La gestión del transporte atraviesa un proceso de transformación, con cargadores y transportistas impulsando la incorporación de inteligencia artificial (IA) generativa en los sistemas de gestión del transporte (TMS, por sus siglas en inglés). El objetivo es mantener la eficiencia y la continuidad en las cadenas de suministro.

Srini Rajagopal, vicepresidente de estrategia de productos logísticos en Oracle, destacó: “Escuchamos de manera constante a nuestros clientes que impulsar una mayor visibilidad, eficiencia y automatización en sus operaciones de cadena de suministro es una de sus principales prioridades”.

Una experiencia más accesible para los usuarios

Los proveedores de TMS han respondido a esa necesidad. La IA generativa ofrece la ventaja de que cualquier usuario puede interactuar con los sistemas mediante lenguaje natural, sin requerir conocimientos técnicos especializados.

En el caso de Blue Yonder, sus clientes habían solicitado durante años interfaces más intuitivas. Según Vishal Jadhav, director de Producto, con esta tecnología los flujos de trabajo se vuelven “más accesibles y adaptables”.

Implementación inicial en la industria

Aunque la adopción aún es incipiente, algunos grandes actores han dado pasos concretos. Uber Freight lanzó su solución de IA generativa en 2023. Ese mismo año Oracle presentó su herramienta y, en 2024, anunció nuevas capacidades de IA agentic.

El ritmo de innovación es constante. “Los avances tecnológicos están llegando de manera rápida y contundente”, afirmó Britain Pavlic, director de tecnología y estrategia de transporte en enVista.

Un proceso de prueba y aprendizaje

Los especialistas coinciden en que la industria apenas comienza a explorar las posibilidades de la IA generativa. Un estudio de Deloitte, realizado en noviembre de 2024 con más de 200 ejecutivos, reveló que el 75% de las empresas ya tiene implementaciones amplias o limitadas de esta tecnología en su cadena de suministro, mientras que un 16% desarrolla pruebas piloto.

Brad Little, fundador de Dynasty Pro TMS, explicó: “No existe un plan perfecto ni una preparación total”. Construir, probar, desarmar y volver a implementar es parte esencial del proceso de adopción.

Potenciales aplicaciones en el transporte

Los cargadores y proveedores de TMS ven un amplio rango de aplicaciones para la IA generativa en la gestión del transporte, entre ellas:

• Estrategias para reducir costos de transporte, identificando oportunidades ocultas en los datos.
• Soluciones proactivas que anticipen necesidades de los cargadores y detecten problemas antes de que ocurran.
• Resoluciones automatizadas que identifiquen fallas en entregas sin intervención manual en los puntos de control.
• Optimización de programaciones de transporte, mediante el análisis de grandes volúmenes de datos.

Chris Orban, cofundador de JourneyTMS, destacó que esta tecnología ofrece “lo mejor de ambos mundos”: la capacidad de la IA para procesar información a gran escala y la intervención humana para decidir con criterio de negocio.