El entorno empresarial de hoy está acelerado, las empresas buscan constantemente formas de aumentar su eficiencia y productividad, al mismo tiempo que reducir sus costos y abordar los problemas de sostenibilidad.
Una de las formas más efectivas de lograr lo anterior es automatizando las tareas rutinarias y repetitivas, para que las empresas puedan ahorrar tiempo y recursos valiosos a la vez que minimizan la posibilidad de errores humanos.
Tan solo en Latinoamérica, se estima que 3 de cada 10 empresas ya están utilizando Inteligencia Artificial (IA) en sus procesos; donde México es el cuarto país de la región con una mayor tasa de adopción (41%), por lo que aún existe una importante área de oportunidad para las empresas de incorporar nuevas tecnologías en sus operaciones, como la IA y el metaverso en la logística.
Hablando de la logística, la automatización de la cadena de suministro y la IA proporcionan visibilidad en tiempo real de las operaciones, como los niveles de inventario, el seguimiento de los envíos y el estado de las entregas, lo que permite que los gerentes de logística identifiquen y aborden de manera proactiva problemas potenciales, como demoras o interrupciones. ¿Qué pasaría si estas áreas de oportunidad pudieran visualizarse antes de que sucedan?
¿Existe un metaverso para las operaciones logísticas?
Con respecto al uso de la IA en el sector de logística, Quincus, plataforma SaaS de autoservicio, desarrolló un metaverso logístico, donde los usuarios pueden simular operaciones y comparar diferentes escenarios para decidir qué modelo de procesos se adapta mejor a situaciones particulares.
"Visualizamos el metaverso de la logística como un gemelo digital de una red logística, esto es, un modelo virtual que simula con exactitud el comportamiento de los procesos, lo que permite ajustarlos y probar diferentes soluciones sin correr riesgos. Es una fuerte tendencia en la Industria 4.0", comentó Katherina Lacey, co-fundadora y directora de producto de la plataforma.
El metaverso en la logística se compone de cuatro elementos principales:
* Modelos de aprendizaje por refuerzo (RL) que permiten programar y optimizar la simulación del transporte. Al utilizar modelos de aprendizaje por refuerzo de última generación, se genera un agente virtual que aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones.
* Modelos de agentes mundiales que simulan el entorno al que se enfrentarán las operaciones.
* Datos, ya que los modelos se alimentan de un gran volumen para entrenar los modelos de aprendizaje.
* La aceleración de hardware, pues las operaciones requieren una gran potencia de procesamiento.
Rompiendo las barreras de la automatización de procesos logísticos
Sin embargo, existen algunas barreras para la adopción de IA en los negocios, como las limitaciones en conocimiento y habilidades sobre IA por parte del personal y los tomadores de decisiones (34%), la falta de herramientas o plataformas para desarrollar modelos de IA (25%) y la complejidad en los datos (24%).
"Cuando desarrollamos modelos de machine learning y modelos de RL, nos damos cuenta de que la IA no es un juego de niños; es una ciencia seria que exige atención al detalle. La escasez de datos, los obstáculos de adquisición y la falta de confiabilidad plantean desafíos que debemos superar. Las limitaciones matemáticas y de computación también entran en juego, lo que dificulta lograr la convergencia. Al ponernos en el lugar de nuestros usuarios e identificar sus puntos débiles, podemos tomar decisiones rápidas e informadas que nos impulsen en la dirección correcta", agregó Katherina.
Hoy en día, las empresas utilizan la IA en importantes áreas de oportunidad para la optimización y el crecimiento de los negocios, como la automatización de procesos (33%), la seguridad y detección de amenazas (29%), además de la inteligencia y análisis del negocio (26%).
Ahora bien, para una transición a un ecosistema liderado por la automatización, las empresas deben adoptar un enfoque "lento y constante para ganar la carrera".
5 pasos que deben considerar las empresas para la implementación de nuevas tecnologías de automatización e IA en empresas de logística:
* Identificar dónde puede brillar la automatización de procesos logísticos y de la cadena de suministro, como tareas complejas, técnicas, propensas a errores; las que consumen mucho tiempo o que son repetitivas.
* Definir qué harán las máquinas y qué la fuerza de trabajo, como calcular soluciones óptimas, generar más alternativas y tomar decisiones.
* Involucrar a colaboradores, principalmente a aquellos que conocen mejor que nadie los procesos y operaciones; involucrarlos en el diseño conjunto de la automatización de los procesos logísticos, comunicar sus beneficios, y brindar capacitación y soporte para adaptarse a los nuevos métodos. Esto será fundamental para una transición exitosa.
* Monitorear y medir los resultados con un seguimiento del progreso que asegure que el proyecto de automatización logrará los resultados deseados.
* Evaluar y ajustar los resultados del proyecto de automatización de los procesos logísticos con regularidad, realizando ajustes para alinearlos con los objetivos de la empresa.