Logística de ultima milla

Impacto del machine learning en logística

Desde la d√©cada de los 60 se ha hablado de la inteligencia artificial y de su impacto en la sociedad. Desde ese entonces el significado de la AI (acr√≥nimo en ingl√©s de artificial intelligence) ha evolucionado, siendo el machine learning un aspecto derivado de la inteligencia artificial

Pero ¬Ņqu√© es exactamente el machine learning? Es una de las ramas de las ciencias de la inform√°tica que por medio de una serie de algoritmos (serie de instrucciones) una m√°quina puede producir conclusiones relevantes. Dicho de un modo m√°s simple, las m√°quinas son capaces de aprender sin tener que programarlas para que ejecuten determinada acci√≥n.

El machine learning ha tenido mucha utilidad en varios sectores de la industria y el comercio, siendo la log√≠stica uno de los campos que le est√° sacando mayor provecho.

El machine learning y su impacto en la logística

Dado que el machine learning se basa en el procesamiento y an√°lisis de datos, los campos que manejan una base de datos bastante amplia se han visto beneficiadas de su aplicaci√≥n. En la log√≠stica han sido varios los beneficios del machine learning y estos son algunos. 

Ayuda con el an√°lisis de datos

Para un analista de datos, el machine learning es su mejor asistente personal. Por ejemplo, si necesita consultar de forma r√°pida el impacto del precio de un producto, gracias a esta herramienta no tendr√° que recoger datos, estructurarlos y despu√©s preguntarse si las cifras obedecen a factores externos, un per√≠odo o un d√≠a festivo en particular.  

Con el machine learning, un analista no perder√° su valioso tiempo en c√°lculos matem√°ticos, sino que podr√° analizar y explorar sin muchos rodeos los flujos de datos de la organizaci√≥n.

Ayuda en la toma de decisiones

El machine learning ofrece un buen apoyo a la organizaci√≥n y sus procesos log√≠sticos para que pueda tomar las decisiones correctas al manejar los datos adecuados. Por ejemplo, si se quiere dar un nuevo impulso a alg√ļn producto o servicio, el machine learning favorecer√° la b√ļsqueda de soluciones e innovaci√≥n, usando como punto de apoyo los datos que se reciben.

An√°lisis de comportamiento del consumo

Con la ayuda del machine learning se pueden detectar clientes potenciales, conocer los trabajadores que ser√°n m√°s productivos para una tarea y saber adaptar el servicio a los gustos o necesidades del cliente.

Enmarcado en este factor, hay que destacar a los chatbots inteligentes que facilitan la compra y la interacci√≥n con el cliente. Un caso de √©xito es el chat Eva de IBM Watson que fue implementado por una conocida tienda de retail. En un mes este chatbot gener√≥ 53.000 interacciones con usuarios que buscaban resolver dudas.

¬ŅPuede una empresa adoptar el aprendizaje autom√°tico?

Si una empresa debe no s√≥lo manejar muchos datos, sino interpretarlos, el machine learning ser√° una herramienta de mucho valor. Si hay que resolver problemas de un alto grado de complejidad, el machine learning es de gran ayuda porque a partir de datos conocidos ofrece decisiones.

Con el machine learning se podr√° realizar un mejor servicio log√≠stico y los datos masivos no ser√°n un problema para saberlos interpretar y tomar las correspondientes decisiones. Siendo que los comentarios y conversaciones de los usuarios se producen digitalmente, este tipo tipo de tecnolog√≠a maneja gran cantidad de informaci√≥n importante, obtiene nuevos conocimientos y son capaces de detectar las nuevas tendencias m√°s r√°pido que un ser humano.  

El machine learning como herramienta para la log√≠stica sin duda que est√° destinada a crecer por la enorme cantidad de ventajas que ofrece. Todas las organizaciones que se preocupan por su √°rea de log√≠stica y generan muchos datos est√°n empezando a entender los principios b√°sicos de esta tecnolog√≠a y lo que les aporta.

Para un analista de datos, esta forma de aprendizaje autom√°tico da mayor valor al tipo de trabajo que efect√ļa porque permite mejorar los resultados entregados en la organizaci√≥n para la que trabaja.  

En conclusi√≥n, el machine learning es una tecnolog√≠a que permite predecir las nuevas necesidades y tendencias a partir de miles de datos. Las empresas que han adoptado el machine learning, han podido optimizar sus ciclos de producci√≥n a partir de la informaci√≥n que ha sido interpretada a trav√©s de los sistemas de inteligencia artificial. 

Esperamos que sea de utilidad la informaci√≥n que hemos preparado, pensando en ustedes y como los podr√≠a ayudar en sus √°reas de trabajo. 

Tal como menciona la publicaci√≥n, todo est√° evolucionando a que utilicemos las herramientas que est√°n a nuestro alcance para finalmente tomar las mejores decisiones. Es as√≠ como en Drivin, te entregamos una optimizaci√≥n inteligente de flota y visibilidad completa de toda la operaci√≥n, para que justamente, t√ļ puedas tomar las mejores decisiones.

Marianella Bertolotto es Ingeniero Comercial de la Pontificia Universidad Cat√≥lica de Chile. Actualmente se desempe√Īa como Gerente de Marketing en Drivin, una soluci√≥n SaaS que permite a empresas con operaciones intensivas de despacho, tener el control de toda su flota, reducir de manera significativa sus costos de transporte y adem√°s mejorar la calidad de servicio a sus clientes finales.

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