automatización de documentos pueden utilizarse para mejorar la eficiencia del procesamiento de documentos mediante la automatización de la entrada de datos, la conciliación de errores y la preparación de documentos.
11. Automatizar otras tareas manuales de oficina
La hiperautomatización, también conocida como automatización inteligente de procesos de negocio, implica el uso de una combinación de IA, automatización robótica de procesos (RPA) , minería de procesos y otras tecnologías para automatizar procesos de principio a fin. Con estas tecnologías, las empresas pueden automatizar varias tareas administrativas, como
- Planificación y seguimiento: Los sistemas de IA pueden planificar el transporte, organizar las rutas de carga, asignar y gestionar empleados a estaciones específicas y realizar el seguimiento de los paquetes dentro del almacén.
- Generación de informes: Las empresas de logística pueden utilizar herramientas de RPA para generar automáticamente informes periódicos necesarios para informar a los gerentes y garantizar que todos en la empresa estén alineados. Las soluciones de RPA pueden generar informes automáticamente, analizar su contenido y, en función de este, enviarlos por correo electrónico a las partes interesadas pertinentes.
- Procesamiento de correo electrónico: Basándose en el contenido de los informes generados automáticamente, los bots de RPA pueden analizar dicho contenido y enviar correos electrónicos a las partes interesadas pertinentes.
12. Servicio al cliente
El servicio al cliente desempeña un papel crucial en las empresas de logística, ya que los clientes suelen contactarlas cuando experimentan problemas con sus entregas. Los chatbots de atención al cliente son capaces de gestionar tareas de centro de llamadas de nivel bajo a medio, tales como:
- Solicitar una entrega
- Modificación de una orden
- Seguimiento del envío
- Cómo responder a una pregunta frecuente
Los chatbots también son herramientas valiosas para analizar la experiencia del cliente; las métricas analíticas de los chatbots permiten a las empresas comprender mejor a sus clientes, lo que les permite mejorar la experiencia que les ofrecen.
Ejemplos de la vida real:
El chatbot de logística de Streebo es una solución basada en IA generativa diseñada específicamente para el sector de la logística y la distribución. Ayuda a automatizar procesos clave del negocio, a la vez que mejora la interacción y la atención al cliente.
El chatbot funciona en múltiples canales, incluyendo web, aplicaciones móviles, WhatsApp, Facebook Messenger, correo electrónico y SMS. Esta capacidad omnicanal garantiza que los clientes puedan interactuar con la empresa donde les resulte más conveniente.
También admite más de 38 idiomas, lo que la hace accesible a una base de usuarios global. La tecnología de IA subyacente se integra con potentes motores de PLN como Watson, Dialogflow, Amazon Lex y Azure CLU, lo que permite conversaciones inteligentes y naturales.
Viene preconfigurado de fábrica para escenarios específicos de logística. Las empresas pueden utilizarlo rápidamente para tareas como el seguimiento de envíos, la reserva y modificación de pedidos, la programación de entregas y las consultas básicas de atención al cliente.
En el aspecto operativo, proporciona visibilidad del inventario en tiempo real, ayuda con la gestión de existencias y permite optimizar las rutas para reducir el tiempo y los costes de entrega. 10
CMA CGM y la startup francesa de IA Mistral AI han firmado un acuerdo de colaboración de cinco años y 100 millones de euros con el objetivo de mejorar el servicio al cliente en el sector del transporte marítimo y la logística, así como las capacidades de verificación de datos en los medios de comunicación franceses de CMA CGM, como BFM TV. Esta iniciativa forma parte de la estrategia de inversión en IA de CMA CGM, que asciende a un total de 500 millones de euros.
Esta colaboración tiene como objetivo reducir los tiempos de respuesta de los representantes de atención al cliente, que gestionan más de un millón de correos electrónicos a la semana, y se prevé que la implementación se realice en un plazo de 6 a 12 meses.
