IA en logística: beneficios y aplicaciones potenciales

Como subconjunto dentro de la gestión de la cadena de suministro, que abarca todas las etapas del proceso de creación y entrega de un producto al cliente final, la gestión logística implica el transporte de materias primas y el movimiento y almacenamiento de productos. Los gerentes de logística están constantemente en búsqueda de formas más eficientes de gestionar este proceso. Llevan mucho tiempo beneficiándose del software de gestión de transporte y almacenes, así como de los dispositivos del Internet de las cosas, que facilitan el seguimiento de camiones, vehículos de entrega, trenes de carga y otros medios de transporte. Ahora que la IA se está incorporando a estas y otras aplicaciones y dispositivos, los gerentes de logística tienen herramientas cada vez más precisas a su disposición.

¿Qué es la IA en la logística?

La IA se utiliza en logística para diversos fines, como la previsión de la demanda, la planificación de envíos, la optimización del almacenamiento y la obtención de visibilidad paso a paso de las rutas, las condiciones de la carga y las posibles interrupciones. Los algoritmos de IA pueden ayudar a los profesionales de logística a predecir los tiempos de tránsito, determinar el mejor transportista al mejor precio e identificar rutas y operadores alternativos en caso de interrupciones del transporte. También se pueden utilizar para automatizar algunos elementos del servicio al cliente, tanto a través de bots conversacionales basados en IA que pueden ayudar a manejar consultas básicas de los clientes como a través de herramientas basadas en IA que analizan las quejas de los clientes y devuelven esos datos a los equipos de logística.

Conclusiones clave

• Las empresas están utilizando la IA para rastrear la procedencia de los artículos y otros componentes que pasan a través de las diferentes etapas de la cadena de suministro, lo que les ayuda a garantizar que sus proveedores cumplan con las leyes trabajo justo y desarrollen prácticas sostenibles.
• La IA puede optimizar las rutas de transporte, teniendo en cuenta el tráfico, el clima y los lugares de entrega, así como el impacto de las huelgas. Con rutas optimizadas, las empresas pueden reducir las emisiones de carbono y el consumo de combustible y acelerar el traslado de un mayor número de productos.
• La IA puede ayudar a resolver problemas de devolución de productos. Por ejemplo, puede identificar productos que presenten alta frecuencia de devoluciones de clientes, luego las empresas pueden usar ese feedback para descubrir productos defectuosos o discrepancias entre el producto y el mercado previsto.

La IA aplicada a la logística, en detalle

Los principales objetivos de la IA en logística son generar predicciones de hora de llegada estimada más precisas basadas en datos internos y de terceros (por ejemplo, previsiones meteorológicas y posibles paradas de trabajo) e identificar envíos en riesgo para que los gerentes puedan tomar las medidas oportunas (por ejemplo, cambiando los envíos a una ruta diferente). Los modelos de IA están entrenados con información de pedidos previos y preferencias de usuarios, lo que ayuda a mejorar el rendimiento operativo y a reducir la necesidad de intervención manual. Aquellas empresas que apostaron primero por adoptar el software de gestión de la cadena de suministro impulsado por IA tienen un 15 % menos de costes logísticos que sus competidores rezagados, mientras que sus niveles de existencias han mejorado un 35 %, según investigación de McKinsey & Company.

El papel de la IA en la logística moderna

El papel de la IA en la logística moderna se está ampliando. Una encuesta realizada en 2024 por Zogby Strategies y Xometry encontró que el 97% de los encuestados dijo que aplicará la IA en sus operaciones en los próximos dos años.

Los gerentes de logística están empezando a utilizar nuevas capacidades de IA para mejorar la eficiencia del transporte, por ejemplo, analizando los patrones de tráfico y clima para ayudar a identificar las rutas de transporte más eficientes en términos de combustible y evitar los costosos retrasos. Los fabricantes dependen de la entrega de miles de componentes procedentes de todas las partes del mundo para ensamblar sus productos, y esas entregas deben organizarse minuciosamente para garantizar que todas las piezas estén allí cuando sea necesario, pero no demasiado pronto, ya que el coste de almacenar el exceso de inventario puede resultar significativo.

Beneficios potenciales de la IA en logística

El volumen de datos generados durante el transporte, almacenamiento y entrega de productos es inmenso. Los puntos de datos incluyen la ubicación en tiempo real, la temperatura, los costes de envío y la disponibilidad de transportistas, entre otros muchos. El impacto potencial de la logística impulsada por IA (y las entregas a tiempo asociadas) en la satisfacción del cliente es obvio, pero la IA ofrece muchas otras formas de mejorar la logística, y que describimos con más detalle a continuación.

