Hay dos formas de incorporar inteligencia artificial a la logística. La primera es seguir la tendencia, adoptar tecnología porque está de moda y esperar que algo mejore. La segunda es la de Improving Logistics: identificar una posible mejora en la operativa del cliente, evaluar si la IA es la herramienta adecuada para resolverla y, solo entonces, implementarla. La diferencia entre las dos no es tecnológica. Es de criterio. Y el punto de partida siempre es el proyecto del cliente.
En Improving Logistics, ninguna tecnología se despliega por defecto. La visión artificial, los drones, los agentes de IA o el Machine Learning solo entran en una operativa cuando existe un problema concreto que resolver y cuando la herramienta elegida es la más eficaz para abordarlo en ese contexto.
Ese criterio tiene una consecuencia directa: las soluciones funcionan. Y no solo eso: se implementan con rapidez, se evita que estén sobredimensionadas y se limitan las dependencias innecesarias.
Porque para nosotros, la tecnología no es un fin en sí mismo. Es una forma de mejorar lo que hacemos, con el objetivo siempre claro de mejorar la productividad, crear nuevas oportunidades de negocio y aporta valor a los clientes.
Operativas con IA con las que ya mejoramos resultados
La visión artificial lleva mucho tiempo formando parte del estándar en las líneas de producción de Improving Logistics, porque nos ayuda a conseguir el objetivo de defectos cero en muchas líneas de producción, desde las más simples a las más sofisticadas. Y junto a las cámaras detectan defectos y verifican la presencia de componentes en muchas operativas tenemos pesadoras dinámicas. Gracias a estas herramientas podemos obtener resultados tan contundentes como el de una campaña reciente, con dos millones de unidades procesadas en cuatro meses y error mínimo.
La IA en la gestión de muelles es otro ejemplo de implementación rápida con impacto directo. En una nave con más de treinta muelles atendidos por una sola persona, el equipo interno de IT diseñó e implantó una solución de inteligencia artificial que asume la función de coordinación de entradas y salidas. Tiempo de implementación: una semana.
El dron para inventarios es nuestra herramienta más reciente y está a punto de alzar el vuelo. Para nosotros tiene un valor especial porque permite eliminar el factor de error humano en un proceso repetitivo. El dron sabe qué etiqueta tiene que detectar, verifica que coincide con la posición de estantería correcta y genera una validación automática. Sin interpretaciones, sin fatiga, sin variabilidad entre turnos.
Machine Learning y agentes de IA en desarrollo constante
El equipo de ingeniería trabaja actualmente en la aplicación de Machine Learning a la optimización de layouts. El objetivo es que la configuración del almacén deje de ser estática y empiece a responder a los datos reales de actividad y a la demanda prevista, reduciendo los tiempos de desplazamiento y adaptando el espacio antes de que lleguen los picos.
Paralelamente, se están probando agentes de IA para tareas administrativas de alto volumen y bajo valor añadido: procesos que consumen horas de trabajo cualificado sin aportar nada que un humano deba hacer. La posición del equipo es clara: están en prueba, no en despliegue. Se implementarán cuando estén listos y cuando la ganancia para la operativa esté verificada.
La IA ayuda. El criterio lo pone la persona
En la compañía lo tenemos claro: la IA es un facilitador de enorme capacidad. Pero hay que orientarla y, sobre todo, aportarle criterio y dotarla de contexto para que ejecute tareas que, posteriormente, una persona debe interpretar.
Sabemos que no hay tecnología que sustituya el conocimiento de la operativa. La IA amplifica la capacidad de los equipos cuando está bien orientada; pero sin esa orientación, genera ruido. Por eso, cada implementación va acompañada de datos, de seguimiento y de verificación de retorno.
De modo que, si eres cliente de Improving Logistics y te proponemos desplegar una tecnología con IA, sabrás que hemos elegido esa herramienta para mejorar tu servicio. Y significa que el equipo que la implementa tiene el conocimiento técnico para desarrollarla internamente y que ajustará la solución cuando la realidad del almacén lo exija.
