Añade Diario del Puerto en Google madrid. CITET reunió ayer a distintas compañías para debatir la presencia de IA en cada una de ellas y el análisis de sus posibles consecuencias a medio y largo plazo en la logística.
Los ponentes explicaron que la automatización de una tarea ya no es el principal desafío de la logística. El siguiente paso es automatizar procesos completos y, más adelante, permitir que los sistemas participen en la toma de decisiones. Este salto, sin embargo, obliga a las empresas a resolver antes cuestiones menos tecnológicas: ordenar sus procesos, mejorar la calidad de sus datos, identificar problemas concretos y preparar a sus equipos para trabajar en un entorno en el que las máquinas asumirán cada vez más funciones.
Pablo Pedrosa, de MyTower, destacó que buena parte de las operaciones logísticas reúne ya los dos elementos necesarios para automatizar: un proceso definido y datos disponibles. En transporte, por ejemplo, una orden dispone de origen, destino, tarifa, condiciones de servicio o transportista, información con la que pueden establecerse reglas que permitan automatizar determinadas decisiones. Pero automatizar todo lo técnicamente automatizable no tiene por qué ser siempre la opción adecuada. Pedrosa puso como ejemplo determinadas operaciones relacionadas con códigos aduaneros, donde una herramienta puede realizar una sugerencia sin que necesariamente resulte conveniente delegar en el modelo la decisión definitiva. “El reto pasa por decidir qué debe ejecutar directamente la tecnología, qué debe limitarse a recomendar y dónde debe mantenerse la supervisión humana”, explicó.
Fran Magdalena, CEO de Tookane, estructuró esta evolución en tres niveles. El primero es la automatización de tareas; el segundo, la automatización de procesos en los que actualmente intervienen diferentes personas; y el tercero será la automatización de la propia decisión. “Creo que el tercer nivel al que llegaremos, probablemente en 2030, es el de la decisión”, apuntó. En ese escenario, la inteligencia artificial debería ser capaz incluso de determinar cuándo una cuestión puede resolverla autónomamente y cuándo necesita recurrir a una persona. “La diferencia resulta especialmente relevante entre la logística virtual y la física. Asignar automáticamente un envío a un operador en función del precio, el servicio o las incidencias es muy distinto a solucionar una avería de una furgoneta, una ausencia en el punto de entrega o una interrupción inesperada de una ruta”.
Aitor Madoz, de UNOde50, incidió en este sentido en la importancia de construir modelos robustos y capaces de convivir con el fallo. “La tecnología no tiene que ser infalible, sino permitir detectar las desviaciones, informar sobre ellas y facilitar alternativas”.