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El auge de la inteligencia artificial está aquí. O al menos, eso parece a juzgar por los titulares diarios que ponen de relieve los logros notables y las emocionantes oportunidades posibilitadas por la IA en diversos sectores y países.
Con Expedia, Snapchat y Coca-Cola anunciando la integración de OpenAI y ChatGPT en sus operaciones, y el CEO de JP Morgan, Jamie Dimon, declarando que su empresa ya tiene más de 300 casos de uso de IA en producción, es difícil no sentir que se ha perdido el barco de la IA.
Este sentimiento puede ser especialmente pronunciado entre las empresas del sector del transporte de carga y la logística, que tienen fama de quedarse rezagadas en cuanto a tecnología y transformación digital. Sin embargo, es importante darse cuenta de que si bien la tecnología de la IA ya está teniendo un impacto real en los negocios y la sociedad, todavía estamos en las primeras etapas.
Según el Índice de Adopción Global de IA de IBM 2022, el 35% de las empresas han adoptado la IA en todo el mundo y, en EE. UU., la cifra disminuye al 25%, lo que representa una gran oportunidad para que la mayoría de las empresas comiencen.
La IA tiene un potencial enorme para las empresas de transporte de carga y logística, no solo para automatizar tareas mundanas como el seguimiento de envíos y el manejo de consultas básicas de servicio al cliente, sino también para mejorar exponencialmente la eficiencia operativa, la programación, la toma de decisiones y, así como para mejorar la seguridad y aumentar la flexibilidad.
En XPO, ya hemos comenzado a aprovechar la IA en beneficio de nuestros empleados y nuestro negocio en general. Por ejemplo, estamos utilizando el aprendizaje automático para desarrollar algoritmos que anticipen dónde es más probable que ocurran las recogidas. Estos datos nos ayudan a optimizar los puntos de recogida y entrega, reducir los tiempos de espera y crear rutas con más paradas por hora.
También estamos utilizando datos para ayudar a incorporar nuevos negocios rápidamente con un mínimo costo y riesgo. Hemos avanzado en la fijación de precios dinámicos, donde nuestros algoritmos realizan ajustes en tiempo real a las tarifas de los clientes en ciertas cargas. Los modelos de aprendizaje automático utilizados por nuestro equipo de fijación de precios se vuelven más inteligentes cada día y los procesos automatizados pueden incorporar a los clientes de manera inmediata, eliminando un punto doloroso común.
Sin embargo, dado que la implementación de la IA es compleja y está en constante evolución, hay consideraciones y desafíos importantes que debemos tener en cuenta al empezar a desarrollar estrategias con IA.
Conoce lo que estás resolviendo, y todas las implicaciones al hacerlo
La adopción de IA requiere un examen minucioso de todas las áreas del negocio para encontrar dónde la IA puede ofrecer el mayor beneficio y dónde existe el camino de menor resistencia en su implementación. En XPO, estamos utilizando la IA para optimizar la programación, la previsión y el establecimiento de precios, que son lugares óptimos en nuestro negocio para impulsar la eficiencia.
Buscar lugares donde puedas empezar con algo pequeño y tener la capacidad de probar y escalar la tecnología es clave. También es importante hacer las preguntas correctas sobre cómo podría afectar la aplicación de la IA a las partes interesadas. Por ejemplo, ¿cómo afecta a los trabajos actuales y existen implicaciones legales? Además, piensa en cómo puedes evitar posibles repercusiones negativas.
Separa con cuidado los datos que alimentarán tus modelos de IA
Antes de pensar en el tipo de tecnología de IA que se va a implementar, debes analizar los datos que ya tienes en su lugar para determinar lo completo y preciso que es, el tamaño de la fuente de los datos y cómo se almacenan.
Esto requiere una mirada detallada sobre cómo tu negocio está recopilando datos, y para algunas industrias, esto requerirá más trabajo que para otras. Toma como ejemplo el negocio de transporte de carga de XPO. Como empresa basada en red, cuanto más se mueve la carga a través de nuestra vasta red hacia nuestros clientes, más de miles de millones de puntos de datos están en juego. Nuestra fuerza laboral de 22,000 empleados está ingresando y emitiendo millones de puntos de datos cada día, desde equipos portátiles a tabletas en las terminales a telemática dentro de nuestros camiones.
Confirmar si los datos son lo suficientemente completos para ser utilizados por sí mismos o si se necesitan otras fuentes de datos, también debe considerarse al construir su modelo de inteligencia artificial.
Elige los equipos y tecnologías adecuados
No solo necesita la tecnología adecuada, sino que también necesita el equipo adecuado para mantenerla en funcionamiento.
Existen diversas tecnologías de inteligencia artificial disponibles, incluidos sistemas basados en reglas, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y la selección de la mejor opción depende del caso de uso específico de la empresa, los datos disponibles y la experiencia disponible dentro de la organización.
Seleccionar la mejor combinación de habilidades, desde la contratación de científicos de datos externos, ingenieros de software y expertos en dominios, hasta ofrecer oportunidades internas para mejorar las habilidades en roles relevantes, impulsará su capacidad para implementar la inteligencia artificial. Trabajar con los proveedores de tecnología adecuados también puede proporcionar a su negocio la experiencia y el asesoramiento adecuados para ayudarlo a superar cualquier obstáculo o desafío.
Conoce que la mejora de los modelos de inteligencia artificial nunca se acaba
Una vez implementada la tecnología o el modelo inicial de inteligencia artificial, es importante comprender cómo puede escalar su tecnología y hacerla más eficiente. Esto requiere asegurarse de que tenga bucles de retroalimentación en su lugar, que es una evaluación continua de la tecnología de inteligencia artificial y los datos que la alimentan.
En XPO, algunas de las formas en que nuestro equipo de tecnología incorpora bucles de retroalimentación es a través de encuestas a clientes y personal, y reuniones diarias. Los fuertes bucles de retroalimentación apoyan una cultura de mejora continua y la capacidad de medir resultados, lo que serán fuertes impulsores del éxito de la tecnología.
La estrategia con la inteligencia artificial por primera vez puede ser tan desalentadora como emocionante. Comenzar con una comprensión clara de cómo la inteligencia artificial puede ayudar a su negocio a resolver problemas clave ayudará a guiar el proceso cuando comience. En última instancia, la inteligencia artificial requiere un enfoque incremental. Entonces, recuerde, para tener éxito, debe comenzar de manera pequeña de todos modos.
