34 Carretera, Courier y DUM veces tenemos herramientas que no se hablan entre el las y obligan al transportista a introducir la misma información varias veces”. Por lo tanto, añade Díaz, “no necesitamos más aplicaciones; necesitamos que las que ya tenemos funcionen juntas”. En esta l ínea, Díaz concluye que la digital ización debe servir para que “el conductor pueda hacer su trabajo sin convertirse en administrativo”. Conscientes de esta situación, desde Fieldeas, empresa de software en la nube especializada en la digitalización, control y gestión de procesos para el transporte por carretera, señalan que “siempre velamos por construir apl icaciones senci l las e intuitivas y siempre que sea posible sin necesidad de obl igar al conductor a descargarse una app”. El Transport and Logistic DULSÉ DÍAZ Secretario general de CETM “El transporte por carretera está mucho más digitalizado de lo que a veces se transmite. El reto es conseguir que llegue a todas las empresas y que sea rentable para ellas” LA IRRUPCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL CAMBIO DE PARADIGMA A pesar de las dificultades para cambiar la cultura de la empresa superar las reticencias de algunos trabajadores, ya son muchas las empresas de transporte que incorporan la IA y otras tecnologías disruptivas en su día a día. En el caso de Transpaís, por ejemplo, le ven una aplicación válida en la previsión de demanda, la identificación de retornos compatibles o la evaluación de alternativas de asignación. Para el director de Desarrollo Comercial de la compañía, José Villares, el criterio de éxito a la hora de utilizar la IA debe ser conjunto: menos kilómetros improductivos, mejor utilización del vehículo, cumplimiento del servicio y rentabilidad de la operación. Villares considera que de cara al futuro tendrán especial impacto los modelos predictivos aplicados a demanda, tiempos de llegada, planificación y mantenimiento, además de interpretación de la documentación. En la misma línea se expresa el Senior Manager IT en GLS Spain, Raúl Domenech, quien añade que “además de rutas, aplicamos IA en casos de uso como la previsión de demanda, la identificación de localizaciones candidatas para desplegar puntos Out Of Home (OOH) y asistentes virtuales que descargan presión sobre la operación al reducir incidencias evitables antes de que se produzcan”. Domenech apunta que “no se trata de tener tecnología, sino integrarla en un ecosistema operativo real y, sobre todo, conseguir que genere impacto medible con escalabi l idad y adopción” y añade que “en logística, además, la innovación disruptiva suele implicar reimaginar infraestructuras urbanas existentes y coordinar a múltiples actores”. Ante las enormes expectativas que genera la IA, el secretario general de CETM, Dulsé Díaz, advierte que “hay que ser realistas: la inteligencia artificial no va a solucionar por sí sola los problemas de rentabilidad del transporte”. Eso sí, Díaz admite que “la IA puede ayudarnos a ser más eficientes, pero necesitamos buenos datos y soluciones realmente pensadas para las necesidades de nuestras empresas”. Desde las compañías de software, Fabrizio Tonnarel l i , de Leviahub, señala que “la dirección es muy clara: utilizar la IA para reducir las actividades manuales, mejorar la calidad del dato y apoyar a las personas en la toma de decisiones operativas”. Para el responsable de Leviahub, “no es posible concebir una IA que sustituya al responsable de tráfico, sino una tecnología que le permita trabajar con más información, en menos tiempo y con una mayor capacidad para anticipar problemas y anomalías”. En el caso de Leviahub, a través de Hedyla, empresa del grupo especializada en optimización logística, utilizan tecnologías de optimización, analítica avanzada y herramientas inteligentes para construir planes de transporte más eficientes. El segundo gran ámbito es la automatización documental, incorporando tecnologías de intelligent document processing basadas en inteligencia artificial, capaces de leer documentación no estructurada, reconocer y clasificar la información y transformarla automáticamente en datos estructurados que puedan ser utilizados por los sistemas de gestión. Y desde Fieldeas destacan que la IA ayuda al usuario con la generación de información dentro de los flujos de trabajo a la vez que permite la corrección de información a partir de la información procesada y obtenida de la operativa realizada. “Fundamentalmente, permite detectar escenarios erróneos en base al histórico y con las reglas de la operativa predefinidas y con toda esta información y unos algoritmos diseñados en cada caso concreto, podemos conseguir corregir los datos de origen”, señala Rodrigo Martín, Transport and Logistics Manager de Fieldeas. f Desde CETM advierten que la inteligencia artificial no va a solucionar por sí sola los problemas de rentabilidad del transporte.
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