*Por Gary Rosier-Taylor, VP de Ventas en Descartes
Mediante el uso de algoritmos predictivos, las compañías logísticas tienen hoy el potencial de optimizar el transporte y los procesos de entrega de última milla, mejorar la experiencia del cliente y agilizar las operaciones de la cadena de suministro. Aquellos que se nieguen a evolucionar y a adoptar plenamente esta tecnología corren el riesgo de quedar rezagados.
Planificación de rutas de entrega
A diferencia de los métodos tradicionales de enrutamiento y programación por lotes, que pueden saturarse rápidamente en operaciones logísticas dinámicas, el uso de nuevas tecnologías ya permite a las empresas perfeccionan sus procesos de entrega y responder a las exigencias de sus públicos objetivo. La misma emplea algoritmos sofisticados para analizar múltiples variables —patrones de tráfico, ventanas de entrega, capacidades de los vehículos— y determinar las rutas óptimas.
El resultado es la: reducción significativa de tiempos de espera y de viaje, así como consumo de combustible, con una mejora general de los niveles de servicio.
Dentro del mismo ecosistema, el machine learning, juega un papel crucial. Al aprender de los datos históricos, los algoritmos ajustan y perfeccionan las entregas futuras. Por ejemplo, si un camión suele experimentar retrasos imprevistos en el punto de entrega o retiro, el sistema puede anticipar una demora similar en la próxima visita y recalibrar la ruta para asegurar entregas puntuales en las demás paradas. Esta capacidad de ajuste dinámico incrementa la fidelidad, y reduce los costos operativos, consolidando a la IA como una herramienta clave para los proveedores logísticos.
Cómo funciona en la planificación
La tecnología también contribuye a minimizar distancias recorridas, consumo de combustible y desgaste de los vehículos, con un impacto directo en los costos. A su vez, facilita una mejor gestión más eficiente de las flotas y una programación más equitativa de los recursos: menos vehículos en la calle, menos horas extra para los conductores y operaciones más ágiles.
Otro beneficio clave es la puntualidad en las entregas, lo que fortalece la relación con los clientes y promueve la lealtad y favorece la recompra.
El proceso comienza con la recopilación y el análisis de datos: patrones de tráfico, condiciones climáticas, capacidad de los vehículos y ventanas horarias de entrega. El ML procesa tanto información histórica de la empresa como datos en tiempo real, generando rutas óptimas ajustadas a las necesidades específicas. Así se reducen tiempos de viaje y costos operativos, al mismo tiempo que se garantizan plazos de entrega precisos.
Al momento de elegir herramientas, se recomienda optar por soluciones que se integren fácilmente con sistemas ERP existentes. Esa compatibilidad permite potenciar las capacidades operativas sin reemplazar la infraestructura actual. Conectadas a ERP, WMS y TMS, estas soluciones ofrecen una visión integral de las operaciones logísticas, lo que habilita mejores decisiones y un desempeño superior.
Implementación en la empresa
Migrar de métodos tradicionales a un sistema impulsado por IA puede parecer desafiante, pero con una planificación cuidadosa el proceso resulta fluido. El primer paso es evaluar las necesidades logísticas actuales y definir objetivos concretos. Luego, seleccionar un software que contemple análisis de tráfico histórico, maximice la eficiencia, ofrezca un enrutamiento dinámico, analítica predictiva y machine learning. Posteriormente, coordinar con el área de IT para asegurar la compatibilidad con los sistemas vigentes (ERP, WMS, TMS).
La capacitación y el soporte son esenciales para capturar el valor de la tecnología. Asociarse con un proveedor que ofrezca programas de formación adaptados a la organización garantiza que los equipos comprendan el alcance de la solución y aprovechen todas sus funcionalidades.
Aplicaciones reales
La planificación de rutas con algoritmos preductivos está transformando la logística en distintos sectores, con numerosos casos de éxito. Un ejemplo: SIG Plc implementó un sistema de enrutamiento inteligente que le permitió aumentar un 25% su capacidad de entregas, reducir costos de combustible y mejorar en 15% sus métricas de puntualidad (OTIF). Esto muestra cómo los algoritmos pueden optimizar rutas considerando tráfico en tiempo real, clima y ventanas de entrega, con un fuerte impacto en la eficiencia.
Los sectores que más se benefician incluyen retail, e-commerce de gran porte, construcción, fabricantes de insumos, alimentos y bebidas, además de servicios en los que la puntualidad es crítica. En sectores como el Retail, la IA permite gestionar cadenas de suministro complejas y garantizar que los productos lleguen a tiempo, reforzando la imagen de marca. En el caso de los mayoristas de materiales, ayuda a coordinar entregas de última milla desde múltiples depósitos, reduciendo tiempos de planificación y demoras operativas, con un mejor servicio final.
Conclusión
La incorporación de IA en la planificación de rutas no solo agiliza y optimiza las operaciones, sino que también eleva la experiencia del cliente. Una mayor eficiencia en los recorridos implica plazos más precisos, menos retrasos y expectativas cumplidas de manera constante, a la vez que contribuye a metas de sostenibilidad.
En los próximos cinco años, estas soluciones serán indispensables para la logística. Frente a consumidores que exigen entregas confiables, rápidas y auto gestionadas, la integración de la IA se volverá esencial. Las empresas que la adopten tendrán una ventaja competitiva frente a quienes se queden atrás.
