La Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente industrias en todo el mundo, y la logística no es la excepción. En este Expert’s Take, Chloe Wang, Directora de Datos de Nuvocargo, comparte su visión sobre las aplicaciones actuales y futuras de la IA en la logística, las ventajas únicas que tienen las startups para aprovechar la IA y el trayecto de Nuvocargo hacia un verdadero aprovechamiento de su potencial.
¿Qué es la IA en logística?
Tradicionalmente, la IA en logística era sinónimo de machine learning (ML), que implica aprender de los datos para tomar decisiones, como la optimización de rutas. Hoy en día, la IA abarca grandes modelos lingüísticos (LLM) que destacan en áreas de comunicación e imitan tareas generales. En Nuvocargo, aprovechamos los LLM para automatizar las comunicaciones, agilizando las interacciones entre transportistas, empresas y equipos operativos. Como explica Chloe, “Hoy en día, el sector de la logística se encuentra al borde de la transformación, gracias a los avances en los grandes modelos lingüísticos (LLM). El sector logístico, que depende en gran medida de una comunicación fluida entre las distintas partes, puede ahora aprovechar el poder de los LLM para imitar las interacciones humanas y automatizar estas comunicaciones. Este avance abre el camino hacia el objetivo final: un flujo de trabajo automatizado de principio a fin”.
Para integrar la IA en la logística es fundamental aprovechar tanto el machine learning tradicional para la optimización como los grandes modelos lingüísticos para la comunicación. Mediante la combinación de estas aplicaciones, Nuvocargo puede optimizar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia general del cliente, lo que garantiza que nos mantengamos a la vanguardia en el sector.
Aplicaciones comunes de la IA en logística
Las aplicaciones de la IA en logística son diversas, pero algunos de los casos de uso más relevantes incluyen:
- Optimización de rutas: Uso de datos históricos para optimizar las rutas de entrega, reduciendo las paradas, los costos y los tiempos de entrega. Nuvocargo emplea esta tecnología para garantizar rutas eficientes con múltiples paradas, mejorando la eficiencia operativa general y la satisfacción del cliente. Al aprovechar los modelos avanzados de machine learning, podemos ofrecer soluciones de enrutamiento optimizadas que ahorran dinero y reducen los tiempos de tránsito para nuestros clientes.
- Predicciones dinámicas de ETA y llegadas a tiempo: Proporcionando actualizaciones precisas y en tiempo real sobre los tiempos de entrega.
- Pronóstico de incidencias: Previsión de posibles interrupciones en la cadena de suministro para mitigar riesgos.
- Precios dinámicos y predicción de la demanda: Ajuste de precios y predicción de la demanda en función de las condiciones del mercado.
- Automatización de tareas repetitivas: Aprovechamiento de los LLM para gestionar comunicaciones y tareas rutinarias, liberando recursos humanos para actividades más estratégicas.
En Nuvocargo, desarrollamos NuvoOS, una plataforma con datos limpios y controlados por eventos que nos permite aplicar modelos de IA de forma eficaz, realizando predicciones y recomendaciones precisas. Chloe subraya “La especialidad de Nuvocargo no son los modelos de IA en sí, sino aprovechar datos limpios, sistemáticos y basados en eventos y aplicar estos modelos para hacer predicciones y recomendaciones acertadas que tengan un impacto real en las operaciones de nuestros clientes”.
La ventaja de las startups y los retos en la integración de la IA
Las startups como Nuvocargo tienen claras ventajas sobre las empresas más grandes y consolidadas en lo que respecta a la adopción de la IA, ya que pueden adoptar nuevas tecnologías con mayor rapidez debido a menos restricciones burocráticas, lo que permite una rápida implementación y adaptación. Además, las empresas más pequeñas suelen estar más dispuestas a asumir riesgos e innovar, lo que les permite dar pasos más arriesgados en la implementación de estas tecnologías. Sin embargo, uno de los mayores retos a los que se enfrentan las startups a la hora de integrar la IA es la inversión en datos limpios y confiables. Comprometerse con la calidad de los datos es un esfuerzo a largo plazo, pero es crucial para una implementación exitosa. En Nuvocargo, nuestro proceso de datos ha progresado desde etapas fundacionales, en las que se realizó una inversión significativa, hasta aprovechar nuestra posición actual con un enfoque fiable, sistemático y basado en eventos, que proporciona una base sólida para las aplicaciones de IA.
El rol de la IA en Nuvocargo
En Nuvocargo, nuestra visión de la IA abarca la automatización de los flujos de trabajo, la reducción de los costos operativos y la gestión proactiva de incidencias, todo ello fundamental para mejorar nuestra oferta de servicios y la satisfacción del cliente. Con el uso de la IA, nuestro objetivo es tomar decisiones, hacer predicciones y recomendaciones más inteligentes, garantizando información oportuna y precisa.
Nuestro recorrido con la IA se basa en datos limpios, sistemáticos y basados en eventos. Esta sólida infraestructura de datos nos permite aplicar eficazmente modelos de IA y aprovechar todo su potencial, lo que es fundamental para mejorar continuamente y simplificar radicalmente nuestros procesos internos y los de nuestros clientes.
De cara al futuro, y a medida que continuemos innovando, la IA nos ayudará a escalar nuestras operaciones de forma eficiente, introducir nuevas capacidades y mantener los costos bajos, impulsando la mejora continua y ofreciendo excelencia operativa a nuestros clientes.
Chloe Wang, Directora de Datos de Nuvocargo, subraya: “Todas las empresas deberían ser una empresa de datos y una empresa de IA”.
En los próximos años, prevemos que la IA será un motor clave del éxito de Nuvocargo, estableciendo un nuevo estándar de lo que puede lograr una empresa de logística enfocada en la tecnología.
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