Por: Sebastián Suarez, Socio fundador en Bits0 & ATBS.ai, y Cristián Ferreyra, consultor y docente de la Diplomatura Logística para Retail de la Escuela de Supermercadismo, de CAS&FASA y la Universidad CAECE.
La IA, nos permite obtener objetivos y procesos que están unidos y comunicados por la data de sus procesos, operaciones y actividades. ¿Pero qué es un agente?. Es un software combinado con hardware que percibe su entorno, procesa información y actúa de forma autónoma para cumplir objetivos específicos.
¿Y por qué esto potencia un cambio tan radical? Estamos acostumbrados a programar, dar órdenes para escenarios, pero estas órdenes están limitadas a la comprensión de la problemática. Y este es el punto de evolución en un agente, no tiene órdenes justas, exactas para escenarios. Tiene un “Prompt”, un texto, un conjunto de lineamientos, y todo esto son “Reglas de negocio”, son el corazón de la existencia de un negocio, el cómo, el por qué, el para qué rige a todas las actividades y acciones.
Entonces, nos seguimos preguntando, ¿Podría tener todo eso hoy programado en mis sistemas? Si ¿Pero a qué costo? y ¿Con qué capacidad de mejora? ¿Con cuantas barreras para innovar?
Bien volvamos, un “prompt” no es específico, es amplio y permite dar órdenes generalistas como: utilizar el equipo con menor carga de uso en el último mes, utilizar la ubicación de mercadería más cercana y menos costosa de operar, utilizar al operario con menor carga de trabajo en el último mes, utilizar la ruta más eficiente en tiempo de entrega y costo de operación, utilizar en transporte propio por encima del de un tercero, y podríamos seguir.
Estas órdenes contienen innumerables variables, con innumerables datos dinámicos, esto es posible para un área de una empresa, para la combinación de años de experiencia, de múltiples personas.
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¿Pero con qué grado de eficiencia y eficacia en el tiempo? Y acá está el secreto de la potencia de un agente, no olvida, no se distrae no tiene el límite en la suma de sus experiencias…Entonces, es por esto que cada empleado va a evolucionar en su formas de trabajar, potenciado por herramienta y seguramente nuestros roles sean de orquestadores de agentes de IA, el de ingeniero de prompts, etc.
Es, entonces que, el conocimiento que le aportamos al algoritmos queda en el datos de las operaciones y se consideran todos en cada operación, mejorando con la interación de cada uno a de ellas. La inteligencia está limitada por el set de datos, por el volumen, por la divergencia de las variables que le otorgamos. La inteligencia artificial depende totalmente de los datos que le suministramos para ejecutar las reglas de negocio.
Riesgos y cuidados a tomar en cuenta
El uso de herramientas de inteligencia artificial públicas o “gratuitas” en logística conlleva riesgos significativos en relación con la protección de datos. Al introducir información en estas plataformas, es posible que, sin intención, se compartan activos críticos como reportes financieros, detalles de clientes, acuerdos comerciales o incluso estrategias competitivas.
Muchas de estas soluciones especifican en sus términos y condiciones que los datos ingresados pueden ser almacenados o reutilizados para mejorar los modelos, lo que implica que terceros puedan tener acceso a información sensible.
En un entorno logístico, esto abarca rutas de distribución, costos de transporte, contratos con proveedores o análisis de la demanda, todos ellos elementos estratégicos que constituyen una ventaja competitiva. La exposición de los datos podría ser aprovechada por competidores o generar vulnerabilidades en la cadena de suministro. Por ello, será clave comprender y controlar qué tipo de información se comparte resulta esencial antes de incorporar estas herramientas.
Lea la nota completa en la Revista de Énfasis Logística (pag. 27).
