Inteligencia artificial para mejorar procesos logísticos

Los últimos datos cifran en un 8% la presencia de la Inteligencia Artificial (IA) en las compañías españolas, pero el objetivo es que siga creciendo hasta un 75% para 2030. En concreto, la IA creció en 2021 un 1% y se prevé que hasta 2024 viva su gran transformación, para alcanzar el objetivo de que, en 2025, el 50% de empresas usen Big Data o Inteligencia Artificial.

Su presencia destaca en sectores como el de TIC y comunicaciones, pero está aumentando en la industria textil o alimentaria, así como en inmobiliarias y petroleras. El 24% de las empresas que usan IA lo hacen en procesos de producción, el 22% en el marketing y ventas, y el 10% en logística. La IA sirve tanto para clasificar mercancías como para detectar defectos en los productos, analizar la producción o mejorar la atención al cliente robotizada, cuestiones determinantes en el Black Friday, Navidad y otras campañas de gran producción y actividad comercial.

En el caso de la logística, como en la producción o en las ventas, la Inteligencia Artificial sirve para escoger rutas más rápidas o para acelerar la recogida y embalaje de los productos, así como para realizar envíos autónomos.

Es una tecnología que permite analizar si un producto cuenta con algún defecto en base a una imagen modelo, contestar automáticamente a los clientes o alertar de algún descontento con la marca, ventajas que ahorran muchos costes y generan beneficios, según la tecnológica española Pandora FM. Además, cabe apuntar que este tipo de tipo de soluciones ha llegado a provocar una reducción de la carga de trabajo de 30% en sectores como el retail.

Mejores procesos logísticos

En ese sentido, cobra relevancia la optimización de tus procesos internos y flujos logísticos. Por ello o a juicio de ellos existen seis pasos  importantes en dicho proceso. Invertir en herramientas de gestión de tecnología y hacer inventarios cíclicos. Por otro lado evaluar periódicamente los procesos y ejecutar y rehacer mapas de entrega. A ello se suma la utilización de  indicadores de desempeño, así como los  pronósticos de demanda.

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