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Opinión

Tecnología aplicada a la Logística: desde el reto a la transformación

Aunque toda revolución, como la llegada de la AI, suponga un proceso complejo en su asimilación y en su implantación, en este momento empieza a parecer una obviedad insistir en el hecho de que cualquier departamento de logística o empresa del sector con un mínimo de complejidad y visión de crecimiento, debe revisar de un modo serio toda su estrategia en torno a la necesidad de explorar y evaluar de qué modo la Inteligencia Artificial y todas las técnicas asociadas de analítica avanzada de datos van a impactar en sus procesos y en su modelo de negocio.

A pesar de la existencia de ciertas corrientes extremas de opinión, la mayoría de los investigadores y profesionales de los campos relacionados con la Inteligencia Artificial, coinciden en una visión normalizada, gradual y menos extrema de este apasionante cambio que estamos viviendo.

Tecnología aplicada a la Logística: capacidad transformadora

Siendo conscientes de su importancia y de la capacidad transformadora de las tecnologías que se están desarrollando, empezamos a entender la disrupción que estos cambios van a suponer -y están ya suponiendo- en muy diferentes áreas y actividades de la economía y la sociedad. Y en concreto, en el mundo de la logística por su complejidad creciente y el nivel de exigencia que los consumidores imponemos al  estar acostumbrados a comprar y disfrutar del producto en 24 horas (o menos) sin costes añadidos que encarezcan el producto. 

No todas las organizaciones están sabiendo o pudiendo reaccionar con la misma agilidad ante este evidente nuevo paradigma que estamos empezando a vislumbrar

No obstante lo anterior, todos los casos relacionados con la implantación de estas tecnologías, nos indican que no todas las organizaciones están sabiendo o pudiendo reaccionar con la misma agilidad y la misma visión ante este evidente nuevo paradigma que estamos empezando a vislumbrar.

Claves que marcan la diferencia 

Gracias a nuestra experiencia asesorando a empresas del sector y a departamentos de logística de grandes compañías en las mejores estrategias, aplicando estas disruptivas tecnologías en sus distintos niveles transporte de larga, media distancia y distribución capilar -así como en sus retos de intra-logística para incrementar la rentabilidad, la eficiencia y la sostenibilidad de sus procesos críticos-, podríamos compartir abiertamente algunas claves que consideramos pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de estas iniciativas: 

  • El negocio en el centro

    La tecnología es un factor multiplicador que debe estar siempre supeditado al negocio. La digitalización avanzada, aplicando técnicas como la Inteligencia Artificial y la Investigación Operativa, debe basarse en una clara definición de la estrategia de negocio, y en un profundo análisis y conocimiento de la cadena de valor y los procesos críticos asociados.

  • Cuidar la materia prima -los datos- como lo que son, uno de los mayores activos de la organización

    Gobernar adecuadamente la capacidad de generación, custodia y agregación de datos de nuestra organización como palanca de habilitación y aceleración de la construcción de valor desde la analítica avanzada.

  • Construir una cultura digital interna con una clara esponsorización desde la alta dirección

    Con la mayor alineación corporativa y priorizando proyectos “quick-win” que nos permitan ir creciendo iterativamente en complejidad y en valor aportado; con un modelo de gobierno que escale sobre valores consolidados; y sobre una organización informada y alineada.

    En concreto, y para los retos logísticos, multiplicar el valor que ya nos aporta la Inteligencia Artificial al hibridarla y usarla como input de la Investigación Operativa (optimización de procesos)

    Con aplicaciones desde las que se están transformando organizaciones y creando una ventaja competitiva diferencial. Son técnicas que cada día nos demuestran la sinergia de altísimo valor combinado que tienen el potencial de impactar sobre multitud de retos logísticos complejos.

  • Caso de uso versus caso de negocio

    Este tipo de iniciativas, donde la innovación y todo lo que en sí mismo implica toman un rol determinante, no podemos gestionarlas bajo modelos clásicos de evaluación basados en un caso de negocio, porque en la mayoría de ocasiones, desconocemos el valor neto final de su implantación. El lanzamiento de procesos de innovación de nuestras organizaciones, con potenciales de transformación tan elevadas como los que la Inteligencia Artificial o la Investigación Operativa pueden aportarnos, deben ser más flexibles y asumir el carácter iterativo del proceso de innovación. Por eso, se requiere en muchos casos de una capacidad de gestión más audaz, que entienda y permita que sea el caso de uso el que lidere, y que el valor de negocio iterativamente creciente termine por definir el caso de negocio.

  • Los aspectos éticos de la tecnología desarrollada e implantada

    Aunque como siempre ocurre los aspectos normativos y legales asociados con los desarrollos tecnológicos van años por detrás de su irrupción, debemos ser plenamente conscientes y responsables de la importancia trascendental que tienen aspectos como la auditabilidad, la explicabilidad o la trazabilidad de los modelos de Inteligencia Artificial desplegados, muy especialmente en aquellos escenarios de aplicación en los que se genera un impacto social.  

En OGA somos muy afortunados de estar viviendo junto a nuestros clientes desde la primera línea y de un modo tan directo un tiempo de transformación logística tan retador y apasionante como este, sin duda histórico. Asumimos la responsabilidad de contribuir, desde el rol técnico o funcional que cada uno de nosotros desempeña, a que su contribución neta sea lo más positiva, sostenible y rentable posible.  

 

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