No hay duda de que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el tema de conversación de la ciudad, y la tecnología se ha infiltrado en la vida diaria de los consumidores, quienes han utilizado la IA generativa para divertirse, hacer tareas y para otros fines. Sin embargo, la IA ha estado presente en diversos negocios de diversas industrias, incluida la logística y, por extensión, el transporte de mercancías por carretera. La tecnología ha ayudado a las empresas a optimizar sus operaciones, proporcionando ahorros en costos operativos, incluido el combustible, y reduciendo así las emisiones.
Sin embargo, uno de los principales problemas con la IA es que la abreviatura se ha convertido en una de las palabras de moda en el mundo empresarial y de consumo, alejándose de su significado real y del tipo de beneficios que puede proporcionar a las empresas, incluido el transporte de mercancías por carretera. .
Primeros avances de la IA en el transporte de mercancías por carretera
Ya en 2019, un año que parece muy lejano al actual auge de la IA que se ha producido en todas partes, la Corporación Financiera Internacional (IFC), parte del Grupo del Banco Mundial, publicó un documento que describe cómo la tecnología ya estaba haciendo que el transporte fuera más seguro, más limpio y más seguro. más confiable y más eficiente.
Si bien el informe se centró en los mercados emergentes, la nota comenzaba diciendo que la IA «ya estaba teniendo un profundo impacto en la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea». Los autores del artículo continuaron diciendo que la tecnología puede ayudar a los humanos a resolver problemas cotidianos, y que la IA tiene aplicaciones importantes en varios campos, incluido el transporte.
«Desde escanear patrones de tráfico para reducir los accidentes de tráfico y optimizar las rutas de navegación para minimizar las emisiones, la IA está creando oportunidades para hacer que el transporte sea más seguro, más confiable, más eficiente y más limpio».
Hablando del transporte de mercancías por carretera, o de los modos que forman parte de una cadena de suministro, la nota destaca que el transporte, que mueve personas y mercancías, depende de un rendimiento constante y de la capacidad de predecir los horarios de llegada y salida, lo que se aplica también al transporte de mercancías por carretera. , y las empresas tienen que gestionar las cadenas de suministro de forma estricta debido a las horas de trabajo limitadas de los conductores.
El informe afirma que una infraestructura incierta, poco confiable o congestionada afecta negativamente la confiabilidad y previsibilidad de los movimientos dentro de las cadenas de suministro. Si bien la nota ejemplifica el uso de soluciones utilizadas por aplicaciones de transporte compartido, así como por proveedores de transporte público, los modelos de autoaprendizaje aún pueden afectar la forma en que se transporta la carga en la carretera, incluida la eficiencia de las cadenas de suministro.
“La IA puede ayudar a optimizar los movimientos para maximizar la eficiencia. En particular, el campo de la logística electrónica, en el que las tecnologías relacionadas con Internet se aplican a la cadena de oferta y demanda, también incorpora la IA de varias maneras, como vincular a los transportistas con los proveedores de servicios de entrega»».
El punto de vita de los reguladores
De manera similar al documento de la IFC, el Parlamento Europeo (PE) publicó un informe sobre la IA en el transporte en marzo de 2019, en el que se analizan los desarrollos actuales y futuros de la tecnología en el transporte por carretera.
Una de las cosas clave que mencionó la sesión informativa fue que el PE estaba tomando medidas para adaptar las regulaciones para apoyar la innovación y, al mismo tiempo, garantizar el respeto de los valores y derechos fundamentales. Como tal, el informe proporciona otro punto de vista, esta vez desde el lado de los reguladores.
Y otra declaración notable de la sesión informativa fue el hecho de que el PE explicó que la IA no es una tecnología única sino más bien “un vasto conjunto de diversos enfoques, métodos y tecnologías, que en diferentes grados y de diferentes maneras muestran un comportamiento inteligente (como razonamiento lógico, resolución de problemas y aprendizaje) en diversos contextos»».
La sesión informativa señaló que el transporte por carretera es donde se ha aplicado con éxito la IA, abriendo la cooperación entre diferentes usuarios de la carretera. Sin embargo, un caso interesante fue el del pelotón, es decir, el acoplamiento de varios vehículos pesados (GHV) a una distancia mínima entre sí, lo que les permitió moverse al unísono. Un conductor humano encabezaría la caravana, y en ese momento se habían realizado pruebas. Aún así, el informe del PE dijo que se necesitan más pruebas para probar la tecnología, especialmente en situaciones de tráfico más complejas.
El informe concluyó que, si bien la IA “aporta grandes beneficios al transporte por carretera»», también plantea serios desafíos, especialmente en entornos de uso mixto, y el PE también mencionó desafíos éticos y de ciberseguridad, especialmente en casos de uso en los que la IA conduce un vehículo.
Otros casos de uso
Según un artículo de DHL de noviembre de 2018, la logística y la inteligencia artificial encajan como un guante, especialmente porque las empresas dependen de redes físicas y cada vez más digitales, y tienen que “funcionar armoniosamente en medio de grandes volúmenes, bajos márgenes, asignación eficiente de activos y gestión de tiempo»». plazos sensibles»». Como resultado, en lugar de depender únicamente de los humanos y su pensamiento, las empresas, por ejemplo, pueden utilizar varios modelos de lenguaje para combinar los dos y lograr ganancias de eficiencia sin precedentes, lo que les permite procesar y utilizar datos que de otro modo se habrían perdido debido a la limitaciones de tiempo y, a veces, la capacidad humana para procesar grandes cantidades de datos.
