La inteligencia artificial (IA) y la IA generativa pueden transformar la logística mediante la optimización de las cadenas de suministro con precios en tiempo real, planificación predictiva y mayor seguridad, a la vez que se impulsa la sostenibilidad.
La computación cuántica acelerará la innovación mediante algoritmos avanzados y cálculos más rápidos para revolucionar la eficiencia, la trazabilidad y la gestión de crisis en la logística.
La robótica y los humanoides asumirán tareas repetitivas, reducirán costes e impulsarán la seguridad, lo que exigirá nuevos contratos sociales y transformará la fuerza laboral.
Las cadenas de suministro mundiales están en una trayectoria de crecimiento debido al aumento del consumo y de la población. Este cambio exige mejorar la producción y optimizar la planificación, la ejecución, la colaboración y la eficiencia del rendimiento.
Las expectativas de los clientes en materia de rapidez y eficiencia están generando impulso, mientras que la necesidad de mejorar el desempeño en sostenibilidad recibe cada vez más atención.
El sector de la logística multimodal está excesivamente fragmentado y, en comparación con otras industrias líderes, como los servicios financieros y el sector automotriz, ha arrastrado históricamente una deuda significativa en procesos y tecnologías de la información.
Sin embargo, con los nuevos avances en inteligencia artificial (IA), IA generativa (GenAI) y otras tecnologías, existe una oportunidad de dar un salto adelante y ampliar las mejoras de eficiencia, reduciendo la propia huella de carbono.
La IA se convierte en prioridad
A medida que las capacidades de la IA y de la inteligencia artificial general (AGI) se vuelven más asequibles y accesibles, surgen nuevas oportunidades prácticas para optimizar las rutas de circulación de mercancías, mejorando la sostenibilidad y la eficiencia de costes.
En los últimos años, gracias a la asequibilidad y el acceso a unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento, la IA y la AGI se están volviendo cada vez más extendidas y omnipresentes en la computación de borde (donde los datos se almacenan y procesan más cerca del usuario que en los centros de datos remotos) a través de dispositivos móviles.
La previsibilidad y la comodidad que ofrece la IA han sido bien recibidas. Aunque aún se evalúan sus repercusiones en la seguridad y la sociedad, y la normativa está poniéndose al día, las mejoras de productividad son evidentes en la vida cotidiana.
La IA se está integrando en el tejido de los entornos empresariales y de los dispositivos de los usuarios finales. Afecta a aproximadamente el 20 % de las transacciones de las empresas, según un informe de ThreatLabz de 2024.
Casos de uso avanzados, como la detección temprana de señales de demanda para la generación autónoma de pedidos, el refuerzo de la seguridad mediante la detección de fallos y anomalías en buques y vagones de ferrocarril, y la prevención de posibles pérdidas o daños, son algunas de las nuevas capacidades que aprovechan la IA.
La velocidad de cálculo permite desarrollar gemelos digitales de redes y escenarios de oferta y demanda, lo que facilita una mejor planificación, utilización y resiliencia. Los algoritmos de fusión mejoran la precisión al reducir el error porcentual absoluto medio, lo que proporciona una mayor precisión en el ajuste entre oferta y demanda y minimiza el desperdicio.
La IA mejora significativamente la previsibilidad en el transporte de mercancías al aumentar la precisión de los tiempos de llegada y reducir los retrasos. Los algoritmos de fijación de precios basados en IA ofrecen precios inteligentes en tiempo real, reduciendo eficazmente los costes de desplazamiento y minimizando las áreas de fuga de costes.
La lenta pero firme irrupción de GenAI
Los avances de GenAI se producen con rapidez. Pese a las advertencias, no hay forma de frenarla, ya que el sistema madura para gestionar capacidades lingüísticas complejas y generar respuestas contextuales, lo que supone un impulso extraordinario para la productividad.
Los agentes de GenAI están aumentando gradualmente su presencia en las empresas, y se prevé que pasen del 5 % al 25 % de las transacciones en los próximos tres años, con una adopción más rápida, según una investigación de Infosys. Demuestran capacidades para pensar, analizar, empatizar, razonar, comportarse, hablar y relacionarse como lo hacen los humanos, bajo una supervisión pragmática.
