La logística que aprende a decidir en tiempo real gracias a la IA

“Si puedo entender con horas de anticipación que va a haber un determinado impacto climático, eso me puede cambiar la ruta”. Así resume Sebastián el valor de cruzar datos logísticos en tiempo real: anticiparse, en lugar de analizar los problemas después de que ya ocurrieron. Desde su experiencia en tecnología, repasa cómo la inteligencia artificial cambia la gestión de las cadenas de suministro, las decisiones operativas y los riesgos de seguridad que trae la digitalización.

La logística genera enormes volúmenes de datos. ¿Dónde ves ahí las mayores oportunidades para que la inteligencia artificial ayude a tomar mejores decisiones?

El negocio de la logística es un gran generador de datos, y los datos son el combustible de la inteligencia artificial. Durante años el desafío fue capturar y ordenar esa información para poder tomar decisiones. Hoy el salto es distinto: se llama Real Time Intelligence y permite decidir en tiempo real, o casi, en lugar de analizar todo después de que el problema ya pasó.

Eso habilita alertas apenas un indicador se mueve, para poder accionar en el momento. Por ejemplo, detectar que el stock de un producto está bajando o que la demanda sube de manera sostenida, y ajustar la producción antes de que el faltante se vuelva un problema real.

¿Cómo se traduce eso en el día a día de una operación logística, con tantas variables en juego?

La logística es un negocio de muchas variables: tiempos de despacho, stock, demanda, clima, tipos de transporte. Todas tienen que conjugarse para cumplir un objetivo tan simple como entregar a tiempo. Ahí es donde un modelo de datos unificado, que capture y entienda tendencias rápido, hace mucho más eficiente la operación.

Si puedo entender con horas de anticipación que va a haber un determinado impacto climático, eso me puede cambiar la ruta. No todo se puede resolver, pero hay decisiones sobre las que sí se puede operar a tiempo, en lugar de quedar varado semanas enteras sin poder cruzar una cordillera, por citar un ejemplo reciente.

¿Qué procesos empresariales creés que se van a transformar primero gracias a los agentes de inteligencia artificial?

Los procesos que se pueden transformar más rápido son los que tienen mayor volumen de datos, son críticos en su complejidad y combinan distintas fuentes de información. Cuanto más claras son las reglas de una decisión, más fácil es entrenar a un agente para que la tome bien.

El criterio humano sigue siendo fundamental en todos los procesos, pero hay un porcentaje grande de decisiones que ya funciona sin ninguna intervención humana. Por ahí conviene empezar: por los procesos con reglas claras y menos variables que puedan llevar a un error.

¿Qué lugar ocupa hoy la ciberseguridad frente a las nuevas vulnerabilidades que trae la inteligencia artificial?

La ciberseguridad está en el centro de la inteligencia artificial, porque por diseño expande el territorio de ataque. Es como abrir nuevas ventanas en un edificio: automáticamente hacen falta nuevas rejas y nuevos sistemas de protección para cuidar lo que se está construyendo.

Hay que crecer en seguridad al mismo ritmo en que se avanza con nuevos agentes, y asegurarse de que solo las personas y los agentes correctos tengan acceso, con capacidades limitadas, para que un eventual ciberataque no pueda tomar decisiones imposibles de revertir. Hoy esa conversación ya está en la agenda de cualquier mesa de directorio, y todas las industrias, en mayor o menor medida, trabajan para entender su nivel de riesgo y cómo mitigarlo.

Si una pyme del sector logístico o de comercio exterior solo pudiera hacer una inversión tecnológica este año, ¿en qué le recomendarías enfocarse primero?

Antes de invertir, primero hay que entender cuáles son los puntos más complejos de la organización: dónde están los dolores, dónde están las mayores ineficiencias. La recomendación es enfocar la primera inversión ahí, en resolver ese problema puntual con tecnología, en lugar de sumar herramientas sin un objetivo claro detrás.