Además, esta colaboración subraya el compromiso con la innovación francesa en medio de las tensiones comerciales mundiales y la competencia de los modelos de IA chinos de bajo coste. 11
Casos de uso de ventas y marketing
Las actividades de ventas y marketing de los proveedores de servicios logísticos también pueden mejorarse mediante el uso de inteligencia artificial. Algunas aplicaciones son:
13. Anotación de puntos
La calificación de clientes potenciales permite a los representantes de ventas centrarse en los prospectos adecuados. Las herramientas basadas en inteligencia artificial pueden utilizarse para asignar automáticamente puntuaciones a los clientes potenciales en función de sus perfiles, comportamiento e intereses.
Los sistemas de puntuación de clientes potenciales basados en IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para procesar datos rápidamente y determinar con precisión qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago.
14. Marketing rutinario
La IA puede utilizarse para ayudar a los proveedores de servicios logísticos a automatizar tareas de marketing rutinarias, como el marketing por correo electrónico y la creación de contenido.
15. Análisis de ventas y marketing
La IA puede ofrecer análisis de ventas y marketing más precisos. Las herramientas basadas en IA pueden ayudar a los proveedores de servicios logísticos a analizar el comportamiento del cliente y utilizar análisis predictivos para comprender mejor qué es probable que hagan sus clientes a continuación.
Los sistemas basados en inteligencia artificial también pueden utilizarse para supervisar los cambios del mercado, lo que permite a los proveedores de servicios logísticos mantenerse a la vanguardia de la competencia y tomar decisiones basadas en datos que se traducen en una mayor eficiencia.
Mecanismos de ahorro de costes
La integración de la inteligencia artificial en la logística permite a las organizaciones lograr ahorros de costes a través de múltiples mecanismos, en lugar de depender únicamente de mejoras graduales en la eficiencia.
- Reducción de costes de inventario: La previsión de la demanda y la planificación predictiva basadas en IA ajustan las cantidades de existencias a la demanda futura prevista. Al minimizar el exceso de inventario, las empresas reducen los costes de inventario y liberan capital para otras inversiones.
- Menores costos de transporte: Los algoritmos de optimización de rutas y enrutamiento de vehículos determinan las rutas más eficientes para las entregas, reduciendo así el consumo de combustible y los costos de envío. Las rutas eficientes también mejoran la utilización de los vehículos y disminuyen las emisiones de carbono.
- Menor tiempo de inactividad: El mantenimiento predictivo, impulsado por algoritmos de aprendizaje automático, previene fallas imprevistas en los equipos. Esto minimiza los gastos de reparación y maximiza la vida útil de los activos, lo que se traduce en una cadena de suministro más rentable.
- Eficiencia laboral: La automatización de tareas repetitivas como la introducción manual de datos, la extracción de datos y las consultas básicas de los clientes reduce la necesidad de horas extras y los costes de personal. Los empleados pueden reasignarse a áreas estratégicas donde su experiencia aporta mayor valor.
- Mejoras en el rendimiento operativo: Los sistemas de IA optimizan la toma de decisiones mediante el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real. Una mayor calidad en las decisiones reduce el desperdicio, evita cuellos de botella y crea cadenas de suministro más resilientes.
Consideraciones éticas
A pesar de los beneficios de integrar la IA en el sector logístico, existen varios desafíos éticos que las empresas deben tener en cuenta:
- Desplazamiento laboral : La automatización de la gestión de almacenes, la extracción de datos y el procesamiento de documentos reduce la necesidad de tareas manuales repetitivas. Las empresas de logística pueden mitigar la pérdida de empleos capacitando a sus empleados para nuevas funciones, como seguridad de datos, colaboración con proveedores y supervisión de sistemas de IA.
- Sesgo algorítmico : Los algoritmos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos incompletos o sesgados pueden generar pronósticos de demanda o decisiones de la cadena de suministro distorsionadas. La auditoría periódica de los modelos de IA, la garantía de datos de entrenamiento diversos y la participación de expertos humanos en la validación de decisiones ayudan a reducir este riesgo.
- Privacidad y seguridad de los datos: Los sistemas logísticos basados en IA suelen manejar información confidencial de clientes y proveedores. Es fundamental contar con sólidas medidas de ciberseguridad y marcos de cumplimiento normativo para prevenir el uso indebido de datos personales u operativos.
