Inteligencia artificial y metaverso en las empresas de logística: Cómo implementarlo y sus beneficios

Desafíos de la automatización en la industria logística
La industria de la logística se vuelve cada vez más compleja y competitiva, por ello es importante que las empresas comprendan los beneficios y desafíos de la automatización, así como aplicarla estratégicamente en sus procesos.

En el entorno empresarial acelerado, las compañías buscan formas de aumentar la eficiencia y la productividad, al mismo tiempo que reducen los costos y abordan los problemas de sostenibilidad.

Una de las maneras más efectivas para lograrlo es a través de la automatización. Al automatizar las tareas rutinarias y repetitivas, las organizaciones ahorran tiempo y recursos, a la vez que minimizan los errores humanos.

Se estima que tres de cada 10 empresas en Latinoamérica ya están utilizando inteligencia artificial (IA) en sus procesos, y México es el cuarto país de la región con mayor tasa de adopción con un 41%, por lo que aún existe una importante área de oportunidad para las empresas de incorporar nuevas tecnologías en sus operaciones, tales como la inteligencia artificial y el metaverso en la logística.

¿Metaverso para operaciones logísticas?
La automatización de la cadena de suministro y la inteligencia artificial en logística 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.

Quincus, la plataforma SaaS de autoservicio enfocada en la automatización y optimización de procesos logísticos, dio el siguiente paso en el uso de la inteligencia artificial, al desarrollar un metaverso logístico, donde los usuarios pueden simular operaciones y comparar diferentes escenarios para decidir qué modelo de procesos se adapta mejor.

Cómo se compone el metaverso en la logística
Katherina Lacey, cofundadora y directora de producto de Quincus, manifestó que visualizan el metaverso de la logística como un gemelo digital de una red logística, un modelo virtual que simula con exactitud el comportamiento de los procesos.

Para Quincus, 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 barreras con la IA
Una de las principales barreras para la adopción de inteligencia artificial en los negocios son 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 por ciento)¹.

Para superar estos obstáculos, es posible realizar investigaciones centradas en el usuario, al tomar en cuenta sus observaciones para mejorar las interfaces, el uso de datos y facilitar la implementación de nuevas tecnologías.

“Cuando desarrollamos modelos de machine learning y modelos de aprendizaje por refuerzo (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. 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.

Adaptación constante
Hoy en día, las organizaciones utilizan la inteligencia artificial para la automatización de procesos (33%), la seguridad y detección de amenazas (29%) y la inteligencia y análisis del negocio (26%)¹, importantes áreas de oportunidad para la optimización y el crecimiento de los negocios.

En el mundo de los negocios, la adaptación constante y la persistencia son valores que definen la transformación y el éxito de las compañías. 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 para la implementación de automatización e inteligencia artificial en las empresas de logística
Quincus comparte cuáles son los cinco pasos que deben considerar las empresas para la implementación de nuevas tecnologías de automatización e inteligencia artificial 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.

Fuente: https://rb.gy/v2f8j