Una de las revoluciones en ciernes en todos los sectores económicos, laborales e industriales, es sin duda la que representa la inteligencia artificial o IA. Cuando pensamos en inteligencia artificial, muy probablemente nos vengan a la mente multitud de posibles aplicaciones que seguramente estén ya en marcha en muchos lugares y compañías, pero es posible que la logística no sea una de las primeras, o ni siquiera se nos llegue a ocurrir. ¿Cómo pueden la inteligencia artificial, el big data y el machine learning contribuir a mejorar la logística?
Uno de los conceptos más interesantes alrededor del fenómeno de la inteligencia artificial es el de los gemelos digitales. El concepto no es en absoluto una novedad, puesto que no es más que la evolución de un simulador de escenarios, pero gracias a tecnologías emergentes como el internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial y el machine learning está ganando fuerza en los últimos tiempos.
Gemelos digitales para la logística
El concepto de los gemelos digitales o gemelos virtuales viene de lejos. La definición actual de este concepto sería algo como «la aplicación de la simulación y visualización mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial para optimizar un proceso, conociendo sus consecuencias y cualidades antes de que éste se produzca». Es decir, un doble o réplica digital de un proceso, sistema u objeto que imite el comportamiento —o los potenciales comportamientos— del original con el objetivo de obtener información.
Para una industria como la logística, en plena búsqueda de transformaciones que consigan optimizarla y hacerla incluso más sostenible en el marco de vulnerabilidad, cambio, incertidumbre y un evidente aumento de la demanda debido en gran parte al auge del ecommerce, la de los gemelos digitales es una tecnología que puede presentar grandes ventajas. La compañía DHL ha presentado recientemente su informe «Gemelos digitales en logística», que desarrolla posibles aplicaciones de esta tecnología a la labor diaria de la logística. Por ejemplo, gracias al aprendizaje digital automatizado, es posible prever posibles daños en una flota, predecir potenciales retrasos en entregas, etc.
En definitiva, al igual que sucede con otras tecnologías y aplicaciones del ámbito de los datos, la aplicación de soluciones de inteligencia artificial a cualquier industria supondrá una mejora indudable a la hora de tomar decisiones, predecir la demanda y las incidencias, reducir costes, mejorar en todo tipo de procesos o incluso optimizar la eficiencia medioambiental.
