Por: Cristian Ferreyra*.
La expectativa que genera la inteligencia artificial (IA) como herramienta dominante del futuro de los negocios es innegable. Sin embargo -como en muchos otros temas clave- sólo entendemos la verdadera potencia y aplicabilidad cuando la ponemos en práctica sobre casos de la vida real. Quien esté leyendo estas líneas no se sorprenderá si afirmo que para cualquier organización logística el día a día implica planificar, comprar, transportar, recibir, preparar, clasificar, entregar, devolver. O en general, gestionar el flujo de materiales. En este sentido hay muchas tareas que se desarrollan de forma manual, desincronizada y sin parámetros claros, lo cual termina incidiendo en procesos duplicados, comunicaciones erróneas, gestión de datos con errores, y demoras en las respuestas.
Del otro lado de la ecuación, las soluciones de IA buscan diseñar sistemas que imiten procesos humanos, como el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas. Usando algoritmos y modelos para que este aprendizaje automático (ML), sea capaz de realizar tareas complejas de forma autónoma. Entonces, ¿Cuáles son esas cosas que hacemos los humanos y que queremos que las máquinas puedan a hacer por nosotros? Bueno, según el IBM Technology podríamos acotarlos a tres temas claves:
- Descubrir: Hallar lo que estaba ignorado o escondido.
- Inferir: Deducir algo o sacarlo como conclusión de otra cosa.
- Razonar: Exponer razones para explicar o demostrar algo.
Bajo este enfoque -y aplicando la tecnología en operaciones- podríamos entonces consultar y “descubrir” el estado en el seguimiento de una orden. También podríamos “inferir” que -de acuerdo con los niveles de servicios pactados- esa orden tiene un problema. Y finalmente –tras cruzar esa información con otras bases de datos-, podríamos “razonar” una respuesta que explique al cliente el motivo de la demora y/o que active una alerta de resolución al equipo.
Así, esta tecnología podría ser utilizada para dar solución a infinitas aplicaciones en diversas áreas del negocio, desde la detección de fraudes en transacciones financieras hasta la recomendación de productos en el eCommerce, o la atención personalizada en los equipos de customer care. Pero como este artículo va de logística, vamos a explicar dos casos concretos (y muy recientes) en donde la IA resuelve operaciones del día a día actuando de una forma muy
humana.
*El autor del artículo, Cristian Ferreyra, es Director de Logística y Operaciones en Elogia, Board
Member del Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP) Spain RT, Autor de
Growth Logistics, Escalando Negocios Digitales.
Nota completa publicada en la página 53 de la Revista Énfasis edición de abril 2025.
