Inteligencia Artificial (IA) ya no es un tema de ciencia ficción, desde hace años esta tecnología ha ido avanzando a pasos agigantados y aplicando sus múltiples funcionalidades a diversos rubros y prácticas.

Para entender cómo nos ayuda a mejorar nuestros ingresos automatizando procesos y analizando información, es necesario definir el término IA en conceptos modernos. Se podría traducir Inteligencia Artificial como el sistema artificial capaz de captar patrones de forma automática a partir de datos y experiencias sin la necesidad de instrucciones definidas por humanos. Esto brinda soluciones a problemas y planifica mejor procesos complejos.

Uno de los conceptos que utilizaremos en este artículo es “Machine Learning”. Esto significa que a través de algoritmos brindamos a las computadoras la capacidad de identificar patrones en datos enormes para generar predicciones en base a lo recolectado.

En uno de los sectores en donde más ha destacado en los últimos tiempos es en retail, ya que la IA ofrece soluciones alternativas a los problemas logísticos y de cadena de suministro, mejorando considerablemente los procesos de distribución y venta. Con esto se logra minimizar errores y mejorar el servicio al consumidor.

Cada vez que se obtiene un nuevo producto o sucede algo en la logística de un retail, se generan datos que serán procesados por la Inteligencia Artificial para mejorar los resultados en el futuro, puliendo cada vez más los sistemas logísticos. Las actividades más tediosas y repetitivas pueden brindar datos importantes sobre su rendimiento, y con esta información (captada por un software) se puede optimizar la performance de distintas áreas abaratando costos.

Los procesos que se verían beneficiados serían:

  • Transporte de mercancía
  • Manejo de inventario
  • Movimiento de productos y materiales entre distintos puntos de distribución

La implementación de sistemas automáticos en estas áreas no solo genera mejor calidad de trabajo, sino que las personas que realizan este tipo de tareas pueden rendir mucho mejor por el aumento de productividad.

Los rubros más beneficiados al actualizar sus sistemas logísticos respaldados por una Inteligencia Artificial son:

  • Producción de materiales
  • Transporte
  • Almacenamiento
  • Tareas back-office

Otro punto clave es que empresas que se vieron forzadas a abrir sucursales en otros países para ahorrar costes, pueden volver a sus países de origen ya que la productividad obtenida por la IA es mayor a la utilizada por mano de obra de bajo coste. Los nuevos perfiles laborales estarán enfocados en el sector tecnológico, capaz de manejar estas nuevas herramientas.

Sin embargo, hoy en día no es posible crear cadenas de suministros 100% automáticas, pero sí podemos aumentar su automatización considerablemente para asistir, predecir, mejorar y medir el rendimiento de los trabajadores actuales.

Para que este cambio sea orgánico, las empresas deben ir adoptando ciertas herramientas que las ayuden a la transición sin frenar la productividad. Mejorando la calidad de la cadena de suministro, los líderes pueden aumentar el interés y valor de los inversionistas, apostando a un sistema que funciona sobre rieles, con mínimos errores y óptimos resultados.

Para tener una idea más clara compartimos algunos ejemplos de aplicación en el mundo del retail y logística

Planificación de operaciones: Gestionar las estrategias de producción para reducir pérdidas. La IA ayuda a mantener un flujo de materiales y productos en movimiento, para que lleguen en tiempo y forma a su destino. Con software dedicado que genere una predicción del tiempo real que tomarán las tareas, se puede tomar decisiones basados en esa información.

Rutas inteligentes: Tener rutas inteligentes que optimicen las entregas de mercancía es fundamental para tener los engranajes corriendo sin demoras. La IA permite determinar las mejores rutas teniendo en cuenta distintos factores como peso de la carga, horarios, cambios en el tráfico, condiciones meteorológicas, disponibilidad de los clientes y más detalles que muchas veces se pasan por alto por errores humanos o la masividad de datos manejados. Con tecnología Machine Learning, se puede trabajar con tantas variables que son imposibles de procesar para el humano.

Inspección de daños: En muchos entornos logísticos la identificación de daños, defectos y errores en mercancía se hace a ojo. Implementando IA se puede escanear de forma certera y garantizada la producción para mantener un excelente nivel de calidad. Esto permite un escaneo constante y en tiempo real de la línea de producción, transporte o ensamblaje evitando todo tipo de errores.

Predicción de acuerdo a compras previas: poder prever el lugar y dimensión de la próxima entrega agiliza los procesos y mantiene a la empresa lista. Utilizando machine learning se puede aprender de los comportamientos de los clientes, mejorando la productividad a la hora de enfocarse a pedidos mensuales. Esto ayuda mucho en temporadas de ventas como Navidad o días festivos donde la dimensión de los pedidos son mayores; poder preveer esto ahorra tiempo y productividad para no estancarse en los momentos claves de mayores ingresos. En resumen, un mejor manejo de stock.

En esta gráfica de McKinsey & Company se puede apreciar los distintos puntos cruciales donde la IA mejora la toma de decisiones logísticas y acelera los procesos:

Gráfica de McKinsey & Company sobre el impacto de IA en la tomas de decisiones en cadenas de suministro

En conclusión, para estar en el mapa es necesario innovar en el mundo de la Inteligencia Artificial para ofrecer calidad, velocidad y mejorar constantemente con información recabada y procesada por sistemas imposibles de emular con actividades manuales. Existen distintos niveles de implementación que se adaptan al nivel de todas las empresas, para que se puedan ir mejorando áreas que necesitan con urgencia un update para poder competir con el mundo del mañana.

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