Adentrartse en la IA

Linde Material Handling organizó un seminario web titulado « Almacenamiento 2.0: Implementando la IA en la intralogística ». Entre los panelistas de esta sesión se encontraban Ian Abbot, Director de Desarrollo de Soluciones para Reino Unido/Irlanda y los países nórdicos de KION Group; Vincent Harant, consultor de TI en digitalización y automatización de KION Group; y Aleksandar Krnjaic, Ingeniero de Investigación Sénior de Dematic.

En este articulado entorno de preguntas y respuestas, persigue ayudar a las empresas a comprender las perspectivas de la implementación de la IA en el sector logístico y a compartir algunas perspectivas sobre las preguntas más candentes y consideraciones clave en torno a la Inteligencia Artificial en el sector de la intralogística.

¿Qué es la verdadera Inteligencia Artificial?

Ian Abbot, Director de Desarrollo de Soluciones para Reino Unido/Irlanda y los países nórdicos de KION Group.

En la industria de la automatización y la logística, existe la idea errónea de que los algoritmos complejos son lo mismo que la IA. Es importante aclarar que la verdadera IA se define por su capacidad de aprender y adaptarse sin intervención humana; simplemente contar con un conjunto sofisticado de fórmulas y algoritmos dentro de un sistema de gestión de almacenes no es lo mismo que hablar de IA.

Si bien ha habido un interés y progreso significativos en la implementación de la IA en el sector, aún queda un largo camino por recorrer para la plena adopción e implementación de tecnologías de IA genuinas. Comprender y reconocer la diferencia entre la automatización compleja y la IA genuina es crucial a medida que avanzamos en este campo en rápida evolución.

¿Cómo limitará el control presupuestario mi capacidad de aprovechar la IA?

Vincent Harant, consultor de TI en digitalización y automatización de KION Group.

Es razonable suponer que las limitaciones financieras podrían ser un obstáculo para acceder y beneficiarse de la Inteligencia Artificial, lo que podría otorgar a las empresas más grandes con mayores presupuestos una ventaja injusta a la hora de implementar e implementar esta tecnología en rápida evolución. Sin embargo, dado el ritmo acelerado de su desarrollo, se espera que la IA se vuelva cada vez más asequible con el tiempo, haciendo que el presupuesto sea un factor menos decisivo.

En realidad, lo que realmente importa es el interés y la disposición de una empresa a adoptar la IA. Las empresas más pequeñas, con su capacidad para tomar decisiones más rápidas, se encuentran en una posición privilegiada para capitalizar la revolución de la IA. Al ser ágiles y proactivas, tienen el potencial de convertirse en pioneras y emerger como actores importantes en este sector, convirtiendo lo que podría parecer una desventaja en una gran oportunidad.

¿Cómo puede la IA ayudar a los operadores intralogísticos a interpretar las fuerzas del mercado?

Ian Abbot, Director de Desarrollo de Soluciones para Reino Unido/Irlanda y los países nórdicos de KION Group.

Una de las capacidades más transformadoras de la Inteligencia Artificial, en el contexto de la intralogística, es que nos permite mirar más allá de las cuatro paredes figurativas de una operación, lo que nos permite acceder a un conjunto mucho más amplio de datos externos (desde tendencias socioeconómicas hasta desarrollos políticos) y prepararnos para cosas que un planificador manual simplemente no podría ver.

Por ejemplo, la IA puede analizar los datos del pronóstico para identificar un buen tiempo inesperado. El sistema de IA podría anticipar un aumento repentino en la demanda de productos de temporada, como las barbacoas, y recomendar ajustes en los niveles de inventario y las estrategias de distribución en consecuencia.

Este enfoque proactivo no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que también crea una ventaja competitiva al permitir que las empresas sean más proactivas y estén mejor preparadas para el panorama en constante cambio del comercio global, donde los factores externos pueden tener un impacto significativo en la dinámica de la cadena de suministro.

¿Cuál será el impacto de la IA en la fuerza laboral humana?

Aleksandar Krnjaic, Ingeniero de Investigación Sénior de Dematic.

Al hablar de Inteligencia Artificial, a menudo se teme que esta tecnología emergente provoque una pérdida generalizada de empleos. Si bien la IA sin duda tendrá un impacto significativo en la fuerza laboral, predigo que reflejará los efectos transformadores de innovaciones pasadas, como la introducción de las computadoras e internet.

En mi opinión, la IA debería considerarse un multiplicador de fuerza que mejora la eficiencia y la eficacia humanas en lugar de reemplazarlas. Como comentó mi coautor, Ian Abbott, durante el último seminario web de Linde, existen ejemplos en los que la IA está liberando a los trabajadores para que se comprometan más profundamente con las complejidades generales de sus trabajos y les permite asumir roles más investigativos, donde pueden ser proactivos y resolutivos, en lugar de reactivos y pasivos.

