Inteligencia Artificial, facilitador de seguridad y calidad para la cadena de suministro

Los conceptos de Inteligencia Artificial y Machine Learning han existido desde mediados del siglo pasado, entonces, ¿por qué de pronto se han vuelto tan populares? Existen tres motivos principales:

  • El tamaño y tipo de datos a los que tenemos acceso es cada vez más grande.
  • Se cuenta con algoritmos significativamente mejorados.
  • Tenemos a nuestra disposición hardware de computadora sustancialmente más poderoso.

El profesor John McCarthy definió en 1956 la Inteligencia Artificial como la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes. Distintos investigadores usan el término para referirse a “dar a las computadoras comportamientos que se considerarían inteligentes en los seres humanos”.

Los sistemas de Inteligencia Artificial aprenden de los datos y la retroalimentación que reciben en respuesta a sus decisiones anteriores. Sus predicciones y acciones son tan buenas como los datos con los que han sido entrenados.

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial. Se centra solo en un aspecto clave: hacer que las máquinas aprendan o adquieran experiencia.

De esta manera, la Inteligencia Artificial nos permite contar con tecnologías que hacen posible la creación de los vehículos autónomos, el reconocimiento facial, los chatbots y muchas otras aplicaciones útiles en nuestra vida diaria.

La acción detonada por la Inteligencia Artificial suele ser descentralizada, sin embargo, su aprendizaje (Machine Learning) está centralizado. Por ejemplo, los sistemas inteligentes de video instalados en los vehículos de una flota pueden generar alertas que brindan una asistencia de manera autónoma, tanto al conductor, como a la gente cercana a cada uno de estos vehículos, no obstante, cada sistema inteligente de video transmite sus datos a una aplicación central en la nube.

Luego, esta aplicación utiliza datos agregados de cada automóvil de la flota para fomentar su aprendizaje, de manera que posteriormente los sistemas inteligentes de video reciben actualizaciones periódicas de firmware basadas en dicho aprendizaje.

En el pasado, estos temas eran del dominio de grupos de investigación especializados, pero ahora su popularidad ha aumentado considerablemente y eso ha permitido que cada vez existan más y más herramientas de fácil alcance y aplicación. Incluso podemos dar estas tecnologías ya por sentado en nuestra actualidad.

Hoy en día, es cada vez mayor la cantidad de vehículos que son prácticamente una computadora móvil, de gran capacidad, repleta de sensores y conectada a la nube. Integrados de manera automática con cadenas logísticas optimizadas, incluyendo el mantenimiento específico para cada automóvil, la asignación y despacho, así como su operación. Fomentando mejoras en seguridad, costos y calidad.

Algunos beneficios de aplicar la Inteligencia Artificial en la cadena de suministro son:

  • Reducción de accidentes.
  • Optimización de rutas.
  • Algoritmos de mantenimiento predictivo.
  • Logística inteligente.

En conclusión, la Inteligencia Artificial promete tomar decisiones mejor y más rápido que los humanos, incluso que los humanos más inteligentes. Esto pudiera facilitarnos la toma de decisiones ante preguntas como ¿cuál es la mejor ruta, momento y conductor para transportar mi mercancía?, ¿cuándo y de qué debería dar mantenimiento a cada vehículo de mi flota? o ¿cómo puedo mejorar la seguridad en ambos lados del volante de mi flota? Sin embargo, la pregunta de reflexión es: ¿Estamos listos para hacer equipo con la Inteligencia Artificial?

Te invito a revisar mi columna anterior: Liderazgo tecnológico e integración de datos para llegar más allá de lo inimaginable

Eduardo Allegre actualmente es director general de Métrica Móvil.

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