Este año 2023, ha traído consigo grandes cambios. Dentro de ellos, estamos viviendo el boom de una tecnología que hace un tiempo solo podíamos imaginarla: la inteligencia artificial.
A partir del surgimiento del chat GPT desde finales del 2022, al día de hoy surgen herramientas para facilitarnos todo tipo de tareas. Este es solo el comienzo y de aquí en adelante no dejaremos de sorprendernos con lo que esta por venir.
Esta inteligencia artificial generativa, hoy esta disrumpiendo todos los sectores. En este artículo veamos cómo afecta a la logística.
Primero, ¿qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
La Inteligencia Artificial Generativa es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación de contenido original y diverso a partir de datos de entrada o algoritmos predefinidos.
Estos sistemas utilizan técnicas de aprendizaje automático, redes neuronales y algoritmos evolutivos para aprender patrones, estilos y estructuras en los datos, para generar resultados que imitan o amplían esos patrones.
Las aplicaciones de la IA Generativa abarcan campos como la generación de texto, creación de imágenes, música, diseño 3D, entre otros, y tienen un gran potencial para impulsar la innovación y mejorar la eficiencia en diversas industrias.
El ejemplo más sonado: Chat GPT que vino a cambiar las reglas de juego.
ChatGPT desarrollado por OpenAI es un modelo de lenguaje generativo basado en la arquitectura GPT. GPT se refiere a Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generativo Pre-entrenado). Este modelo, que actualmente podemos utilizar en su plataforma está diseñado para generar respuestas coherentes y contextuales en conversaciones de texto.
Esta es una arquitectura de modelo de lenguaje que utiliza mecanismos de atención y transformadores para generar texto coherente y contextualmente relevante. La arquitectura GPT se basa en el pre-entrenamiento y el ajuste fino, lo que significa que primero se entrena en un gran cuerpo de texto para aprender patrones y estructuras generales del lenguaje, y luego se ajusta a tareas específicas o dominios con conjuntos de datos más pequeños y específicos.
ChatGPT es una implementación de la arquitectura GPT diseñada para ser utilizada en conversaciones de texto y ofrecer respuestas contextuales y coherentes a las preguntas y declaraciones del usuario.
Otros ejemplos de IA Generativa:
- Inteligencia Artificial Generativa en Bing. Una experiencia donde la IA aumenta el motor de búsqueda tradicional de Bing a la vez que puede funcionar como chatbot por separado. Esta es una competencia del Chat GPT que busca generar mejores experiencias de búsqueda, buenas respuestas y un toque de creatividad.
· Copilot de Microsoft. Microsoft en alianza con OpenAI está preparando el Microsoft 365 Copilot que próximamente saldrá para revolucionar el trabajo en las oficinas integrado a las herramientas de Office.
La Inteligencia artificial Generativa aplicada a la logística.
La Inteligencia Artificial Generativa también puede ser aplicada en el ámbito de la logística para mejorar la eficiencia y la optimización de las operaciones. Descubramos algunas de sus posibles aplicaciones:
- Rutas de transporte optimizadas: La IA generativa puede ser utilizada para analizar datos históricos y en tiempo real de tráfico, condiciones climáticas, y otros factores que influyen en la logística. A partir de esta información, la IA puede generar rutas de transporte optimizadas que minimicen el tiempo de tránsito, el consumo de combustible y los costes asociados.
Aunque se lleva ya años experimentando con IA para la optimización de rutas en transporte, ahora la IA generativa ha dado un impulso grande en la innovación. Esto tiene también un enorme efecto para la impulsión de los coches autónomos.
Inteligencia artificial en la industria del transporte y otras aplicaciones en logística:
- Planificación de la cadena de suministro: La IA generativa puede analizar patrones de demanda, fluctuaciones en la producción, así como, otros factores clave para generar planes de producción y distribución optimizados. Esto permite a las empresas anticiparse a las necesidades futuras, gestionar mejor los recursos y reducir el riesgo de interrupciones en la cadena de suministro.
En la industria logística, la predicción de la demanda y la gestión de inventarios son cruciales para garantizar operaciones eficientes y satisfacer las necesidades del cliente. Tradicionalmente, estos procesos se han basado en datos históricos y análisis manuales, lo que consume mucho tiempo y es propenso a errores.
Sin embargo, con el surgimiento de la tecnología de IA generativa, las empresas de logística pueden aprovechar algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para generar predicciones precisas sobre la demanda futura y optimizar sus niveles de inventario y programación de producción en consecuencia.
Además, la IA generativa puede ayudar a las empresas de logística a identificar posibles interrupciones en la cadena de suministro, como eventos climáticos o retrasos en el transporte. Al proporcionar información y análisis predictivos en tiempo real, la IA generativa puede ayudar a las empresas a responder de manera proactiva y mitigar posibles interrupciones antes de que ocurran.
Forecast Pro Quick Tour de Amazon, una herramienta que utiliza algoritmos e aprendizaje automático para analizar datos históricos y generar predicciones precisas sobre la demanda futura.
