¿Hay espacio para la IA en el sector logístico?

publicado originalmente en Medium el 23 de agosto de 2021
por Ülari Kalamees

IA (Inteligencia Artificial) - ¿qué es? ¿Existe realmente un sistema verdaderamente inteligente? Difícilmente. Sin embargo, hoy en día este término se usa ampliamente. Cuando algún programa o sistema puede analizar algunos datos o hacer algunas predicciones basadas en eventos anteriores, automáticamente se le llama IA. Simplemente suena tan genial. A la gente realmente no le importa si algún sistema es verdaderamente inteligente o no. Simplemente esperan que haga algo inteligente. Esperan que haga algo de lo que el cerebro humano no es capaz. Justo es justo.

Entonces, aunque no estemos usando este término correctamente, ¿cuáles son esas cosas inteligentes que podríamos disfrutar en logística? Para mantenerlo enfocado, me concentraré en la parte de comunicación de la logística: cómo elegir los socios logísticos adecuados, cómo hacer que la comunicación sea fluida, cómo evitar interacciones manuales, cómo aumentar la eficiencia, cómo mejorar la calidad de las decisiones de transporte, etc.

Atando los cordones

Comenzaré describiendo el proceso general de elección de socios logísticos, la forma en que funciona hoy y ha sido durante décadas.

En primer lugar, es necesario elegir los socios adecuados con los que trabajar. Normalmente esto se hace mediante el proceso de adquisición de carga. Se envía una invitación pública a todas las empresas logísticas relevantes para participar en la licitación de transporte. En la invitación se explica el alcance y las condiciones. Expectativas. Datos estadísticos del período anterior. Archivos de entrada. Plazos. Bases para la calificación a las siguientes rondas. Y así sucesivamente. Finalmente, se seleccionan de 1 a 5 socios principales. Además, se seleccionan de 5 a 15 socios para cubrir envíos inesperados de forma ad-hoc.

Esta fue la parte fácil. Ahora todo necesita ser configurado. Se deben acordar detalles adicionales. Cómo realizar pedidos de transporte, cómo comunicarse, facturación, seguimiento, cargas, arreglos especiales, etc. Si se involucran conexiones API, esto debe construirse y configurarse.

Luego comienza el trabajo real. Con los socios antiguos es más fácil, la cooperación ya está establecida. Con nuevos socios, al principio, siempre hay inconvenientes. La comunicación toma tiempo para asentarse. Tal vez la conexión API necesite ajustes. Los envíos no son tan fluidos al principio. Cosas habituales. Y luego, el próximo año, comenzar desde el principio.

En general, debería haber mucho espacio para la IA y soluciones inteligentes. Pero, ¿exactamente cómo?

Algunos ejemplos del campo

Hace unos años, estuve involucrado en un proyecto llamado AiToldYou.com. Esta solución está dirigida a empresas logísticas. Pero en realidad funciona en otros campos también. Esta solución predice los pedidos de transporte por cliente (cliente = empresa en este ejemplo). Resulta que hay un patrón relativamente constante en las reservas promedio de los clientes. Las empresas tienden a tener reservas de transporte muy similares (si no idénticas) durante un cierto período de tiempo. Ya sea materia prima para producción o simplemente suministro que se consume a un ritmo constante. De todos modos, hay un patrón. Sería bastante fácil detectar una reserva faltante si solo tuvieras muy pocos clientes. Pero, ¿y si tienes cientos? ¿Y de repente descubres que no has tenido noticias de 5 de tus clientes de tamaño mediano durante 2 meses? Pero, ¿y si tuvieras un sistema que te dijera que te has perdido dos reservas de los siguientes clientes? El verdadero poder de tal enfoque es enviar una propuesta de reserva a su cliente justo antes de que necesiten realizar su próxima reserva. Genial, ¿verdad?

Quizás una de las tareas más obvias para atacar con soluciones tipo IA es preseleccionar el mejor socio logístico para un envío determinado. La idea en sí está lejos de ser única y hay cientos (si no miles) de soluciones que ofrecen esto. Lo último que escuché fue www.pickrr.com, pero como se dijo, hay muchas soluciones similares. Algunas más avanzadas, algunas con un enfoque un poco diferente, pero la idea es similar: en función del precio, el tiempo de entrega y los datos anteriores, el sistema le propondrá la mejor solución.

Lo único que hay que tener en cuenta es que el socio logístico propuesto sea realmente el mejor para usted, no el más lucrativo para el sistema que propone la solución.

Otra tarea desafiante de manejar es monitorear qué mercancías se entregan/llegan a tiempo. Más precisamente, queremos saber si las mercancías se retrasan y no se entregarán a tiempo. Normalmente, esto significa automáticamente que es probable que algunos procesos posteriores se retrasen y eventualmente causen muchos problemas. Por otro lado, si tenemos dicha alerta por adelantado, podríamos hacer algo al respecto.