GenAI mejora la experiencia del cliente mediante una comunicación contextual y proactiva sobre los envíos y su estado. La automatización de la generación de documentos, aprovechando la GenAI y la integración de blockchain, agiliza las transacciones transfronterizas, minimiza las interrupciones y garantiza un movimiento fluido de las mercancías.
La gestión de convenios colectivos y la aplicación de normas de negocio, mecanismos específicos de la industria logística – se han simplificado, lo que permite aplicar normas con rapidez y ofrecer a los empleados consultas de autoservicio, reduciendo la intervención manual. Los avances actuales en GenAI están mejorando las interacciones con empleados, clientes, proveedores y prestadores de servicios logísticos, impulsando la rapidez y la eficiencia.
La GenAI también desempeña un papel significativo en el análisis de imágenes. Los avances recientes en el reconocimiento de imágenes y en la generación de contenido de vídeo mejoran la calidad de la detección de defectos mediante un aprendizaje constante y correlaciones más rápidas. Las capacidades de procesamiento de imágenes están impulsando la adopción de drones para inspecciones de inventario, inspecciones de activos y gestión de daños o garantías.
La transformación de la tecnología de la información hacia la robótica industrial será rápida en la próxima década, y las empresas deben prepararse para evitar una crisis existencial.
El amanecer de la computación cuántica
Con la adopción de GPU, la velocidad de ejecución de la IA ha mejorado notablemente. Los fabricantes de GPU y de chips compiten por innovar más rápido y mejor. La computación cuántica potenciará esto, amplificando la capacidad de cálculo de la IA y de la GenAI y aumentando la velocidad y la agilidad en la logística.
Mejorará la gestión de las transacciones basadas en libros de contabilidad (blockchain) y potenciará la trazabilidad para fabricantes y minoristas. También respaldará el control de inventarios y la verificación de la autenticidad.
El algoritmo de Shor puede manejar números grandes y mejorar la seguridad de las transacciones, permitiendo el manejo seguro de envíos y la fabricación de productos sensibles. El algoritmo de Grover puede potenciar la creación de capacidades de gemelos digitales para simular crisis y generar oportunidades, mejorando la respuesta organizacional y las estrategias de mitigación.
Esta evolución tecnológica revolucionará la gestión de la logística multimodal y de las cadenas de suministro, impulsando la adopción tecnológica. El único punto de desafío será el coste de la computación hasta alcanzar un punto de escala.
La evolución de la robótica
Se preveía que los robots desplazarían 85 millones de empleos para 2025, cifra que, previsiblemente, aumentará. Los humanoides serán inicialmente viables allí donde existan problemas de seguridad, y reaccionarán e interactuarán de forma constante para ejecutar decisiones.
Se convertirán en una opción para puestos de nivel inferior, reduciendo costes, mejorando la experiencia del cliente y aprendiendo y mejorando de forma continua. Esto también exigirá nuevas formas de contratos sociales sobre la gestión de humanos y humanoides.
Se mejorará la robótica para gestionar tareas monótonas, como el embalaje, la clasificación y la colocación en estanterías. Se prevé que aumente la adopción de almacenes oscuros, la carga o descarga no tripulada y los puntos de montaje, lo que mejorará la seguridad en entornos peligrosos gracias a la robótica.
Gestión de la transformación
La transformación de la tecnología de la información hacia la robótica industrial será rápida en la próxima década, y las empresas deben prepararse para evitar una crisis existencial.
Mejorar la colaboración, la comunicación y la planificación en el transporte multimodal será un área de enfoque global que liberará potencial y aumentará la eficiencia de la cadena de suministro. Los desarrollos geopolíticos deben abordar la escasez de mano de obra y promover la disponibilidad y la localización, aprovechando las capacidades de la computación cuántica y las tecnologías humanoides.
Esto plantea un dilema, ya que más máquinas aumentarán el consumo energético per cápita. Sin embargo, la ventaja de eficiencia que aportan compensará su impacto ambiental.