También habla de la oportunidad de usar la IA para ampliar las competencias de los trabajadores en cualquier etapa de su carrera, ya sean jóvenes que se inician en el sector u operadores experimentados con décadas de experiencia en el entorno intralogístico. En lugar de temer la pérdida de empleos, deberíamos centrarnos en cómo la IA puede potenciar las capacidades humanas, permitiendo a los trabajadores evolucionar y prosperar en entornos cada vez más complejos y tecnológicos.

¿Qué se necesita para garantizar que la IA sea lo más eficaz posible?

Ian Abbot, Director de Desarrollo de Soluciones para Reino Unido/Irlanda y los países nórdicos de KION Group.

La inteligencia artificial presenta importantes oportunidades para el sector intralogístico, incluso en áreas clave como la sostenibilidad y la eficiencia operativa. Dicho esto, para que la IA alcance su máximo potencial, es necesario garantizar que se alimente adecuadamente.

Pero ¿qué significa esto exactamente? En pocas palabras, la IA se nutre de datos. Cuantos más datos recibe, más amplia se vuelve su base de conocimientos, lo que mejora su capacidad para anticipar tendencias y tomar decisiones complejas e informadas.

Un buen ejemplo de esto es la mitigación de riesgos. Si un sistema de IA tuviera acceso a horas y horas de grabaciones de video recopiladas mediante una red integral de cámaras, podría identificar eficazmente tendencias nocivas o intersecciones de alto riesgo en un almacén.

De igual manera, si la IA tuviera acceso a los datos de los sensores de temperatura y vibración, podría utilizarse para anticipar posibles fallos en los vehículos, una práctica denominada mantenimiento predictivo. Esto no solo evita costosos tiempos de inactividad, sino que también mejora la seguridad al abordar los problemas antes de que se vuelvan críticos.

Al analizar la industria hace una década, la falta de datos disponibles obstaculizó significativamente nuestra capacidad para gestionar las operaciones de forma inteligente. Decisiones que parecían acertadas a menudo tenían consecuencias negativas imprevistas porque se tomaban sin comprender plenamente los factores previos y posteriores; a esto lo llamo el «efecto mariposa».

Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, las empresas deben avanzar hacia la recopilación de datos de todas las fuentes posibles y garantizar que los sistemas de IA puedan acceder a ellos en tiempo real. Para ello, también deben realizar la transición de servidores locales a la computación en la nube.

¿Cómo podríamos ver la evolución de la IA en el futuro?

Aleksandar Krnjaic, Ingeniero de Investigación Sénior de Dematic.

Como alguien muy involucrado en la investigación de vanguardia, he observado que varias áreas clave están adoptando rápidamente la Inteligencia Artificial. Una de las más notables es la visión artificial basada en IA, que permite a los sistemas extraer una comprensión profunda de su entorno mediante cámaras, de forma similar a cómo los humanos percibimos el mundo que nos rodea. Ya estamos presenciando cómo la IA aprovecha esta información visual para tomar decisiones de alto nivel, como indicar a los vehículos autónomos en almacenes que reduzcan la velocidad al detectar posibles colisiones.

La IA también se está implementando para optimizar los procesos de almacenes a gran escala, mejorando significativamente actividades como la preparación de pedidos y la reposición. Esta capacidad está transformando la eficiencia y la precisión de las operaciones, estableciendo nuevos estándares de rendimiento y productividad.

De cara al futuro, la IA allanará el camino para una mayor flexibilidad en el uso de robots en almacenes, especialmente para tareas que requieren un alto nivel de flexibilidad y destreza tradicionalmente realizadas por humanos, como la preparación de pedidos, el embalaje, el envoltorio o la manipulación de objetos complejos como telas. Dados los desafíos constantes que enfrentan los gerentes de almacén para asegurar una mano de obra confiable, la adopción de estas capacidades impulsadas por la IA se perfila como una tendencia importante en el futuro de la industria.

Uno de los principales desafíos que enfrentan hoy los gerentes de almacén es el acceso a la mano de obra, por lo que la utilización de estas capacidades será una gran tendencia que veremos en el futuro.

Conclusión: colóquese en la mejor posición para la implementación de la IA

Las empresas que adopten medidas proactivas ahora para integrar la IA en sus operaciones estarán bien posicionadas para liderar el futuro. A medida que la IA siga evolucionando, mantenerse informado y adaptarse será clave para aprovechar al máximo su potencial. Para quienes estén listos para explorar la IA en profundidad, las perspectivas compartidas en el último seminario web de Linde Material Handling ofrecen un recurso valioso.