Qué es el metaverso logístico

Se estima que tres de cada 10 empresas en Latinoamérica ya están utilizando inteligencia artificial (IA) en sus procesos; México es el cuarto país de la región con mayor tasa de adopción (41 %), por lo que existe una importante área de oportunidad de incorporar nuevas tecnologías en sus operaciones, como la IA y el metaverso en la logística.

Así lo indicó Katherina Lacey, cofundadora y directora de Producto de Quincus, quien puntualizó que “visualizamos el metaverso de la logística como un gemelo digital de una red logística, esto es, un modelo virtual que simula con exactitud el comportamiento de los procesos, lo que permite ajustarlos y probar diferentes soluciones sin correr riesgos. Es una fuerte tendencia en la industria 4.0”.

¿Existe un metaverso para las operaciones logísticas?

Según Katherina Lacey, la automatización de la cadena de suministro y la IA en logística proporcionan visibilidad en tiempo real de las operaciones, como los niveles de inventario, el seguimiento de los envíos y el estado de las entregas, lo que permite que los gerentes de logística identifiquen y aborden de manera proactiva problemas potenciales, como demoras o interrupciones.

Informó que Quincus “ha dado el siguiente paso en el uso de la IA, al desarrollar un metaverso logístico, donde los usuarios pueden simular operaciones y comparar diferentes escenarios para decidir qué modelo de procesos se adapta mejor a situaciones particulares”.

Para Quincus, el metaverso en la logística se compone de cuatro elementos principales:

1. Modelos de aprendizaje por refuerzo (RL) que permiten programar y optimizar la simulación del transporte. Al utilizar modelos de aprendizaje por refuerzo de última generación, se genera un agente virtual que aprende a tomar decisiones interactuando con un entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones.
2. Modelos de agentes mundiales que simulan el entorno al que se enfrentarán las operaciones.
3. Datos, ya que los modelos se alimentan de un gran volumen para entrenar los modelos de aprendizaje.
4. La aceleración de hardware, pues las operaciones requieren una gran potencia de procesamiento.

“Cuando desarrollamos modelos de machine learning y de aprendizaje por refuerzo (RL), nos damos cuenta de que la IA no es un juego de niños; es una ciencia seria que exige atención al detalle. La escasez de datos, los obstáculos de adquisición y la falta de confiabilidad plantean desafíos que debemos superar. Las limitaciones matemáticas y de computación también entran en juego, lo que dificulta lograr la convergencia. Al ponernos en el lugar de nuestros usuarios e identificar sus puntos débiles, podemos tomar decisiones rápidas e informadas que nos impulsen en la dirección correcta”, aseguró Katherina Lacey.

Para finalizar, Quincus compartió cuáles son los cinco pasos que deben considerar las empresas para la implementación de nuevas tecnologías de automatización e IA en empresas de logística:

• Identificar dónde puede brillar la automatización de procesos logísticos y de la cadena de suministro, como tareas complejas, técnicas, propensas a errores; las que consumen mucho tiempo o que son repetitivas.
• Definir qué harán las máquinas y qué la fuerza de trabajo, como calcular soluciones óptimas, generar más alternativas y tomar decisiones.
• Involucrar a colaboradores, principalmente a aquellos que conocen mejor que nadie los procesos y operaciones; involucrarlos en el diseño conjunto de la automatización de los procesos logísticos, comunicar sus beneficios, y brindar capacitación y soporte para adaptarse a los nuevos métodos. Esto será fundamental para una transición exitosa.
• Monitorear y medir los resultados con un seguimiento del progreso que asegure que el proyecto de automatización logrará los resultados deseados.
• Evaluar y ajustar los resultados del proyecto de automatización de los procesos logísticos con regularidad, realizando ajustes para alinearlos con los objetivos de la empresa.

Al respecto, la cofundadora de Quincus concluyó: “Con estos pasos y la ayuda de nuevas tendencias como el metaverso en logística, las empresas pueden introducir gradualmente la automatización en sus operaciones, reducir las interrupciones y garantizar una transición sin complicaciones”.