Inteligencia artificial en logística: por qué la IA no sustituirá a los planificadores

La inteligencia artificial en logística ocupa titulares, protagoniza ponencias y está presente en prácticamente cualquier conversación relacionada con el transporte. Da igual el evento al que asistamos o la reunión en la que participemos: tarde o temprano alguien plantea la misma pregunta. ¿Qué va a pasar con los planificadores? ¿Seguirán siendo necesarios cuando la tecnología sea capaz de calcular rutas en cuestión de segundos?

Es una pregunta comprensible. Durante los últimos años hemos visto cómo la planificación del transporte ha evolucionado a gran velocidad. Lo que antes requería horas de trabajo manual hoy puede resolverse en mucho menos tiempo gracias a herramientas capaces de procesar miles de combinaciones y proponer la mejor alternativa según las restricciones de cada operación.

Sin embargo, quizá estamos enfocando el debate desde el lugar equivocado.

Porque el trabajo de un responsable de tráfico nunca ha consistido únicamente en planificar rutas. Si así fuera, probablemente la inteligencia artificial ya habría resuelto el problema hace tiempo. La realidad es bastante más compleja y, precisamente por eso, sigue haciendo falta el criterio de las personas.

¿Qué hace realmente un planificador de transporte?

Cuando hablamos de planificación solemos pensar en vehículos, rutas y kilómetros. Son tres elementos imprescindibles, pero representan solo una parte del trabajo que hay detrás de una operación de transporte.

Cada jornada comienza con una planificación que, sobre el papel, parece perfectamente organizada. Sin embargo, basta con que un cliente adelante una entrega, un vehículo sufra una avería o aparezca un pedido urgente para que esa planificación deje de ser válida. Es en ese momento cuando empieza el verdadero trabajo del responsable de tráfico.

Su función consiste en tomar decisiones continuamente. Algunas son sencillas y otras obligan a valorar múltiples factores al mismo tiempo. ¿Conviene reorganizar varias rutas para atender una urgencia? ¿Es preferible asumir algunos kilómetros adicionales para cumplir el compromiso con un cliente? ¿Qué impacto tendrá ese cambio sobre el resto de las entregas previstas para el día?

Estas decisiones no aparecen en una hoja de cálculo. Tampoco se resuelven únicamente aplicando un algoritmo. Requieren conocer la operativa, entender las prioridades del negocio y saber cómo afectan determinados cambios al conjunto de la distribución.

Por eso resulta simplista reducir la planificación a la construcción de rutas. La planificación es, sobre todo, una sucesión de decisiones.

 

¿Cómo está cambiando la inteligencia artificial en logística la planificación del transporte?

En este punto es donde la inteligencia artificial aporta un cambio importante.

Durante años, los departamentos de tráfico han dedicado una parte muy significativa de su jornada a tareas que, aunque necesarias, aportaban poco valor desde el punto de vista del conocimiento: recalcular rutas, reorganizar pedidos, comprobar capacidades, revisar restricciones o buscar la combinación más eficiente entre vehículos y expediciones.

Hoy esas tareas pueden automatizarse con mucha mayor rapidez gracias a algoritmos capaces de analizar simultáneamente cientos o miles de posibilidades. La inteligencia artificial en logística permite obtener propuestas de planificación teniendo en cuenta aspectos como las ventanas horarias, la capacidad de los vehículos, las restricciones de circulación o las prioridades de servicio.

Pero hay un matiz importante.

Que una herramienta sea capaz de proponer una planificación no significa que pueda decidir por sí sola cuál es la mejor opción para una empresa concreta. La tecnología trabaja sobre datos. Las personas siguen siendo quienes interpretan el contexto en el que esos datos cobran sentido.

Y ese contexto es cada vez más complejo.

Hace apenas unos años bastaba con encontrar la ruta más eficiente. Hoy la planificación también debe adaptarse a restricciones de acceso, zonas de bajas emisiones, horarios específicos de entrega o requisitos particulares de determinados clientes. Esa realidad obliga a incorporar muchas más variables al proceso de planificación y demuestra hasta qué punto el trabajo de un responsable de tráfico va mucho más allá de encontrar el recorrido más corto.

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