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La IA está optimizando las funciones de back office, aún queda mucho por hacer para potenciar realmente el activo más importante: las decenas de miles de profesionales de primera línea que representan a una marca al entregar un paquete en la puerta de un cliente. Así, lo muestran también las conclusiones extraídas de una reunión de 20 altos directivos del sector logístico en Europa.

Los retos a los que se enfrenta el sector son intensos y ampliamente conocidos. Los líderes que participaron en la mesa redonda coincidieron unánimemente en las presiones a las que se enfrentan: una enorme presión a la baja sobre los precios y los márgenes, una carrera por relocalizar la producción con almacenes más pequeños y cercanos a los centros urbanos, y el auge de la automatización en los puntos de entrega y recogida de los clientes.

La presión por modernizarse pese a estas dificultades seguirá siendo intensa en los próximos años. En esta misma línea, escuché en otro foro al director de estrategia y transformación de operaciones de un gran servicio postal europeo plantear la siguiente pregunta: ¿Qué necesitamos ser capaces de hacer para igualar las capacidades de nuestros competidores? ¿Y qué debemos hacer para responder a los cambios en la dinámica de nuestro sector?

Lecciones del back office para la primera línea
Esta exigencia genera la tentación de buscar una solución milagrosa. El rápido avance de la IA parece ofrecer un salvavidas a las organizaciones. Pero ¿qué tipo de IA? No se trata solo de una decisión tecnológica, sino de una decisión de liderazgo que determinará la resiliencia operativa, la retención del talento y la ventaja competitiva durante la próxima década.

La capacidad de la IA para mejorar la eficiencia, la flexibilidad y la productividad es innegable. El CEO de una importante empresa de paquetería señaló que el mayor impacto de la IA sigue estando en el back office, automatizando los centros de atención telefónica y las funciones informáticas. En esta línea, el informe Impact of Intelligent Operations de Zebra reveló que el 40% de los encuestados del sector logístico utiliza herramientas de IA para la previsión de la demanda y más de dos tercios las están desplegando o probando para la gestión de inventarios.

Generalmente, cuando se piensa en IA, se suelen imaginar versiones reutilizadas de aplicaciones para consumidores como ChatGPT. Estos grandes modelos de lenguaje (LLM) están diseñados para entornos de consumo, productividad general o trabajos de oficina y flujos de trabajo de escritorio.

IA para la última milla
Y aquí vuelvo a los líderes que mencionaba inicialmente. Ellos tenían claro que aplicar una IA general reutilizada en primera línea no era el enfoque adecuado, sino un fracaso estratégico en ciernes. El futuro del sector debe ser definido por líderes que comprendan que la logística debe aprovechar su propia IA, basada en los datos de la empresa, alimentada por conocimientos sobre los flujos de trabajo y accesible para la primera línea, tanto dentro como fuera de las cuatro paredes de la empresa. Entonces surge la pregunta: ¿cómo es realmente la IA para la primera línea?

Procesamiento en el propio dispositivo: garantiza decisiones en tiempo real con baja latencia y asegura el funcionamiento incluso en zonas con conectividad deficiente o inexistente, una realidad cotidiana para los repartidores. Los líderes deben invertir en dispositivos diseñados pensando en la IA, en los que todo el procesamiento se realice en el propio dispositivo, en lugar de en arquitecturas exclusivamente en la nube o híbridas.

Específica y basada en datos: entrenada con conjuntos de datos logísticos únicos, no con información genérica de internet. Esto permite casos de uso potentes y específicos, como identificar errores en la documentación aduanera al escanear múltiples códigos de barras o validar direcciones difíciles de leer cuando los escáneres tradicionales fallan. Sin embargo, muchas organizaciones siguen limitadas por datos aislados en silos. Es necesario invertir en procesos de acceso, gestión y análisis de datos.

Orientada al flujo de trabajo: diseñada para complementar la realidad de la primera línea. Esto puede suponer automatizar las fotografías de confirmación de entrega en la puerta del cliente o enviar un mensaje personalizado del tipo “lo sentimos, no hemos podido entregarle su envío” en el instante en que la geolocalización confirma que el conductor ha continuado su ruta.

Multimodal: los profesionales en primera línea ven, leen, escriben, escuchan y hablan entre ellos, con los clientes y con sus dispositivos. Esto significa que la IA que utilizan debe ser capaz de ofrecer lo mismo. Una IA para la primera línea tiene que poder recibir entradas por voz, texto e imagen y generar salidas en voz, texto o imagen según sea necesario.

Seguridad desde el diseño: la amenaza de ciberataques o ransomware es una de las principales preocupaciones de la alta dirección. Es fundamental proteger la confianza del cliente y evitar las interrupciones operativas, los ataques de ransomware y el incumplimiento normativo. La IA integrada en el dispositivo reduce la superficie de ataque.

La primera línea se ha convertido en una prioridad para la alta dirección. La estrategia adecuada de IA, con un enfoque multimodal transformará el entorno físico del último metro en inteligencia digital. Esto proporcionará a los trabajadores mejores rutas, entregas puntuales para los clientes, actualizaciones y comunicaciones en tiempo real, documentación precisa y menos disputas y devoluciones. Se trata de mejorar el trabajo cada día para la mayor fuerza laboral del mundo: la primera línea.

Phil Sambrook, Transport and Logistics Strategy Director EMEA, Zebra Technologies