¿En qué debe ser "inteligente" la IA generativa de la logística?

Por Ilan Epelbaum, director general de Mail Boxes Etc

 

 

La Inteligencia Artificial generativa ha experimentado un auge notable en los últimos años. Y para ser sinceros, creo que es una tecnología cuyo contenido está invadiendo nuestro consumo digital diario; ¿quién no "se vio" con 20 años menos en un anuario ficticio de los 90? ¿acaso no escucharon ya la canción de un artista con la voz de otro distinto? Los alcances de la IA generativa son ilimitados.

 

Pero empecemos por entender qué es la IA generativa y cómo es que abre nuevas fronteras en campos tan diversos como la generación de imágenes y videos hasta la eficiencia de la logística. Esta tecnología funciona mediante modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y machine learning (ML), que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos etiquetados, capaces de realizar una amplia variedad de tareas generales.

 

Al tener a su disposición una interminable cantidad de parámetros para considerar, pueden aprender conceptos avanzados y generar contenido a partir de muy pocas entradas.

 

Si bien sabemos cuál es el potencial que esta tecnología tiene para crear videos, audios e imágenes, en el particular caso de la logística y paquetería va más allá de la creación visual. Aquí la "verdadera inteligencia" radica en la capacidad de la IA para analizar datos complejos y tomar decisiones informadas que generan eficiencia en la cadena de suministro y crean beneficios tanto a los comercios, paqueterías y por consecuencia a los usuarios finales.

 

Primero considero que la IA generativa se convertirá en una herramienta invaluable para optimizar rutas y horarios de entrega. La capacidad de analizar patrones de tráfico, condiciones climáticas y datos históricos permite una planificación más eficiente, reduciendo costos y tiempos de entrega. La "inteligencia" aquí se traduce en la capacidad de adaptarse y aprender de situaciones en tiempo real, mejorando continuamente la eficiencia operativa.

 

Otro uso destacado es la predicción de la demanda. La IA generativa puede analizar datos del comportamiento del consumidor, tendencias del mercado y otros factores para prever con precisión qué productos serán demandados en un momento y lugar específicos. Esto no sólo optimiza los niveles de inventario, sino que también contribuye a la satisfacción del cliente al asegurar la disponibilidad de productos clave.

 

Para concluir no debemos dejar de mencionar los potenciales usos de esta tecnología en el servicio de atención al cliente. En este caso, el factor clave que se detona es la personalización: cuando se toman en cuenta factores como los datos del usuario, su ubicación, la forma en la que se solucionaron en ocasiones anteriores las mismas quejas o similares y otros datos relevantes; entonces se pueden generar respuestas con inmediatez y claridad para la resolución de dudas. 

 

Lo anterior no sólo ayuda a que los clientes sientan que están siendo escuchados de manera inmediata, sino que permite a los agentes de servicio al cliente tener a la mano una mejor visión sobre las dudas que el cliente presenta y procesar de manera más acertada una resolución, toda vez que el proceso de respuesta y recopilación de información lo realizó la IA. Esto además libera a los agentes y les permite enfocarse 100% en las tareas de mayor complejidad.

 

Desde mi perspectiva, veo a la IA generativa como una herramienta que además de mejorar la eficiencia, sino que también eleva la experiencia del usuario final. La capacidad de anticiparse a las necesidades del cliente, ofrecer tiempos de entrega precisos y optimizar los procesos logísticos contribuye directamente a la competitividad y la retención del consumidor.

 

El futuro de la IA generativa en la logística es emocionante. A medida que la tecnología evoluciona, podemos esperar una mayor personalización en la gestión de la cadena de suministro, adaptándose a las preferencias individuales de los clientes. La capacidad de analizar y aprender de grandes cantidades de datos permitirá una toma de decisiones más precisa y ágil, proporcionando beneficios tangibles para las empresas y los consumidores por igual.