Lior Ron, fundador y CEO de Uber Freight, sobre cómo la IA transformará la logística
2023 fue el año en que todos se unieron a la conversación sobre inteligencia artificial (IA). Gartner lo llama "el pico de la exageración", AP se refirió a ello como un despertar público, y la científica de IA Fei Fei Lee dice que hemos llegado a "un punto de inflexión". Desde paneles de discusión entre los expertos más conocedores del mundo hasta conversaciones casuales en la mesa con familiares y amigos, el tema de la IA está surgiendo en todas partes.
Puede que incluso estés un poco cansado de escuchar sobre esto. Particularmente porque, a menudo, esta conversación hace poco para desmitificar preguntas básicas como: ¿cómo funciona la IA y, más importante aún, cómo afectará a mi industria y trabajo?
A principios de este mes, el fundador y CEO de Uber Freight, Lior Ron, se propuso responder a estas preguntas para la industria logística.
"A lo largo de muchas etapas en mi carrera, he sido testigo del impacto potencial que la inteligencia artificial puede tener en todos nosotros", dijo Lior.
Lior mismo ha dedicado toda su carrera a investigar y encontrar aplicaciones prácticas para la IA. En su reciente charla, "Desbloqueando el futuro de la logística con IA", describió la evolución de la IA en el transporte de carga y compartió lo que está por venir. Al comprender el camino a seguir con la IA, los líderes logísticos pueden aprovechar con confianza la tecnología para optimizar operaciones, ahorrar costos y mejorar el servicio en toda la logística.
"Muy pronto, veremos cómo la IA revoluciona completamente la logística", afirmó.
La transformación digital es fundamental para la adopción de la IA
Con la tecnología de IA, una computadora puede tomar decisiones complejas y hacer sugerencias sobre redes de transporte. Pero antes de que eso pueda suceder, esas redes físicas deben ser accesibles para las computadoras. Eso significa que la transformación digital es el primer paso para habilitar la IA. Los líderes logísticos no pueden aprovechar al máximo sus herramientas de IA a menos que la información que utilizan esté digitalizada. Las empresas que aún dependen de procesos analógicos están perdiendo la oportunidad de optimizar su logística para obtener flujos de trabajo más rápidos y accesibles.
"Una vez que las cosas están digitalizadas y una vez que están conectadas, entonces la magia ocurre encima", dijo Lior.
La automatización ofrece una enorme eficiencia, ya sea que eso signifique cargar automáticamente cargas regulares en el TMS, o el seguimiento automático del progreso de la carga. Al automatizar procesos, los equipos logísticos pueden sentar las bases para que las herramientas de IA tomen e implementen decisiones según sea necesario, sin demoras esperando aprobaciones manuales.
El aprendizaje automático permite una toma de decisiones rápida y optimizada
El componente fundamental de la tecnología de IA en logística es el aprendizaje automático. Al igual que los analistas están capacitados para considerar diferentes tipos de información de red para hacer recomendaciones informadas, las computadoras necesitan ser entrenadas en la toma de decisiones y adaptación. Debido a que están entrenados con vastos conjuntos de datos, estos modelos de IA no solo aprovechan la velocidad de cálculo de una computadora, sino también una amplitud y profundidad de aprendizaje mucho más allá de la capacidad de un ser humano individual.
En logística, los modelos se entrenan con información específica del dominio para mejorar las operaciones de transporte. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático puede ayudar a seleccionar automáticamente el mejor transportista para cada carga. En lugar de tener que esperar a que un humano revise todas sus cargas y transportistas disponibles para hacer las coincidencias apropiadas, el aprendizaje automático permite que una computadora considere rápidamente factores como destino, tiempo y rendimiento del transportista, y empareje instantáneamente cada carga con su transportista óptimo.
Debido a que estos modelos tienen acceso instantáneo a cantidades masivas de datos, el aprendizaje automático también impulsa recomendaciones proactivas para ahorros de costos y eficiencia operativa. Como señaló Lior, la agrupación de cargas es un gran ejemplo: al emparejar rutas compatibles, la tecnología puede eliminar los viajes vacíos, permitir que los transportistas utilicen mejor su tiempo y ofrecer ahorros a los expedidores. La tecnología impulsada por el aprendizaje automático ha estado en juego en el transporte de carga durante algunos años, pero a medida que se entrenan modelos más grandes y sofisticados, su potencial continúa creciendo.
El futuro del transporte: aprovechando los conocimientos de la IA
La digitalización, la automatización y el aprendizaje automático juntos sientan las bases para la tecnología de IA más avanzada disponible: la misma de la que todos en todas las industrias están hablando: IA generativa.
La IA generativa es un tipo de modelo de IA que utiliza una forma avanzada de aprendizaje automático para comprender la entrada de texto y producir respuestas matizadas a preguntas complejas. Está remodelando el mundo del transporte de carga con análisis profundos y precisos, ofrecidos bajo demanda. Debido a que los modelos de IA tienen visibilidad en tiempo real de los viajes de envío y el rendimiento pasado, ayudan a los equipos logísticos a realizar cambios estratégicos para mejorar el servicio.
Hoy en día, entender qué rutas están funcionando mejor en una determinada región es un proceso que consume tiempo y recursos. Esto significa que los conocimientos críticos para el negocio están retrasando decisiones clave, o en algunos casos, las decisiones críticas para el negocio se están tomando sin información crítica. Al utilizar herramientas impulsadas por IA generativa, los equipos logísticos pueden obtener experiencia más informada y específica del dominio bajo demanda, lo que, a su vez, les ayuda a tomar decisiones más proactivas que mejoran su calidad de servicio y ahorran costos.
El camino por delante
Desde conocimientos instantáneos hasta optimización de procesos, la IA ya tiene mucho que ofrecer al mundo del transporte de carga. El papel de la IA en la logística sigue evolucionando. En algunos casos, incluso la digitalización básica aún necesita ocurrir. Sin embargo, independientemente de la madurez digital de un negocio, comprender la tecnología de IA puede capacitar a los líderes logísticos para localizar oportunidades futuras y ventajas comerciales.
"Espero que todos nosotros colectivamente podamos aprovechar la enorme oportunidad que vemos en la inteligencia artificial", dijo Lior al final de la charla. "Este es un llamado a prepararse para lo que viene".
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