Así se puede resumir la realidad a tenor de los datos ofrecidos por UNO Logística, la patronal del sector que ha dado recientemente a conocer en un estudio que profundiza en el uso de los datos y las nuevas tecnologías de la digitalización en el sector de la logística y el transporte.
Algunos datos son esperanzadores, como el que nos dice que el 23% de las empresas del sector trabajan con análisis de datos, siendo el tercer sector que más uso tiene de Big Data en España. El dato es llamativo, cuanto menos, porque la realidad del día a día no parece decir lo mismo, o por lo menos, contradice en cierto modo ese dato, sobre todo por la falta de equipos y profesionales dedicados a la gobernanza del dato en las empresas de transporte y logística, lo cual puede llevar a una cierta confusión (usar y analizar datos no significa siempre que se trabaje con Big Data).
Es muy cierto que como declaró UNO Logística, que las técnicas de analítica avanzada de datos es la piedra angular para poder afrontar una reducción de costes y mejora de las operaciones, por eso es de celebrar que su uso se sigue extendiendo entre las empresas del sector.
Por otro lado, la cifra de empresas que utilizan Inteligencia Artificial es del 9.6% del total, y que posiciona al sector como el noveno en el ranking de uso en España. Según UNO, aunque la Inteligencia Artificial es una tecnología muy emergente y pujante, los encuestados han puesto en duda su grado de madurez, el retorno de las inversiones y la falta de casos de uso reales que puedan generar un valor añadido a los servicios.
Es cierto que la IA es todavía una tecnología que no logra ver su grado de madurez, y es que ninguna anteriormente ha tenido el desarrollo tan extenso en tan poco tiempo. Por ejemplo, el famoso ChatGPT, basado en tecnología LLM, ha sido la que mayor crecimiento de usuarios ha tenido en menor tiempo, y si recordamos que hacia hace solo 14 meses y lo que hace hoy día, estaríamos en una comparación de la noche al día.
Pero aun siendo cierto esto, los otros motivos aducidos, como es la falta de claridad en el retorno de la inversión o los casos de uso reales, se enfrentan no solo a las cuestiones tecnológicas, ambos casos han de ser "atacados" desde las direcciones de las empresas del sector. Es habitual cometer algún error de posición, como por ejemplo, suponer que la Inteligencia Artificial "sustituirá" a las personas en muchas posiciones, cuando la realidad es que lo que puede hacer es mejorar la eficiencia de sus operaciones, logrando mayores y mejores márgenes operativos, en lugar de buscar el retorno con la sustitución de las personas.
Los casos de uso, habitualmente, no se abordan de forma integral, y es que desde las cúpulas directivas, en ocasiones, como es lógico, no se conocen todas y cada una de las operaciones que se realizan en la compañía de forma diaria. La solución para afrontar este punto está en que las empresas de transporte y logística han de elaborar sus propios planes internos de mejoras, detallando las operaciones, analizando los puntos a querer mejorar, para luego buscar la solución a ese punto, utilizando las tecnologías digitales que mejor se adecuen a sus necesidades.
Porque este es el último error, pensar que una tecnología es igual para todos, cuando lo que se quiere mejorar y afrontar son operaciones distintas. Cada caso tiene su propia solución, y buscar el Santo Grial en la IA para solucionarlo, no es el camino, solo es una ayuda en ese camino.
Carlos Zubialde
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