• Gestión de existencias
  Las herramientas de gestión de almacenes basadas en inteligencia artificial pueden ayudar a los gerentes de logística a identificar pedidos entrantes con unos tiempos de ejecución previstos que superen el objetivo deseado. A continuación, pueden compartir los detalles de los pedidos que corran riesgo con los gerentes encargados de ejecutar las órdenes para priorizar la recogida de los artículos oportunos o ajustar la ubicación de almacenamiento para agrupar productos que se suelan pedir juntos. Además, las capacidades de IA generativa están diseñadas para proporcionar resúmenes concisos y estructurados de historiales de revisión de pedidos relevantes y confirmaciones de correo electrónico editables de pedidos nuevos y modificados.
• Precisión de la demanda
  Las aplicaciones de logística integradas en IA pueden proporcionar datos que ayuden a los encargados de prever la demanda a anticipar problemas que podrían retrasar la entrega de productos terminados. Además, los datos generados por las aplicaciones de previsión de demanda pueden ayudar a los gerentes de logística a priorizar la entrega de productos que probablemente tengan mayor impacto en la satisfacción del cliente y la rentabilidad general.
• Optimización del exceso de existencias
  Los fabricantes pueden utilizar análisis predictivos basados en IA para optimizar los niveles de existencias, aprovechando los datos históricos y los datos de demanda en tiempo real para ayudar a evitar que se agoten las unidades y reducir el volumen de excedente de inventario.
• Eficacia en la ejecución de pedidos
  La IA puede contribuir a aumentar las tasas de pedidos completados ayudando a los almacenes a ser más eficientes, por ejemplo, analizando datos históricos de demanda para determinar la mejor ubicación para productos específicos y recomendando diseños de planta y rutas de trabajadores para acelerar la ejecución de la orden de compra. Los gerentes de almacén también pueden usar la IA para evaluar si los contenedores de entrega presentan el volumen ideal de paquetes, sin malgastar el espacio.
• Precisión de pedidos
  Los fabricantes y las empresas de logística están entrenando algoritmos de IA con datos recopilados mediante cámaras y sensores para descubrir y evitar errores de los trabajadores, como retirar los productos incorrectos de un almacén o enviar artículos a ubicaciones incorrectas. Estos mismos sistemas se pueden utilizar para analizar los datos recopilados para determinar mejor si existen errores frecuentes que se puedan modificando el proceso o el diseño —por ejemplo, mediante una mejor capacitación de los trabajadores, cambios en el embalaje u optimizando la ubicación del producto en función de los niveles de demanda.
• Optimización de la recogida de productos
  La IA puede optimizar la recogida de productos —cuando el personal del almacén prepara el paquete para ejecutar una orden de compra— identificando patrones de pedidos y sugiriendo que los productos que se solicitan con frecuencia se trasladen juntos a la misma parte del almacén. Sugerir que los productos que tienen una fecha de entrega anterior, como los productos perecederos o los pedidos urgentes, se almacenen en las secciones más convenientes de un almacén es otra forma en que las predicciones de la demanda basadas en IA pueden mejorar la recogida de productos.
• Automatización de etiquetas
  Las herramientas de IA generativa se pueden utilizar para automatizar la creación de etiquetas de envío, que anteriormente era una tarea manual y propensa a errores. Las herramientas para esta tarea pueden integrarse en aplicaciones de logística y gestión de almacenes y soportar requisitos de envío multilingües e internacionales.
• Gestión del transporte
  Las aplicaciones de gestión del transporte basadas en inteligencia artificial pueden predecir los tiempos estimados de llegada de envíos en dos momentos diferentes, en el punto en que el gerente de logística está planificando el envío y durante el traslado de los productos. En la etapa de planificación, es útil saber por adelantado si los envíos se pueden retrasar para que los gerentes de logística puedan elegir rutas y operadores alternativos.
  
