Entrevista a Andrés Visús Jarne, director de IA de PredictLand

La inteligencia artificial parece haberse convertido en un aliado indispensable para el sector logístico, en un mundo en el que la eficiencia y la velocidad son cruciales. En esta entrevista, Andrés Visús Jarne, director de IA de la consultora española Predictland comparte su visión sobre cómo esta tecnología está transformando la gestión de la cadena de suministro, al optimizar procesos y abrir nuevas oportunidades para las empresas.

El especialista disertará en el próximo XXXI° Encuentro de Logística, que se llevará a cabo el 7 de noviembre en el Centro de Capacitación “Rogelio Cavalieri Iribarne”, en Escobar, provincia de Buenos Aires. En la ocasión, expondrá un caso concreto de aplicación de IA.

-¿Cómo la inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a ser más competitivas?

-Lo hace al automatizar tareas repetitivas, optimizar sus operaciones y mejorar la toma de decisiones estratégicas. También permite un análisis predictivo, para anticipar la demanda, gestionar inventarios y evitar interrupciones en la cadena de suministro. Además, mejora la experiencia del cliente, al ofrecer un servicio más personalizado y entregas más rápidas, lo que contribuye a fidelizar a los consumidores. Todo esto reduce costos, incrementa la eficiencia y permite a las empresas concentrarse en sus objetivos principales.

-¿Cómo transformó la inteligencia artificial al sector logístico en los últimos años?

-La IA ha revolucionado el sector logístico con aplicaciones como la automatización de almacenes, la optimización de rutas de transporte tanto de arrastre como de última milla y la planificación predictiva de la demanda, lo que permite gestionar y planificar los recursos más eficientes. Con la IA generativa se está automatizando la gestión documental y la relación con clientes, lo que ofrece la posibilidad de reducir tiempos, costos y errores. En definitiva, la IA está ayudando a que la logística sea más eficiente, precisa y flexible.

-¿Cuáles son las aplicaciones más innovadoras de IA en la logística?

-Incluyen drones y vehículos autónomos para entregas rápidas, con sensores y cámaras de reconocimiento de imágenes. Los gemelos digitales, que permiten simular toda la operación logística en un entorno virtual, son otra gran innovación. Además, el uso de IA para predicción de la demanda y optimización de inventarios permite a las empresas adaptarse a cambios del mercado con mayor rapidez y precisión. Estas aplicaciones están redefiniendo lo que es posible en logística y la experiencia del usuario y cliente final.

-¿De qué manera la IA puede optimizar la gestión de la cadena de suministro?

-Al proporcionar análisis predictivos que ayudan a prevenir interrupciones y asegurar abastecimientos. Además, mejora la planificación de inventarios, minimiza stocks y reduce obsolescentes. Ayuda a la planificación de rutas óptimas, reduce costos y tiempos, y mejora los niveles de servicio. También permite automatizar procesos de gestión documental, analizar riesgos de proveedores y clientes. Contribuye a una planificación proactiva, que aporta eficiencias en costos, y a maximizar los niveles de servicio y a unos mayores beneficios.

-¿Qué herramientas de IA considera esenciales para mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios?

-El uso de IA analítica para abordar predicciones y optimizaciones, y IA generativa para la gestión documental. Ambas herramientas se centran en la optimización de procesos internos y experiencia de usuarios y clientes, aportando eficiencias al negocio para ser más competitivos y resilientes.

-¿Cuál es el papel de la automatización en los almacenes y cómo se integra la IA en este contexto?

-La automatización apoyada por la IA tiene un papel crucial en la optimización de almacenes. La IA coordina robots y sistemas automatizados para tareas como picking, empaquetado, gestión de inventarios y sistemas de seguridad de los empleados. El uso de IA para el tratamiento de las imágenes ayuda a la identificación de bultos, productos y personas. Además, utiliza análisis predictivos para planificar rutas y optimización del uso del espacio dentro del almacén, asegurando que los recursos se utilicen de manera eficiente. En muchos casos, la IA se integra con sistemas de IoT para monitorizar el entorno del almacén en tiempo real, mejorando la precisión y la seguridad.

-¿Cuáles son los principales desafíos al implementar soluciones de IA en el sector logístico?

-Como en cualquier otro sector, implementar soluciones de IA conlleva varios desafíos, empezando por el desconocimiento del potencial y retos que plantea, y por lo tanto el compromiso de la dirección para abordar proyectos de IA. Por otro lado, hay retos como la integración con sistemas heredados, el costo inicial de adopción y la resistencia al cambio por parte de los empleados. La calidad de los datos es otro gran reto, ya que la IA requiere información precisa y en tiempo real para funcionar correctamente. Además, la ciberseguridad se vuelve un factor crítico, dado que las empresas deben proteger sus sistemas contra posibles ataques que puedan comprometer sus operaciones logísticas.

-¿Cómo se aborda la resistencia al cambio por parte de los empleados al introducir IA?

-La clave está en una buena comunicación y en la capacitación adecuada. Todo empieza por identificar que procesos y se personas se ven afectados y es fundamental explicar a los empleados cómo la IA no reemplaza su trabajo, sino que los libera de tareas repetitivas para que puedan enfocarse en actividades de mayor valor, y les ayuda a ser más productivos y potenciar su conocimiento y experiencia. Involucrarlos en el proceso de implementación también ayuda a reducir la percepción de amenaza. Además, se pueden crear nuevas oportunidades dentro de la empresa, redefiniendo roles y proporcionando formación continua para el desarrollo de habilidades.

-¿Qué tendencias en IA cree que tendrán un mayor impacto en la logística en los próximos cinco años?

-Veremos un gran avance en la logística autónoma con drones y vehículos sin conductor para entregas de última milla. También se espera que los gemelos digitales se generalicen, permitiendo simular operaciones completas y mejorar la eficiencia sin interrumpir la operación real. La IA para la sostenibilidad, que optimiza el uso de recursos y minimiza la huella de carbono, será cada vez más importante. Además, la IA cognitiva y los asistentes virtuales transformarán la experiencia del cliente y la comunicación interna.

-¿Existen ejemplos concretos donde la IA ha ayudado a reducir la huella de carbono en la logística?

-Sí, muchas empresas utilizan IA para optimizar las rutas de transporte y minimizar el consumo de combustible. Otras están implementando algoritmos que maximizan el uso del espacio de carga para reducir el número de viajes necesarios. También la predicen de la demanda ayuda a ajustar la producción y evitar el exceso de inventario, lo que disminuye el desperdicio. En definitiva, la IA se está convirtiendo en una herramienta clave para una logística más eficiente y por lo tanto, más sostenible.

-¿Puede compartir algún caso de éxito donde la implementación de IA haya transformado significativamente una operación logística?

-Por ejemplo en PredictLand hemos desarrollado soluciones de predicción de la demanda para el sector farmacéutico y para industria alimenticia con presencia en varios países, que les permitió optimizar aprovisionamientos, y redefinir la ubicación de centros de distribución, planificación de rutas de arrastre y rutas de distribución en cercanía. Otro ejemplo relevante ha sido de nuevo una previsión de la demanda, en este caso aplicada a la logística inversa, permitiendo priorizar los centros de recogida en función del estado de los residuos, permitiendo maximizar el valor de los mismos.

​La inteligencia artificial parece haberse convertido en un aliado indispensable para el sector logístico, en un mundo en el que la eficiencia y la velocidad son cruciales. En esta entrevista, Andrés Visús Jarne, director de IA de la consultora española Predictland comparte su visión sobre… Read More