Las empresas de transporte y logística se encuentran en una encrucijada. Disponen de una gran cantidad de datos, pero proteger sus estrechos márgenes exige procesarlos con mayor rapidez y precisión mediante la fijación de precios, la entrada de pedidos, la planificación, la ejecución, la liquidación, la facturación y otras funciones rutinarias.
La inteligencia artificial (IA) acelera procesos que históricamente requerían la interacción humana. La IA generativa es la próxima frontera. Al aplicar grandes modelos de lenguaje, puede analizar información rápidamente, hacer predicciones y dar respuestas con una voz similar a la humana. Surgió a finales de 2022 cuando la empresa de investigación Open AI lanzó ChatGPT. Desde entonces, todos, desde los directivos hasta los conductores, han considerado su impacto en los negocios y sus carreras profesionales.
La carrera armamentista de la IA en el transporte por carretera
El rápido avance de la IA ha llevado al investigador y consultor de innovación Christoph Burkhardt a hablar de un cambio de paradigma. En la conferencia de la Asociación de Intermediarios del Transporte, celebrada el 11 de abril en Scottsdale, Arizona, Burkhardt afirmó que el primer gran cambio industrial fueron las fábricas electrificadas, seguidas de los sistemas digitalizados. A continuación, se presentarán máquinas "cognitizadas" que aumenten la inteligencia humana.
Las empresas de transporte están implementando diversas máquinas impulsadas por IA con funciones similares a las humanas, como cámaras de tablero que detectan y alertan a los conductores sobre comportamientos de riesgo. Estas "soluciones puntuales de IA", afirmó, son precursoras de cambios disruptivos en el sistema, como los camiones autónomos.
Adoptar una actitud expectante con respecto a la IA podría ser perjudicial para la supervivencia. La carrera armamentística de la IA está en marcha, y las empresas tienen muchas opciones para obtener una ventaja. A continuación, se presentan cuatro áreas en las que los sistemas basados en IA pueden marcar una diferencia inmediata.
Gestión de pedidos
Una encuesta de Forbes Advisor de 2024 reveló que la mayoría de las empresas (53 %) utilizan IA para mejorar los procesos de producción. En el transporte y la logística, la producción comienza con la recepción de ofertas de carga. Si bien los pedidos ya no se envían por fax, los sistemas de entrega de pedidos por internet no siempre son más eficientes.
Los transportistas y corredores de carga suelen recurrir a humanos para procesar los pedidos recibidos a través de formatos de datos no estructurados, como correos electrónicos y llamadas telefónicas. Las soluciones basadas en IA pueden transformar la gestión de pedidos al aceptar datos en cualquier formato y automatizar la calificación, la aceptación, las respuestas a los clientes y otras tareas de front-end.
Los transportistas de carga completa que digitalizan su interfaz también pueden usar sistemas impulsados por IA para asegurar la carga más rápidamente que otros atrapados en ciclos de revisión manual; saber si están cumpliendo, superando o no cumpliendo con los compromisos de los clientes; y utilizar información como métricas de equilibrio de red y calificaciones de rentabilidad para fundamentar decisiones de aceptar o rechazar pedidos.
Planificación de carga
La encuesta de Forbes Advisor a empresas también muestra que la IA se percibe como un activo para mejorar la toma de decisiones (44%), reducir los tiempos de respuesta (53%) y evitar errores (48%). Estos beneficios son muy necesarios en la planificación de cargas de camiones, que es caótica e impredecible.
Inevitablemente, las empresas tienen más carga que capacidad, y viceversa, en mercados clave en un día cualquiera. La incertidumbre incrementa los costos y contribuye a la pérdida de oportunidades.