  Aunque no siempre es posible cambiarlos durante los envíos, los movimientos que implican varios tramos pueden presentar más oportunidades de optimización. Los gerentes de logística pueden utilizar el análisis de datos basado en IA, por ejemplo, para remitir un envío a un puerto diferente o dirigir los servicios de transporte por carretera a una ruta más adecuada. Las herramientas de IA también se pueden utilizar para analizar los tiempos de envío previstos y reales en paralelo, para que los gerentes de logística puedan identificar los canales que más riesgos presenten y evitarlos en la medida de lo posible. Naturalmente, la precisión de las predicciones mejora a medida que un envío se acerca al punto de entrega. Una vez que la fiabilidad de la hora de llegada estimada alcanza un cierto umbral, se pueden utilizar herramientas de gestión de IA para enviar automáticamente una propuesta al operador más adecuado para que esté listo para comenzar tan pronto como llegue el envío.
• Ahorro de combustible
  Para 2050, según la Agencia Europea de Medio Ambiente, los sectores globales de aviación y transporte marítimo probablemente representarán casi el 40 % de las emisiones globales de dióxido de carbono, a menos que se tomen medidas para reducir sus niveles actuales. La logística optimizada para IA puede ayudar a reducir el impacto ambiental de los productos y materiales de envío optimizando las cargas de camiones/fletes y las rutas de entrega. En un informe de 2021, el Foro Económico Mundial estimó que en el 15 % de las millas recorridas, los camiones no portaban carga.
• Optimización del tiempo de entrega
  Los mánager de logística utilizan la IA para optimizar las rutas de entrega, de modo que las empresas tengan las materias primas que necesitan, cuando las necesiten y puedan enviar productos terminados a almacenes o tiendas de forma rápida y eficiente. Los gerentes pueden establecer prioridades en función de casi cualquier factor, como el volumen de pedidos y la disponibilidad del producto. Incluso pueden usar la IA para dictar que los pedidos de clientes de alta prioridad reciban atención especial en cada etapa, en el caso de que parezcan peligrar.
• Seguridad en la entrega
  Los sistemas de paneles de control con tecnología de IA y otros sistemas compuestos por cámaras y sensores pueden ayudar a detectar riesgos en vehículos, como conductores distraídos o somnolientos, así como peligros externos, como colisiones inminentes o cambios repentinos en las condiciones de la carretera. Los gerentes de logística también pueden utilizar los datos de estos sistemas para identificar a los empleados que no cumplan con los protocolos de seguridad. Si se producen accidentes, los gerentes pueden usar la IA para analizar las causas y que se puedan tomar medidas oportunas para evitarlos de cara al futuro.
• Mantenimiento de almacenes y transportes
  Las carretillas elevadoras, palés, clasificadores, transportadores, cargadores y otros tipos de equipos de almacén son propensos a averiarse, al igual que los equipos clave de camiones, barcos, vagones, ferrocarriles y otros medios de transporte. Los gerentes de logística pueden aplicar la IA generativa a los datos obtenidos de sensores integrados en estas máquinas e infraestructura para predecir fallos con mayor precisión, lo que les permitirá programar de forma proactiva el mantenimiento, ayudar a evitar el tiempo de inactividad no planificado, extender potencialmente la vida útil de equipos muy caros y, en última instancia, ayudar a mantener sus cadenas de suministro en marcha sin sobresaltos.
• Devoluciones de productos
  La IA también puede ayudar a arrojar luz sobre los problemas de logística inversa (también conocida como devolución de productos). Si un determinado producto está experimentando una alta frecuencia de devoluciones de clientes o es devuelto con frecuencia desde una región en particular, los algoritmos de IA pueden ayudar a erradicar rápidamente esas tendencias, alertando al fabricante de un posible defecto o error de diseño, o de una discrepancia entre el producto y el mercado. En el caso de que se retiren una gran cantidad de productos, la IA puede ayudar a simplificar ese proceso mediante el establecimiento de un flujo de devolución más eficiente, por ejemplo, mediante la configuración de un código especial que dirija los productos retirados a un lugar designado para que no se pierdan entre todas las demás devoluciones.

Aplicaciones de IA en la logística

Los fabricantes están empezando a utilizar el software de IA para ayudar a automatizar tareas como el seguimiento de fallos de equipos, la mejora de la calidad del producto y la aceleración del envío de mercancías a los clientes. También están utilizando la IA para analizar grandes cantidades de datos a fin de ayudar a abordar sus problemas logísticos más complejos. A continuación, se incluyen algunos métodos específicos a los que recurren los gerentes de logística para aplicar la IA de cara a alcanzar sus objetivos.

