Efectos de IA en las operaciones de última milla

Aunque algunos puedan imaginar, en el mundo de la logística y, en particular en el delivery de última milla, un futuro con flotas de vehículos de reparto autónomos y drones cargando paquetes, las aplicaciones de tecnología suelen ser más prácticas y limitadas, especialmente en el corto plazo.

Con todo, los especialistas en el área coinciden en que las empresas que no se incorporan a la ola tecnológica, en este caso al uso de la inteligencia artificial, se encontrarán en desventaja competitiva más temprano que tarde.

Carlos Díaz, gerente general de DispatchTrack Latinoamérica, piensa que la IA ya ha transformado la última milla de maneras importantes. Y sostiene que el próximo año, conforme se expandan la adopción y los casos de uso, no será simplemente más de lo mismo.

Según él, en 2024 la IA está marcando diferencias significativas. “Si una empresa de entrega aún no está digitalizada y lista para implementar nuevas tecnologías, significa que está detrás del juego y es probable que la brecha entre ellos y sus principales competidores se amplíe”, advierte Díaz.

La experiencia del cliente

El experto de DispatchTrack sostiene la importancia de identificar áreas donde la IA y otras tecnologías pueden mejorar las operaciones. Por el momento, destaca que, si bien el software de optimización de rutas no es nuevo, la inteligencia artificial está haciendo que sea más eficiente.

“Aún no hay drones dejando entregas en las puertas de los clientes, pero los resultados de la optimización de rutas con IA real son impresionantes: las paradas se asignan a los camiones y equipos óptimos; se maximiza la capacidad de la flota, lo que permite hacer más paradas con el mismo equipo y reducir los costos de mano de obra”, ejemplifica Carlos Díaz.

Por otra parte, la IA proporciona herramientas para mejorar la experiencia del cliente. Así, al comparar rápidamente la capacidad de la flota y las entregas existentes con las fechas de entrega esperadas de un cliente, las herramientas pueden sugerir ventanas de entrega que optimicen la capacidad y las rutas. “Cuando los clientes eligen su ventana de entrega, es más probable que estén en casa, lo que reduce drásticamente los fallos”, comenta.

Capacidad de análisis

Tema muy discutido es que de nada sirve tener grandes volúmenes de datos si no se pueden analizar. La IA y el machine learning se usan cada vez más para reconocer patrones que señalan puntos de fricción en la entrega de última milla.

Señala Díaz que, cuando los operadores comprenden dónde se están desacelerando o fallando sus procesos, pueden hacer mejoras en la eficiencia y la satisfacción del cliente. “La capacidad de la IA para clasificar y cotejar rápidamente grandes cantidades de datos en informes procesables está acortando los ciclos de mejora y permitiendo cambios de procesos más rápidos”, explica el gerente general regional de DispatchTrack.

La inteligencia artificial tiene, en opinión de este ejecutivo, efectos ascendentes en la cadena de suministro. Lo que sucede antes de que un camión salga del almacén tiene gran impacto en el último kilómetro y la IA seguirá, según Díaz, infiltrándose en los procesos ascendentes durante el próximo año. En su opinión, estos serán la previsión de la demanda y la automatización de almacenes.