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 tecnolog\u00eda, es necesario ordenar los procesos y trabajar con datos confiables.<\/strong><\/p>\nEn log\u00edstica, un error puede traducirse r\u00e1pida<\/p>\n
mente en demoras, mayores costos o problemas con clientes.<\/p>\n
Frente a ese desaf\u00edo, la inteligencia artificial empieza a utilizarse para analizar grandes cantidades de informaci\u00f3n, detectar patrones y anticipar situaciones que ser\u00edan dif\u00edciles de identificar de manera manual.<\/p>\n
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<\/h2>\n
\nAnticiparse en lugar de reaccionar<\/h2>\n
Daniela Malqui, consultora especializada en adopci\u00f3n de inteligencia artificial, explic\u00f3 a Infobae Movant c\u00f3mo estas herramientas pueden ayudar a prevenir errores en operaciones log\u00edsticas y de comercio exterior.<\/p>\n
Por ejemplo, un sistema puede combinar informaci\u00f3n sobre clima, transporte, contenedores y sensores<\/strong> para detectar patrones y proyectar posibles inconvenientes.<\/p>\nEsto permite actuar antes. Si existe riesgo de que un env\u00edo tenga un problema, la empresa puede advertir al cliente o al comercio con anticipaci\u00f3n y tomar medidas para reducir el impacto.<\/p>\n
Primero ordenar, despu\u00e9s automatizar<\/h2>\n
Uno de los aprendizajes m\u00e1s interesantes del caso es que la soluci\u00f3n no comenz\u00f3 incorporando inteligencia artificial en todos los procesos.<\/p>\n
Malqui trabaj\u00f3 con una empresa importadora que abastece principalmente a retailers y mayoristas. El primer paso fue revisar y mejorar sus procesos operativos.<\/p>\n
El resultado fue una reducci\u00f3n del 43% en los errores operativos durante un a\u00f1o<\/strong>. Reci\u00e9n despu\u00e9s de ordenar esa base, la empresa qued\u00f3 en condiciones de avanzar hacia modelos de predicci\u00f3n m\u00e1s complejos.<\/p>\nEl caso deja una idea simple: la tecnolog\u00eda puede potenciar una buena operaci\u00f3n, pero no reemplaza procesos desordenados ni datos poco confiables.<\/strong><\/p>\nLa trazabilidad vuelve a ganar protagonismo<\/h2>\n
A medida que las cadenas de suministro incorporan m\u00e1s tecnolog\u00eda, tambi\u00e9n aumenta la necesidad de saber con precisi\u00f3n qu\u00e9 ocurri\u00f3 con cada producto durante su recorrido.<\/p>\n
D\u00f3nde estuvo, qu\u00e9 materia prima se utiliz\u00f3, qu\u00e9 camino sigui\u00f3 o cu\u00e1ntas etapas atraves\u00f3 son datos que pueden adquirir cada vez mayor importancia.<\/p>\n
Seg\u00fan Malqui, la evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial har\u00e1 necesario contar con una trazabilidad m\u00e1s completa para poder comprender y utilizar toda esa informaci\u00f3n.<\/p>\n
En este punto, los est\u00e1ndares GS1 cumplen un rol fundamental: permiten identificar, capturar y compartir informaci\u00f3n de manera consistente<\/strong> entre los distintos actores de la cadena.<\/p>\nDatos confiables para tomar mejores decisiones<\/h2>\n
La inteligencia artificial puede procesar una cantidad de variables dif\u00edcil de manejar de forma manual. Sin embargo, sus resultados dependen de la calidad de la informaci\u00f3n que recibe.<\/p>\n
Por eso, el verdadero cambio no consiste solamente en sumar una nueva herramienta.<\/p>\n
Las empresas que quieran aprovechar la IA en sus operaciones necesitar\u00e1n combinar procesos ordenados, productos correctamente identificados, trazabilidad y datos confiables<\/strong>.<\/p>\nEn log\u00edstica, esa combinaci\u00f3n puede marcar la diferencia entre descubrir un problema cuando ya ocurri\u00f3 o contar con la informaci\u00f3n necesaria para anticiparse.<\/p>\n
GS1 Argentina.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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