• Optimización de rutas
  La planificación de rutas solía ser un proceso manual que requería mucha mano de obra. Sin embargo, los sistemas de IA se pueden utilizar para optimizarlo teniendo en cuenta las condiciones del tráfico y las carreteras, el clima, los lugares de entrega y otros datos relevantes. Con rutas más eficientes, las empresas pueden estar en mejor posición para ahorrar dinero en combustible y reducir las emisiones de carbono, mientras que los conductores pueden hacer más entregas en el mismo periodo de tiempo.
• Planificación de última milla
  El coste asociado con la etapa final o de "última milla" de ejecución del pedido, desde un centro de distribución hasta la puerta del cliente, aumentó del 41 % del coste total de entrega en 2018 al 53 % en 2023, según CapGemini Research Institute. A medida que aumentan las expectativas de los clientes en torno a la rapidez de entrega, las empresas responden creando redes de pequeños depósitos de entrega, subcontratando a proveedores externos y utilizando la IA para optimizar la programación de rutas. Las herramientas de IA pueden contribuir a que las rutas de los vehículos sean más eficientes, ya que analizan los lugares de entrega y las capacidades del propio vehículo, y ayudar a los conductores a adaptarse más rápidamente a ralentizaciones inesperadas.
• Gestión de flotas
  Las capacidades de IA integradas en las aplicaciones de gestión de flotas pueden ayudar a los gerentes a determinar la mejor combinación entre operadores contratados y transportistas de flotas privados. Además, estas herramientas pueden ayudar a asignar cargas de forma autónoma a los conductores y ajustar las horas de inicio de los envíos en función de los datos internos y externos históricos.
• Previsión de la demanda
  La previsión de la demanda tradicional se ha basado casi exclusivamente en datos históricos internos. Las herramientas de previsión de la demanda basadas en IA también ayudan a analizar datos de terceros sobre el clima, los eventos regionales, los patrones de demanda fluctuantes de los clientes y otros factores que contribuyan a incrementar la precisión.
• Robótica y automatización
  Los robots impulsados por IA pueden almacenar y seleccionar productos de forma más rápida y eficiente que los operadores humanos. Entre los beneficios que ofrecen los robots automatizados se incluyen la reducción de errores y lesiones y un uso más adecuado del espacio. Los programas piloto para camiones autónomos son prometedores para generar nuevos ahorros en los costes de transporte, así como para mejorar los tiempos de entrega debido a la utilización de vehículos aproximadamente las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
• Embalaje y clasificación inteligentes
  Los algoritmos de IA pueden sugerir diseños óptimos de planta de almacén que ayuden a acelerar el movimiento de las existencias dentro y fuera de estas instalaciones. También pueden ayudar a planificar las rutas de almacén más eficientes para que los encargados de preparar los pedidos ejecuten las órdenes. Una de las mayores empresas globales de paquetería incluso utiliza robots basados en IA para clasificar los paquetes.
• Precios dinámicos
  Los mecanismos de precios convencionales y estáticos se están sustituyendo gradualmente en algunos sectores por fórmulas de fijación de precios dinámicos. En este método, los algoritmos de IA facilitan el ajuste constante de los precios de bienes y servicios basándose en un análisis continuo de la demanda del mercado y otros factores. La industria aérea fue pionera en este campo, mientras que los hoteles, las empresas minoristas, los sitios de comercio electrónico, las compañías de viajes compartidos y los equipos deportivos profesionales siguieron rápidamente sus pasos.
• Automatización de documentos
  Las capacidades de comprensión de documentos basadas en IA generativa, a veces llamadas reconocimiento inteligente de documentos, están diseñadas para extraer automáticamente texto de archivos digitales, incluso aquellos que contienen documentos ilegibles o deteriorados. Estas capacidades pueden contribuir a optimizar las tareas de logística, por ejemplo, creando recibos digitales a partir de conocimientos de embarque o digitalizando facturas en papel e importándolos al sistema de cuentas a pagar. Asimismo, la IA generativa puede ayudar a extraer texto, tablas y otros datos clave de los documentos para facilitar el reembolso de gastos, el procesamiento de facturas y la gestión de contenidos.
• Servicio y experiencia del cliente
  Las empresas están desplegando bots conversacionales basados en IA generativa para responder a las consultas más comunes de los clientes en materia de logística, por ejemplo, si un producto se puede enviar a una dirección determinada o si un transportista admite envíos internacionales o de diversas piezas en un país en concreto. Antes, los agentes de servicio al cliente tenían que consultar una hoja de cálculo matricial para responder a esas mismas preguntas. Sin embargo, ahora los sistemas de IA están diseñados para examinar varias variables y actualizar automáticamente las respuestas a medida que cambian. Por su parte, las interfaces de usuario en lenguaje natural permiten a las personas acceder a esta información dialogando con el chatbot.

