La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para detectar problemas antes de que ocurran. Sin embargo, un caso presentado por Movant deja un aprendizaje clave: antes de incorporar tecnología, es necesario ordenar los procesos y trabajar con datos confiables.
En logística, un error puede traducirse rápida
mente en demoras, mayores costos o problemas con clientes.
Frente a ese desafío, la inteligencia artificial empieza a utilizarse para analizar grandes cantidades de información, detectar patrones y anticipar situaciones que serían difíciles de identificar de manera manual.
Anticiparse en lugar de reaccionar
Daniela Malqui, consultora especializada en adopción de inteligencia artificial, explicó a Infobae Movant cómo estas herramientas pueden ayudar a prevenir errores en operaciones logísticas y de comercio exterior.
Por ejemplo, un sistema puede combinar información sobre clima, transporte, contenedores y sensores para detectar patrones y proyectar posibles inconvenientes.
Esto permite actuar antes. Si existe riesgo de que un envío tenga un problema, la empresa puede advertir al cliente o al comercio con anticipación y tomar medidas para reducir el impacto.
Primero ordenar, después automatizar
Uno de los aprendizajes más interesantes del caso es que la solución no comenzó incorporando inteligencia artificial en todos los procesos.
Malqui trabajó con una empresa importadora que abastece principalmente a retailers y mayoristas. El primer paso fue revisar y mejorar sus procesos operativos.
El resultado fue una reducción del 43% en los errores operativos durante un año. Recién después de ordenar esa base, la empresa quedó en condiciones de avanzar hacia modelos de predicción más complejos.
El caso deja una idea simple: la tecnología puede potenciar una buena operación, pero no reemplaza procesos desordenados ni datos poco confiables.
La trazabilidad vuelve a ganar protagonismo
A medida que las cadenas de suministro incorporan más tecnología, también aumenta la necesidad de saber con precisión qué ocurrió con cada producto durante su recorrido.
Dónde estuvo, qué materia prima se utilizó, qué camino siguió o cuántas etapas atravesó son datos que pueden adquirir cada vez mayor importancia.
Según Malqui, la evolución de la inteligencia artificial hará necesario contar con una trazabilidad más completa para poder comprender y utilizar toda esa información.
En este punto, los estándares GS1 cumplen un rol fundamental: permiten identificar, capturar y compartir información de manera consistente entre los distintos actores de la cadena.
Datos confiables para tomar mejores decisiones
La inteligencia artificial puede procesar una cantidad de variables difícil de manejar de forma manual. Sin embargo, sus resultados dependen de la calidad de la información que recibe.
Por eso, el verdadero cambio no consiste solamente en sumar una nueva herramienta.
Las empresas que quieran aprovechar la IA en sus operaciones necesitarán combinar procesos ordenados, productos correctamente identificados, trazabilidad y datos confiables.
En logística, esa combinación puede marcar la diferencia entre descubrir un problema cuando ya ocurrió o contar con la información necesaria para anticiparse.
GS1 Argentina.