Baobab Soluciones celebró ayer en Madrid su Supply Chain Summit con la inteligencia artificial como eje del desarrollo futuro de las cadenas logísticas.
Madrid. De la mano de un amplio conjunto de casos de éxito, Baobab ofreció ayer al sector logístico todo el rango de capacidades reales que ofrecen la inteligencia artificial y las matemáticas aplicadas para revolucionar la competitividad de las cadenas logísticas.
En este sentido, destacó la ponencia de apertura del evento a cargo de Aitor Madoz, director de Operaciones de Cofares, quien realizó una amplia exposición sobre las claves de la IA en el ámbito crítico de la planificación.
Madoz mostró cómo la IA viene a resolver al círculo vicioso del “triple enfado” ante la mala planificación logística, con los clientes enfadados, los accionistas enfadados y los trabajadores enfadados.
Más allá de poner en valor el dato, Madoz mostró todo lo que la IA puede aportar al proceso de planificación, tanta en la fase de datos históricos y estadísticas con la selección del mejor algoritmo para generar la previsión; como en la fase de analizar lanzamientos y discontinuos para determinar si determinado producto nuevo puede heredar el comportamiento de un producto anterior.
EN DESTACADO
Aitor Madoz
Cofares
“Es fundamental el desarrollo de la inteligencia artificial descriptiva, ámbito en el que las personas dejarán de ‘hacer’ para pasar a ‘aportar valor’, debido a la automatización completa que se va a producir en la toma de decisiones de la mano de la IA”
Daniel Latorre
Citylogin
“Los proyectos de futuro en el ámbito logístico evidencian la necesidad de colaboración entre eslabones y entre competidores. Si queremos ser sostenibles hay que cambiar el modelo de reparto, aunque si para ellos queremos colaborar tenemos que establecer estándares, en ámbitos como la identificación de los bultos”
De igual forma, es fundamental la IA para el enriquecimiento con informaciones sobre acciones futuras, provenientes de fuentes desestructuradas.
En este proceso, la IA se enfrenta a aspectos críticos como la disponibilidad de datos, su calidad, el entendimiento de lo que queremos hacer con los datos, su priorización y el seguimiento o trazabilidad de todo lo que sucede para modificar las proyecciones a futuro.
A partir de aquí, Aitor Madoz aseguró que la inteligencia artificial predicitva ya está madura y permite retornos del 15/20%; y que el siguiente paso es la implementación masiva de la IA generativa.
En esta segunda fase, se considera que los actuales proyectos piloto pasarán a ser estándares y que se generalizarán los sistemas autónomos inteligentes, donde se delegan las acciones y el humano es quien toma la última palabra.
Lo que se produce, según Aitor Madoz, es la automatización completa de las decisiones, ya que las personas dejan de “hacer” para pasar a “aportar valor”. Surge aquí como clave la IA descriptiva.