Ejemplos de IA en la logística

Western Digital utiliza un asistente digital llamado Logibot para proporcionar información logística a sus partners de la cadena de suministro. Después de comparar su tienda en línea con las de sus competidores, los directivos de logística de Western Digital establecieron tres objetivos: respuesta 24/7 a las consultas, capacidad de recopilar y contestar a los comentarios de los clientes, y administrar la mayoría de las consultas de forma autónoma para que los agentes de servicio al cliente puedan abordar solo los problemas que revistan mayor importancia. El objetivo final de la empresa es realizar un seguimiento de cada interacción que Logibot mantenga con los usuarios, determinar cuántas interacciones son eficaces y cuántas no, utilizar esos datos para impulsar la eficiencia de la herramienta y, por lo tanto, mejorar el servicio de atención al cliente. Western Digital planea expandir Logibot de la logística a la planificación, las compras y la fabricación.

Para las empresas que cultivan o fabrican bienes perecederos —y las que dependen de redes de envío complejas para obtener bienes y entregar el producto terminado a los clientes— resulta fundamental contar con la capacidad de realizar el seguimiento y rastreo de envíos. La IA ofrece la capacidad de realizar un seguimiento autónomo de los artículos que ya están en movimiento y alertar a los agentes humanos si surgen problemas, como un aumento de la temperatura en un contenedor o un retraso inesperado que pueda poner en peligro un envío. Los gerentes de logística pueden utilizar esa información para redirigir productos y generar nuevas expectativas en los clientes. Incluso antes del envío, los gerentes de logística pueden utilizar las capacidades predictivas de la IA para ayudar a descubrir problemas potenciales utilizando datos internos históricos y datos de terceros sobre condiciones climáticas, cierres de carreteras y puertos, huelgas de trabajadores y otras variables.

Desafíos en la adopción de la IA

Aunque la IA presenta el potencial de mejorar la forma en que se almacenan y transportan los materiales y productos, la implementación no siempre es fácil. Estos son algunos de los desafíos a los que se enfrentan las empresas al adoptar la IA.

• Coste para implementar y capacitar al personal
  A veces, los empleados se sienten intimidados por las nuevas aplicaciones, incluso las intuitivas basadas en la nube, y pueden mostrarse reticentes a su adopción. Es posible que las empresas deseen considerar la idea de incrementar el tiempo de inactividad en sus horarios para familiarizar a los empleados con nuevas capacidades. Las empresas también deben valorar la idea de trabajar con sus proveedores para desarrollar programas de capacitación adecuados para una amplia gama de cargos, como los gerentes de logística, que tendrán que responder adecuadamente a las alertas basadas en IA y los conductores que usarán funciones de conducción automatizada y seguirán rutas optimizadas por IA.
• Integración con sistemas existentes
  Integrar nuevas capacidades de IA en una aplicación de logística local heredada puede ser una tarea desalentadora, que a menudo requiera de la participación de un integrador de sistemas. Una vez que el sistema esté listo para volver a la producción, la organización generalmente experimentará algún tiempo de inactividad. La IA y otras mejoras en las funciones de las aplicaciones basadas en la nube generalmente son más fáciles de lograr.
• Problemas de privacidad y seguridad
  Con las aplicaciones logísticas locales heredadas, las empresas deben aplicar parches constantemente para abordar las vulnerabilidades de seguridad. Sin embargo, con las aplicaciones de logística basadas en IA que se ejecutan en la nube, el software recibe actualizaciones regulares y automatizadas para contribuir a reforzar la seguridad y la privacidad de los datos.

Maximiza la satisfacción más rápido con Oracle

Oracle Fusion Cloud Logistics, parte de Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management & Manufacturing, incluye nuevas capacidades de IA para ayudar a agilizar las tareas de logística, optimizar las rutas de los transportistas y reducir los costes de retención de inventario. Estas capacidades podrían aplicarse para ayudar a los fabricantes a reducir los costes, acortar los tiempos de entrega, mejorar la seguridad de los empleados y reducir su huella de carbono.

Preguntas frecuentes sobre IA en la logística

¿Cómo se puede utilizar la IA en la logística?
La IA se utiliza en la logística principalmente para prever la demanda, planificar envíos, supervisar las condiciones de la carga y optimizar el espacio del almacén y las rutas de transporte.

¿Cómo está cambiando la IA el sector del transporte?
Las compañías de transporte están utilizando la IA para analizar factores como el tráfico, las corrientes marinas y las condiciones climáticas para ajustar sus rutas o trazar alternativas, reduciendo su consumo de combustible y el riesgo de incurrir en costes elevados por demoras. También lo utilizan para el mantenimiento predictivo de equipos.

¿Cómo se puede utilizar la IA para que las cadenas de suministro sean más sostenibles?
La principal forma en que la IA puede hacer que las cadenas de suministro sean más sostenibles es optimizando las rutas de transporte, ayudando así a reducir el consumo de combustibles fósiles de los vehículos de transporte y las emisiones de carbono.