Aún así, la compañía afirmó que una de las formas más revolucionarias en que la IA cambiará la logística es el análisis predictivo, que permitirá a los transportistas y transportistas volverse proactivos en lugar de reactivos. Naturalmente, ser proactivo significa que las empresas tendrán más control de sus operaciones y activos, aumentando las oportunidades de ingresos y brindando beneficios de ahorro de costos, especialmente cuando se trata del mantenimiento de una flota que está en el balance de una empresa.
Ampliar el uso de la IA
Empresas como Girteka han estado ampliando el uso de la IA en sus operaciones, especialmente a la hora de gestionar el trabajo detrás de escena detrás de cada camión. Por ejemplo, una solución como TRAVIS, que es un mercado en línea que conecta a varios proveedores de servicios, incluido el estacionamiento, puede ahorrar mucho tiempo a los camioneros, que tienen que encontrar un lugar para descansar por la noche, aliviando así mucha presión de ellos, ya que saben que estacionarán un camión y descansarán lo suficiente.
También existen herramientas para planificar y gestionar la flota. Desarrollado por Nexogen, el Operador de Flota es la herramienta que optimiza un itinerario en función de una serie de factores, incluidos el tiempo de llegada, la distancia y las emisiones, y el modelo diseñado específicamente se adapta a las condiciones cambiantes de la carretera.
Sabiendo que Girteka tiene más de 6.400 camiones en su flota, que deben contar con el apoyo de empleados en múltiples bases y oficinas en toda Europa, hay muchos datos que deben procesarse. Como tal, existen ciertas limitaciones que un dúo de IA y un ser humano pueden superar, especialmente cuando los cambios ocurren rápidamente, como un accidente automovilístico o un bloqueo de carretera que limita severamente el flujo de tráfico más adelante.
La optimización de los procesos puede generar beneficios tangibles, incluido el ahorro de combustible y, posteriormente, las emisiones, lo cual es crucial, considerando cuánta presión están ejerciendo los reguladores y otras partes interesadas sobre la industria de la logística, así como sobre otros medios de transporte, para reducir su impacto ambiental.
No obstante, los datos que puedan recopilarse y procesarse posteriormente también podrán utilizarse para otros fines. Por ejemplo, en un artículo escrito por dos autores de Vilnius Tech, una universidad en Vilnius, Lituania, así como por Edvardas Liachovičius, miembro de la junta directiva de Gireka, que analizó las tarifas de flete y la previsión de la demanda en el mercado europeo de transporte por carretera, con los Países Bajos. – Se elige el carril italiano como ejemplo.
Los tres coautores concluyeron que ciertos modelos de pronóstico funcionan mejor que otros al predecir la demanda. Al mismo tiempo, la previsión de tasas fue un desafío para los modelos, que examinaron 2021 y 2022, que incluyeron la pandemia y la guerra en Ucrania. Como tal, ciertos modelos proporcionaron resultados deficientes, mientras que los modelos multivariados funcionaron mucho mejor con el ingreso de datos.
“Resumiendo esta investigación, se puede afirmar que los modelos matemáticos desarrollados pueden servir como herramientas complementarias en el proceso de toma de decisiones durante el proceso de pronóstico de tarifas y demanda, complementándose entre sí pero sin eliminar la necesidad del juicio humano»».
Camiones sin conductor
Al fin y al cabo, uno de los debates más precarios gira en torno a los camiones sin conductor, que entrarán en servicio más pronto que tarde. Después de todo, la sesión informativa del PE antes mencionada ya exploraba un futuro en el que las flotas de vehículos pesados, así como otras industrias que dependen de los conductores, serían reemplazadas por tecnologías autónomas. Sin embargo, el artículo afirma que si bien la IA puede facilitar la vida de los trabajadores, permitir que más personas ingresen al mercado laboral o reducir los costos operativos, algunos puestos de trabajo se eliminarán en el futuro.
Esto suena como un completo giro de 180 grados en comparación con la situación actual, cuando todo el mercado europeo está luchando por contratar suficientes conductores para satisfacer la demanda, incluso si ha disminuido en los últimos meses debido a la difícil situación económica en el continente. Sin embargo, considerando la naturaleza cíclica de las economías, es más que probable que la industria vuelva a enfrentarse a una grave escasez de conductores, que se solucionará con la incorporación de más jóvenes a la profesión o la necesidad de conductores disminuirá debido a la inclusión. de tecnologías basadas en IA dentro de las flotas.
La pregunta entonces sigue siendo cuándo llegará el punto de cruce, teniendo en cuenta que ningún fabricante de automóviles ha lanzado con éxito un coche autónomo, y mucho menos un camión, lo cual es mucho más complicado no sólo por la misión y el propósito de este último en la carretera, sino también por la seguridad. inquietudes relacionadas con la operación de un camión.
Cualquiera que sea el caso, el futuro vendrá de cualquier manera, con la IA en el centro de atención de líderes empresariales, académicos y reguladores por igual, ya que las tres principales partes interesadas tendrán que equilibrar los intereses de cada uno para no sofocar la innovación. y al mismo tiempo, garantizar que la innovación pueda mejorar la vida de los demás.
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