Nuevamente, la idea no es nueva. Tampoco es una cosa técnicamente sofisticada de implementar. El sistema simplemente necesita rastrear el progreso actual del envío y compararlo con el ETA (Tiempo Estimado de Llegada) proporcionado. Sin embargo, a menudo el desafío es la calidad de los datos. Si queremos construir un sistema que nos alerte en caso de que algo probablemente se retrase, entonces no queremos recibir un informe falso que enumere cientos y cientos de envíos que no han recibido una actualización de estado relevante por parte del transportista.

Calculadora de precios de transporte. Quizás la cosa menos parecida a la IA en la lista. Pero, nuevamente, si pusiera 5 listas de precios logísticos diferentes sobre la mesa, es probable que cometa un error al leer al menos una de ellas. Hacerlo muchas, muchas veces al día no solo es molesto, sino que sería una cosa perfecta para entregar a la máquina. Entonces, en cierto modo, esta tarea califica: algo inteligente que una máquina puede hacer.

Ninguna de las anteriores son tareas realmente dignas de IA. Útiles, seguro. Pero simplemente no tan impresionantes como se podría esperar de una máquina verdaderamente inteligente. Entonces, sentí curiosidad si los buques insignia de IA Alexa/Siri/Google saben algo sobre logística. Hice una prueba e intenté preguntarle a Siri "cuánto costaría enviar 1 palé, 500 kg, de Berlín, Alemania a París, Francia". La respuesta fue... decepcionantemente esperada. Simplemente enumeró los principales sitios de los resultados de Google donde podría verificar/preguntar/solicitar precios yo mismo. Es cierto, Siri no está destinado para eso. Pero esta es exactamente la pregunta que muchos especialistas en compras le hacen a su gerente de logística a diario.

Por otro lado, esta tarea no es tan sencilla como podría parecer a primera vista. Los precios del transporte dependen de cientos de pequeños aspectos como desde dónde, hacia dónde, cantidades de mercancías, volúmenes totales, naturaleza de las mercancías, medios de transporte, situación en el mercado de transporte, estacionalidad, plazos permitidos, cargas compartidas, recursos disponibles, quién pregunta, a quién se le pregunta, etc., etc., etc. Por otro lado, en la mayoría de los casos, el nivel de precios indicativo es más que suficiente. La cotización oficial de la empresa de transporte no es necesaria para estimar el costo de transporte de algún proyecto o envío; una estimación sería más que suficiente.

Incluso si se conoce el nivel de precios, el desafío práctico permanece. ¿Cómo llegar a la empresa logística relevante? La mayoría de ellas tienen sus propios portales de clientes donde puede ingresar sus detalles y luego reservar el envío. Luego tiene que encontrar otro proveedor de servicios e ingresar los mismos detalles nuevamente. Pero, ¿y si necesita una solución más escalable? ¿Qué pasa si tiene 10 envíos al día? ¿Qué tal 100? ¿1000?

Hay miles de diferentes empresas logísticas por ahí. Pero no existe un estándar de API unificado en el mundo de la logística. Entonces, cada vez que necesite construir una conexión con cualquiera de las empresas logísticas, tendrá que comenzar desde cero.

Nuestro enfoque sobre el tema

En Cargoson tenemos nuestro propio enfoque sobre el tema. Elegimos las mismas dos preguntas que escuchamos que se hacen con tanta frecuencia:

¿Cuánto costaría aproximadamente enviar mis mercancías de A a B?

¿Cómo llegar al transportista relevante?

Para responder a la primera pregunta, apuntamos a un servicio que consideraría los factores más relevantes y estimaría el precio de mercado esperado para un envío determinado. Sin solicitudes de precios reales, sin listas de precios dedicadas, sin modelos de precios basados en transportistas. Nuestro objetivo es un sistema que analizaría semanalmente los datos de pedidos de transporte de diferentes fuentes, ajustaría los resultados con factores clave dados y luego, a partir de estos datos, generaría el nivel de precios esperado para un envío determinado. No importa si el envío debe enviarse a la vuelta de la esquina o debe recogerse del otro lado del mundo. Solo necesita ingresar los parámetros más relevantes del envío: desde dónde, hacia dónde y algo sobre las cantidades, y el sistema sugerirá el nivel de precio de transporte esperado. Cuando llegue el momento, se puede enviar una solicitud de precio real y luego se recibirán las cotizaciones oficiales, pero para la indicación, la sugerencia inicial estaría ahí.

Estimar el costo de transporte para cualquier envío es una tarea matemática, no de IA.

Para responder a la segunda pregunta, ya hemos construido el núcleo de nuestro traductor de API. Hay miles de diferentes empresas logísticas por ahí. Pero no existe un estándar de API unificado en el mundo de la logística. Nuestro objetivo es crear uno. Para que haya un punto final para contactar, y los mensajes se reenvíen automáticamente a la API de la empresa logística relevante.