En su forma más sencilla, la Inteligencia Artificial respalda los procesos y las funciones administrativas a través de la detección de excepciones y anomalías. Transformando estos datos en información de valor, las organizaciones pueden tomar las medidas preventivas que consideren oportunas para que los problemas no vayan a más. Las aplicaciones también pueden ser más complejas, como por ejemplo el análisis de datos de la cadena de suministro para coordinar los recursos en tiempo real.

Uno de los principales desafíos es el enorme volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, a los que se enfrentan las compañías del sector logístico. Por lo tanto, uno de los objetivos que persiguen las compañías con la aplicación de soluciones de Inteligencia Artificial es el de aprovechar datos infrautilizados para identificar fortalezas y debilidades y conseguir eficiencias.

Además, la Inteligencia Artificial es eliminar o minimizar errores para fomentar el ahorro de costes operativos mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural, que permite procesar documentos de comercio exterior e interior en un amplio abanico de formatos diferentes.

La Inteligencia Artificial hace uso del Big Data para cruzar información interna y calcular a través de un algoritmo predictivo cuáles son las tendencias de consumo en base a las necesidades y preferencias de los usuarios. Se trata de predecir el comportamiento de la demanda para poner en marcha lo que se conoce como logística anticipatoria y prevenir roturas de stock.

Una de las soluciones innovadoras más punteras de la Inteligencia Artificial en logística son los almacenes automáticos, en los que se combina la robótica y el software de gestión. Ambas tecnologías se encargan de realizar las operaciones de transporte y colocación de productos de forma autónoma. Un trabajo compartido que genera unos patrones que son analizados en tiempo real.

Gracias a la Inteligencia Artificial, la coordinación del transporte en el sector de la logística es mucho más simple y efectiva. El software de gestión del almacén se encarga de registrar todos los movimientos y organizar los desplazamientos, tanto por robots como por operarios. La IA añade a los sistemas la información actualizada de tráfico, gracias a la cual el software puede trazar la ruta más adecuada para la entrega de la mercancía.

Al aplicar la Inteligencia Artificial a la gestión de redes y la optimización de rutas, las empresas pueden planificar el futuro en base a datos objetivos. Un claro ejemplo es DHL, una de las empresas logísticas más importantes a nivel global, que desarrolló una herramienta basada en el Aprendizaje Automático para predecir retrasos en el tránsito y adoptar medidas para minimizar el impacto.

Mediante el análisis de 58 parámetros diferentes de datos internos, el modelo de Aprendizaje Automático puede predecir tanto aumentos como disminuciones en el tiempo de tránsito hasta con siete días de antelación para mejorar la gestión de recursos de forma eficaz.

Para implementar soluciones de Inteligencia Artificial para la gestión de redes y el análisis de anomalías en el sector logístico, hay que prestar especial atención a una serie de aspectos. Por un lado, la detección de tendencias y patrones. Los sistemas de IA, a través del Aprendizaje Automático, tienen que aprender lo que realmente es bueno y, en consecuencia, saber diferenciarlo de lo malo. Por otro lado, la Inteligencia Artificial tiene que ser parte de un conjunto de procesos para llevar a cabo un régimen de detección eficiente.

Además, el informe señala que el 70% de los clientes, consideran que las compañías no están haciendo lo suficiente para proteger los datos personales de los usuarios.

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