Impacto del machine learning en logística
Desde la década de los 60 se ha hablado de la inteligencia artificial y de su impacto en la sociedad. Desde ese entonces el significado de la AI (acrónimo en inglés de artificial intelligence) ha evolucionado, siendo el machine learning un aspecto derivado de la inteligencia artificial.
Pero ¿qué es exactamente el machine learning? Es una de las ramas de las ciencias de la informática que por medio de una serie de algoritmos (serie de instrucciones) una máquina puede producir conclusiones relevantes. Dicho de un modo más simple, las máquinas son capaces de aprender sin tener que programarlas para que ejecuten determinada acción.
El machine learning ha tenido mucha utilidad en varios sectores de la industria y el comercio, siendo la logística uno de los campos que le está sacando mayor provecho.
El machine learning y su impacto en la logística
Dado que el machine learning se basa en el procesamiento y análisis de datos, los campos que manejan una base de datos bastante amplia se han visto beneficiadas de su aplicación. En la logística han sido varios los beneficios del machine learning y estos son algunos.
Ayuda con el análisis de datos
Para un analista de datos, el machine learning es su mejor asistente personal. Por ejemplo, si necesita consultar de forma rápida el impacto del precio de un producto, gracias a esta herramienta no tendrá que recoger datos, estructurarlos y después preguntarse si las cifras obedecen a factores externos, un período o un día festivo en particular.
Con el machine learning, un analista no perderá su valioso tiempo en cálculos matemáticos, sino que podrá analizar y explorar sin muchos rodeos los flujos de datos de la organización.
Ayuda en la toma de decisiones
El machine learning ofrece un buen apoyo a la organización y sus procesos logísticos para que pueda tomar las decisiones correctas al manejar los datos adecuados. Por ejemplo, si se quiere dar un nuevo impulso a algún producto o servicio, el machine learning favorecerá la búsqueda de soluciones e innovación, usando como punto de apoyo los datos que se reciben.
Análisis de comportamiento del consumo
Con la ayuda del machine learning se pueden detectar clientes potenciales, conocer los trabajadores que serán más productivos para una tarea y saber adaptar el servicio a los gustos o necesidades del cliente.
Enmarcado en este factor, hay que destacar a los chatbots inteligentes que facilitan la compra y la interacción con el cliente. Un caso de éxito es el chat Eva de IBM Watson que fue implementado por una conocida tienda de retail. En un mes este chatbot generó 53.000 interacciones con usuarios que buscaban resolver dudas.
¿Puede una empresa adoptar el aprendizaje automático?
Si una empresa debe no sólo manejar muchos datos, sino interpretarlos, el machine learning será una herramienta de mucho valor. Si hay que resolver problemas de un alto grado de complejidad, el machine learning es de gran ayuda porque a partir de datos conocidos ofrece decisiones.
Con el machine learning se podrá realizar un mejor servicio logístico y los datos masivos no serán un problema para saberlos interpretar y tomar las correspondientes decisiones. Siendo que los comentarios y conversaciones de los usuarios se producen digitalmente, este tipo tipo de tecnología maneja gran cantidad de información importante, obtiene nuevos conocimientos y son capaces de detectar las nuevas tendencias más rápido que un ser humano.
El machine learning como herramienta para la logística sin duda que está destinada a crecer por la enorme cantidad de ventajas que ofrece. Todas las organizaciones que se preocupan por su área de logística y generan muchos datos están empezando a entender los principios básicos de esta tecnología y lo que les aporta.
Para un analista de datos, esta forma de aprendizaje automático da mayor valor al tipo de trabajo que efectúa porque permite mejorar los resultados entregados en la organización para la que trabaja.
En conclusión, el machine learning es una tecnología que permite predecir las nuevas necesidades y tendencias a partir de miles de datos. Las empresas que han adoptado el machine learning, han podido optimizar sus ciclos de producción a partir de la información que ha sido interpretada a través de los sistemas de inteligencia artificial.
Esperamos que sea de utilidad la información que hemos preparado, pensando en ustedes y como los podría ayudar en sus áreas de trabajo.
Tal como menciona la publicación, todo está evolucionando a que utilicemos las herramientas que están a nuestro alcance para finalmente tomar las mejores decisiones. Es así como en Drivin, te entregamos una optimización inteligente de flota y visibilidad completa de toda la operación, para que justamente, tú puedas tomar las mejores decisiones.