La inteligencia artificial puede reducir hasta un 25% los costes logísticos
Según datos de ERA Group, consultora especializada en la optimización de costes y la gestión de proveedores, la aplicación de inteligencia artificial en la planificación de rutas puede reducir los gastos entre un 10% y un 25%, gracias a un menor consumo de combustible y un mejor uso de los vehículos. Y en esta línea, el informe ‘Desbloqueando el potencial de la IA en Europa en la Década Digital’ de About Amazon, señala que la adopción de tecnologías de inteligencia artificial en España podría generar un impacto económico de 282.000 millones de euros para 2030. En este contexto, los Sistemas de Gestión del Transporte (TMS) modernos desempeñan un papel fundamental en la optimización de procesos logísticos, ya que, además de mejorar la planificación de rutas y la asignación de recursos, alivian la carga de trabajo de los empleados. Sin embargo, la disponibilidad de trabajadores cualificados en la cadena de suministro actualmente es muy limitada, con ciertas áreas (como la planificación de rutas y el transporte de corta y larga distancia) que enfrentan una oferta casi nula.
Para abordar este desafío, se recomienda la implementación de IA para automatizar procesos y optimizar la toma de decisiones, reduciendo la necesidad de intervención humana en tareas repetitivas y permitiendo a las empresas mantener su operativa con menos recursos. Un TMS es una plataforma de software que ayuda a las empresas a planificar, ejecutar y optimizar sus operaciones logísticas. Gracias a funciones como la asignación automatizada de pedidos, la planificación de rutas optimizadas y el seguimiento en tiempo real, estos sistemas basados en IA pueden generar ahorros significativos en costes operativos y reducir las emisiones de CO₂. También proporcionan paneles de control que permiten una visión detallada del estado de la operativa. Asimismo, la IA facilita la toma de decisiones en escenarios de incertidumbre, y, además, la automatización de procesos mediante RPA (Automatización de Procesos Robóticos) reduce la carga de trabajo de los responsables de planificación logística, minimiza errores y aumenta la resiliencia operativa, garantizando la continuidad del servicio incluso en ausencia de parte del equipo.
