Inteligencia Artificial, su evolución y auge en el sector de logística y transporte

  Desde hace décadas, el comercio se ha convertido en una de las áreas estratégicas del Ecuador, destacándose por la exportación de productos petroleros, rosas, banano y camarón. En 2022 se negociaron 4.890 millones de dólares a través de canales e-commerce y se esperan unos 800 millones adicionales para el cierre de este año, según cifras de Mentinno Group. Además, de registrar un crecimiento positivo del comercio electrónico y las plataformas de delivery; el sector del transporte y logística mueve al país, haciendo posible que millones de productos al día sean entregados de manera correcta y eficiente.

 

Uno de los grandes avances tecnológicos de la actualidad es la puesta en práctica de la IA (inteligencia artificial) en este sector, “Con la implementación de la IA se busca reducir el número de accidentes de tráfico, mejorar la fluidez de este sector en los pueblos y ciudades, dinamizar la movilidad urbana y hasta reducir tiempos en las actividades propias del sector”, comentó el Doctor Roozbeh Sadeghian, catedrático de Harrisburg University, en su exposición “El auge y la evolución del sector de logística y transporte en manos de la Inteligencia Artificial” en Expo Logística Panamá 2023, para toda latinoamérica.

Los datos muestran que las empresas del sector del transporte empiezan a ser conscientes de la necesidad de tomar la iniciativa e invertir en Inteligencia Artificial para la gestión logística. Por este motivo, según el International Data Corporation (IDC), se estima que tomando en consideración cómo se ha movido la inversión en IA dentro del sector desde 2019 y proyectándola hacia este 2023 se puede hablar de un aumento cercano al 250% a nivel global.

Sadeghian indicó también que la inteligencia artificial permite acelerar y simplificar numerosas operaciones críticas. “Existen operaciones en las que un procedimiento regular en manos de una persona llevaría mucho tiempo y subiría la posibilidad del error, mientras que, al implementar la IA, disminuye la posibilidad del error humano, reduce el coste de tiempo y aumenta la satisfacción del cliente”.

Ejemplo de esto es la aplicación de la IA para predecir el inventario actual, monitoreo en tiempo real de la carga, análisis de los datos históricos y tendencias actuales para predecir la demanda futura de servicios de transportes y hasta reconocer el estado de las avenidas y carreteras para su mantenimiento.

El Dr. Sadeghian, compartió el resultado de importantes empresas de transporte y logística, al usar la herramienta de lectura automática cognitiva (Cognitive Machine Reading - CMR) en sus mecanismos de facturación.  El experto hizo referencia que estas compañías lograron un aumento de hasta un 80% de precisión en los procedimientos de facturación y una reducción del 63% en los tiempos de procesos de facturación.

La inteligencia artificial permite detectar anomalías antes de la existencia de un problema, lo que ayuda a procesar la información y lograr una optimización eficiente. Por lo general, existen incógnitas como: “¿Qué ruta es mejor? ¿Qué tengo que hacer para ser más eficiente?”, pero estos problemas están próximos a ser resueltos con la implementación de las nuevas tecnologías como la IA.

Según el docente universitario, abordar todos los problemas que amenazan la industria del transporte, desde carreteras dañadas hasta muertes innecesarias, aumenta la eficacia y desarrollo del sector.

Un ejemplo claro es el caso de Alibaba, compañía que ha logrado controlar las rutas de entrega mejorando la eficiencia, lo que se traduce en una reducción del 30 % en la distancia y un 10 % en el empleo de vehículos. Esto trae además beneficios adicionales como que estas rutas de entrega planificadas contribuyen a reducir las emisiones de CO2 asociadas a los desplazamientos.  

El profesor Sadeghian es, además, experto en Analítica de Datos, Machine Learning y Big Data; realiza investigaciones que se basan en el nexo de la ciencia y la ingeniería del diagnóstico clínico, la detección temprana y las evaluaciones de los trastornos de la salud, la analítica y la ciencia de datos.