- Gestión de almacenes y centros de distribución: Esta herramienta puede ser utilizada para analizar grandes volúmenes de datos relacionados con la gestión de almacenes, como la ubicación de productos, tiempos de movimiento y patrones de demanda. A partir de estos datos, la IA puede generar diseños de almacenes optimizados que maximicen la eficiencia en la manipulación y el almacenamiento de productos.
- Servicio al cliente: También se puede utilizar para mejorar el servicio al cliente al automatizar las respuestas a consultas comunes, liberando a los agentes de servicio al cliente para que se ocupen de problemas más complejos.
Estas herramientas tienen el potencial de revolucionar la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Al automatizar las respuestas a consultas comunes, los chatbots y la automatización del correo electrónico pueden reducir significativamente los tiempos de respuesta, liberando a los equipos para que manejen problemas más complejos.
Los asistentes de voz con tecnología de IA generativa pueden brindar una experiencia más personalizada y fluida para los clientes que prefieren usar comandos de voz. Incluso se puede utilizar para analizar el sentimiento del cliente, identificando problemas potenciales antes de que se conviertan en problemas importantes, lo que permite a las empresas abordar las inquietudes de manera proactiva y mejorar la satisfacción general.
Desafíos y riesgos en la implementación de la IA Generativa
La Inteligencia Artificial Generativa tiene un gran potencial para revolucionar la industria logística en los próximos años. La capacidad de estas tecnologías para analizar grandes cantidades de datos y generar soluciones optimizadas a partir de ellos, permitirá a las empresas de logística mejorar significativamente su eficiencia, reducir costes y tiempo.
Es importante tener en cuenta los desafíos y riesgos asociados con la implementación de la IA generativa en la industria logística y en cualquier negocio en general. La cuestión de la seguridad de los datos, la privacidad y la ética en el uso de estas tecnologías será crucial para garantizar un futuro sostenible y exitoso para las empresas en la era de la IA.
En este sentido hay que decir que, en cuanto a la seguridad de los datos, es importante que se implementen medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos contra la manipulación, el robo o la pérdida. Esto podría incluir medidas como el cifrado de datos, la autenticación de usuarios y el acceso limitado a los datos solo a aquellos que los necesitan para cumplir con sus funciones laborales.
Si hablamos de privacidad, es importante que se respeten los derechos de las personas a la privacidad y que se cumplan las leyes y regulaciones aplicables. Por ejemplo, se pueden aplicar técnicas de anonimización de datos para proteger la privacidad de las personas, como el uso de seudónimos o la eliminación de datos personales identificables.
En relación con la ética, es importante que se consideren los impactos potenciales de la implementación de la IA en la sociedad y que se tomen medidas para evitar cualquier impacto negativo. Esto podría incluir la evaluación de los algoritmos utilizados para detectar cualquier sesgo potencial y la implementación de medidas para garantizar que la IA se use de manera justa y no discriminatoria. Uno de los problemas de las herramientas de IA es cómo las “enseñamos”, es decir, qué volumen de datos utilizamos en su proceso de aprendizaje. Si estos datos están sesgados, entonces los resultados que obtendremos también lo serán. Esto implica que puede haber sesgo de género, de raza o de cualquier tipo en sus respuestas. La ética de los patrones de datos es uno de los temas de debate desde hace tiempo cuando hablamos de IA.
Hay por ello, cierta unanimidad, que el principal problema actual del desarrollo de la IA es la dependencia de las grandes empresas privadas, sin control público o estatal. Muchas de estas empresas tienen grandes cantidades de datos y recursos para invertir en el desarrollo de herramientas de IA avanzadas, lo que les da una gran ventaja competitiva en el mercado. Además, el hecho de que estas empresas tengan un gran control sobre la tecnología de IA puede plantear preocupaciones en cuanto a la concentración de poder y la falta de transparencia.
Sin embargo, también hay esfuerzos en curso para abordar estos desafíos. Por ejemplo, algunas iniciativas buscan fomentar la colaboración entre empresas privadas y públicas para promover el desarrollo de tecnologías de IA más éticas y sostenibles. También existen esfuerzos para desarrollar marcos regulatorios y políticas públicas que puedan guiar el uso de la IA y proteger los derechos y la privacidad de las personas.
Además, hay iniciativas para fomentar el desarrollo de tecnologías de IA más descentralizadas y distribuidas que no dependan de una sola empresa o entidad centralizada. Por ejemplo, la tecnología blockchain se está explorando como una forma de permitir que los datos sean compartidos de manera segura y descentralizada, lo que podría promover la innovación y reducir la dependencia de las grandes empresas.
En resumen, es cierto que la dependencia de las grandes empresas en cuanto a la IA plantea ciertos desafíos en cuanto al control público o estatal. Sin embargo, hay esfuerzos en curso para abordar estos desafíos y fomentar el desarrollo de tecnologías de IA más éticas, sostenibles y descentralizadas.