- Compromisos en materia de sostenibilidad: Si bien la IA puede promover prácticas sostenibles al reducir el consumo de combustible y las emisiones de carbono, el uso cada vez mayor de robots y sensores con IA genera inquietudes sobre el consumo de energía. Es necesario mejorar continuamente las herramientas de IA energéticamente eficientes para equilibrar estos efectos.
Adopción por parte de pequeñas empresas
Si bien las grandes empresas de logística lideran la adopción de la IA, las pequeñas empresas se enfrentan a desafíos únicos, como presupuestos limitados, escasez de personal cualificado e integración de la IA con los sistemas existentes. Sin embargo, existen oportunidades prácticas para que las pequeñas empresas adopten la IA a un coste asequible.
- Herramientas asequibles basadas en la nube: Muchas plataformas logísticas con inteligencia artificial ofrecen ahora modelos de suscripción de pago por uso. Por ejemplo, herramientas de optimización de rutas como Routific proporcionan a los pequeños equipos de logística una planificación de rutas eficiente sin una gran inversión inicial.
- Automatización del servicio al cliente: Las pequeñas empresas pueden implementar chatbots con inteligencia artificial para gestionar consultas básicas de los clientes, como el seguimiento de envíos o las solicitudes de entrega. Esto libera personal a la vez que se ofrece un mejor servicio al cliente.
- Gestión de inventario: Las herramientas de análisis predictivo basadas en la nube ayudan a las pequeñas empresas a reducir los costes de inventario al proporcionar predicciones precisas de la demanda futura, minimizar el desperdicio y evitar el exceso de existencias.
- Soluciones de código abierto: Los marcos de aprendizaje automático permiten a las pequeñas empresas de logística experimentar con la adopción de la IA a un coste mínimo, con el apoyo de los recursos de la comunidad.
El futuro de las operaciones logísticas con IA
Según el informe de tendencias logísticas de DHL Freight, 12 IA será fundamental para las operaciones logísticas del futuro. Irá más allá de la automatización básica para permitir la toma de decisiones dinámicas, la planificación predictiva y la optimización en tiempo real en toda la cadena de suministro.
A medida que los sistemas de IA se vuelvan más avanzados, impulsarán una mayor eficiencia, reducirán el impacto ambiental mediante rutas y un uso de energía más inteligentes, y ayudarán a las empresas de logística a responder rápidamente a las interrupciones.
La integración de la IA con tecnologías sostenibles y una ciberseguridad mejorada definirá la próxima era de una logística inteligente, resiliente y respetuosa con el medio ambiente.
Conclusión
La inteligencia artificial se está utilizando en logística para respaldar procesos como la previsión de la demanda, la planificación del suministro y la optimización de rutas.
Por ejemplo, los algoritmos de IA permiten a las empresas predecir la demanda futura combinando datos históricos con información en tiempo real, lo que se traduce en una planificación y gestión de inventario más eficaces. Esto permite a las empresas ajustar sus planes de suministro de forma dinámica, reduciendo el desperdicio y los costes de inventario.
La IA también permite realizar ajustes en tiempo real a las rutas de transporte, lo que se traduce en entregas más eficientes, un menor consumo de combustible y menores emisiones de carbono.
En los almacenes, los robots con inteligencia artificial se encargan de tareas como la selección y la clasificación, lo que aumenta la precisión y agiliza la preparación de pedidos. Los sistemas de inspección visual detectan los defectos de los productos de forma temprana, mejorando el control de calidad y reduciendo el desperdicio.
Además, las herramientas de IA en atención al cliente, como los chatbots, automatizan las respuestas a consultas frecuentes, liberando recursos y aumentando la satisfacción del cliente. Estas aplicaciones reales demuestran cómo la IA está ayudando a las empresas de logística a reducir costes, aumentar la eficiencia y mejorar la prestación de servicios, logrando que sus operaciones sean más ágiles y adaptables a las condiciones cambiantes.
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