FIRMA INVITADA 21 que resultan en una falta de satisfacción general por parte de los usuarios de la cadena de suministro oceánica”, subraya Manuel Martínez de Ubago. Desde el lado mar, donde las dinámicas en los tiempos de llegada del buque o el propio ciclo de carga/descarga del buque anterior, puede resultar en insuficiencia de recursos (línea de muelle, servicio de practicaje o de remolcaje, etc.). Pasando por el patio de almacenamiento y su conexión con el transporte horizontal: en los procesos hasta el lado tierra, se generan inesperados cuellos de botella por los elevados tiempos de espera de los modos de transporte, especialmente el de tráfico rodado. La problemática es amplia y compleja, y varía en cada ecosistema portuario, dependiendo de la casuística de cada uno. Al fin y al cabo, no es lo mismo un puerto que maneja principalmente mercancía de importación, que uno que depende del tráfico de transbordo. ”En este entorno, las herramientas basadas en la inteligencia artificial (IA), así como sus subconjuntos como el machine learning o el reinforced learning, surgen como una oportunidad para disponer una capacidad catalizadora para mirar predecir el futuro y aprender del pasado”, explica Miguel Ángel Llorente La IA será clave como elemento catalizador de nuevos paradigmas de sincro-modalidad y de reingeniería en la toma de decisiones: promoviendo una toma de decisiones más dinámica, cercada al tiempo real, y prescriptiva. Planteada con un planteamiento de ecosistema inclusivo ayudará a conectar sistemas que promuevan la interoperación entre diferentes dominios de decisión; para el beneficio de los clientes finales del puerto que requieren una visibilidad integrada a lo largo de la cadena logística. En definitiva, aportando capacidades para gestionar las operaciones portuarias de manera más inteligente, eficiente y sostenible para todos los actores. Tanto desde el lado de la planificación, con la habilidad de “mirar hacia adelante”, creando ciclos de retroalimentación y siendo prescriptivo a oportunidades de optimización ante potenciales cuellos de botella; como del lado de la ejecución, en la toma de decisiones educada, basada en datos, para la gestión de excepciones y contingencias de una manera más rápida y robusta, promoviendo una ejecución más resiliente y adaptable. Son varios los puertos que están pilotando soluciones tecnológicas basadas en IA, habiendo acelerado en los últimos cinco años y observándose una mayor madurez tanto a nivel de arquitecturas tecnológicas como de proposiciones de valor. Un ejemplo son los algoritmos avanzados de predicción de eventos, los cuales prometen establecer una conexión efectiva entre los diferentes dominios de decisión para una mejor coordinación en procesos clave. Ingeniero de Telecomunicaciones (Universidad Politécnica de Valencia), Miguel Ángel Llorente tiene más de seis años de experiencia en el desarrollo de productos tecnológicos para el sector portuario, particularmente el de terminales. Además, es máster en Industria 4.0 (Peaks Business School) y máster en Global Business MBA (INEDE Business School). “La toma de decisiones, tanto operativa como estratégica, no está soportada por datos y conllevan planteamientos reactivos, los cuales conllevan una opacidad de la planificación y una falta de predictibilidad que resultan en una falta de satisfacción general por parte de los usuarios de la cadena de suministro oceánica” Manuel Martínez de Ubago
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