Los nuevos sistemas basados en IA pueden pronosticar el equilibrio de la red para facilitar la planificación proactiva de la carga, ofreciendo a los usuarios un soporte de decisiones preciso, relevante y oportuno para mejorar los resultados. Por ejemplo, una función de planificación de carga basada en IA que pronostica el equilibrio de la red con hasta 5 días de antelación ayuda a los planificadores a mitigar la posibilidad de mercados sobrevendidos o infravendidos, generando ingresos de forma proactiva y minimizando el tiempo muerto mediante la asignación de recursos a estos mercados; reposicionando recursos en función de las fluctuaciones futuras de carga y capacidad; transformando el equilibrio de la red de un factor de coste a un generador de beneficios; y proporcionando mayor transparencia a los conductores y aumentando sus ingresos mediante la planificación anticipada de las asignaciones de carga.
Atención al cliente
La misma encuesta de Forbes Advisor de 2024 reveló que casi dos tercios (64 %) de los empresarios creen que la IA mejorará las relaciones con los clientes. Los chatbots con IA ofrecen una solución lógica para gestionar las consultas de los clientes, pero también presentan inconvenientes.
Algunas empresas de transporte y logística utilizan chatbots para responder preguntas genéricas mediante búsquedas instantáneas en sus bases de datos. Los chatbots pueden acceder instantáneamente a la información disponible para responder preguntas. Aun así, a las empresas les conviene más usar IA para apoyar a los empleados de oficina con información y herramientas que facilitan la gestión de las interacciones con clientes y conductores.
Las aplicaciones impulsadas por IA, como los portales web, pueden automatizar funciones rutinarias de cara al cliente, como la programación de citas y el seguimiento de envíos, brindando respuestas instantáneas a preguntas comunes, como "¿Dónde está mi envío?" o, lo que es más importante, "¿Cuándo llegará?".
Las plataformas modernas basadas en SaaS que ofrecen tiempos de llegada (ETA) precisos evalúan la cadena completa de eventos de carga y los detalles del estado, incluyendo las horas de servicio de los conductores, el clima, el tráfico y el historial de tiempos de espera para paradas planificadas según el día de la semana y la hora del día. También registran los planes de viaje de los conductores para tener en cuenta las paradas planificadas para repostar y descansar.
Prevención del fraude
Un auge del fraude está socavando muchos de los beneficios de la IA. La preocupación por la seguridad y la privacidad de los datos es frecuente entre las empresas, y el 31 % de los encuestados por Forbes Advisory expresó su inquietud en la era de la IA.
El sector del transporte tiene motivos para estar preocupado. Según CargoNet, los informes de fraude en el transporte de mercancías se cuadruplicaron en 2023 con respecto al año anterior, con pérdidas estimadas de al menos 500 millones de dólares. La suplantación de identidad, la manipulación de documentos, el seguimiento fraudulento de cargas y otras prácticas se han generalizado.
Uno de los tipos de fraude más comunes se da cuando personas o entidades se hacen pasar por transportistas legítimos para robar o manipular cargas. Los estafadores también pueden infiltrarse en transacciones en línea para presentar facturas falsas y desviar pagos.
La IA se ha convertido en un instrumento clave en la ciberseguridad al detectar anomalías que los humanos no pueden detectar, como patrones sospechosos de actividad en línea. Los transportistas y los agentes de carga pueden prevenir el fraude impulsado por la IA mediante el uso de redes privadas seguras y formatos de datos estructurados para compartir detalles de la carga y realizar transacciones con clientes y socios comerciales de confianza.
La clave para el éxito
La IA está transformando las operaciones de las empresas de transporte y logística, desde la síntesis de datos y la generación de conocimientos hasta la automatización de procesos y la detección de fraudes.
En definitiva, la adopción exitosa de la IA depende del uso de las nuevas tecnologías como multiplicador de fuerza, en lugar de como sustituto del trabajo humano. Las organizaciones que implementan sistemas basados en IA pueden generar una ventaja competitiva gestionando los datos de forma más eficaz y ascendiendo a las personas a puestos más valiosos y gratificantes.
Artículo original proporcionado por: https://www.ccjdigital.com/technology/trip-planning/article/15669596/is-data-becoming-too-complex-for-humans-to-manage