Mensajería instantánea

Metro Bots: Cómo los chatbots pueden afectar a la logística y el transporte

Gerardo Salandra
31 de mayo de 2018

En el entorno tecnológico actual, todas las empresas se ven obligadas a competir a escala internacional. Los consumidores modernos disponen de herramientas digitales que les permiten acceder a fabricantes de todo el mundo y comunicarse directamente con ellos. Estas nuevas capacidades han cambiado irrevocablemente el recorrido del comprador tradicional.

Las cadenas de suministro, que antes se basaban en la planificación de la producción y la entrega de funciones de front-end como marketing y ventas, se han convertido ahora en el primer punto de contacto para los clientes a todas las escalas. Como resultado, los ejecutivos han pasado a construir cadenas de suministro más flexibles que puedan responder con rapidez a solicitudes de compra únicas procedentes de todo el mundo. Pero para poder cumplir la promesa de satisfacer los pedidos de forma rápida, precisa y rentable, las organizaciones deben centrarse en optimizar sus procesos de transporte y logística.

La tecnología está cambiando el transporte y la logística

La logística empresarial se ha caracterizado tradicionalmente por centrarse en los camiones y las redes de transporte. Pero en los últimos años, una serie de nuevas tecnologías han revolucionado el sector.

  • Los sistemas de gestión de almacenes pueden ahora automatizar el proceso de picking, garantizando que los productos pedidos se localizan y empaquetan al instante para su entrega.
  • Los envíos pueden rastrearse mediante sus códigos de barras, y toda la información se carga en tiempo real en sistemas frontales que mantienen a los clientes informados del estado de sus entregas.
  • Los rápidos avances de la tecnología GPS ofrecen toda una serie de nuevas posibilidades tanto a los gestores como a los conductores. Herramientas como Trackmaker pueden utilizarse para hacer un seguimiento de los costes de combustible en distintas zonas de reparto, actualizar la planificación de rutas con datos de tráfico en tiempo real y controlar la productividad de los conductores. En última instancia, esto puede hacer que el cumplimiento de los pedidos sea más seguro y rentable.
  • Los sensores IoT permiten a los gestores supervisar métricas clave relativas a temperatura, vibración, peso de la carga y rendimiento de la máquina en toda su flota. Esto ayudará a alertarles de cualquier necesidad urgente de sustitución o reparación de piezas. También les ayudará a mantenerse informados de cualquier amenaza potencial para los envíos.
  • Aunque los vehículos autoconducidos y las entregas con drones aún están en pañales, ofrecen una gran vía para mejorar la seguridad y reducir los costes de las entregas de última milla.

El papel de la IA en el transporte y la logística

Aunque los nuevos dispositivos y aplicaciones de software son estupendos para organizar y coordinar datos, la eficacia de estas herramientas se juzgará por el valor que puedan aportar a la organización. Las máquinas dotadas de IA tienen la capacidad de procesar y aprender continuamente de grandes cantidades de datos y de utilizar estos recursos dispares para aportar conocimientos predictivos y prescriptivos reales a las personas que más los necesitan. Estas máquinas pueden adaptarse a casi cualquier tarea, y pueden mejorar exponencialmente a medida que adquieren más experiencia respondiendo a consultas complejas de los usuarios.

Las plataformas de IA más eficaces se utilizan para reconocer patrones recurrentes entre datos que de otro modo serían indistinguibles. Esta capacidad puede utilizarse para crear sistemas de previsión a medida capaces de gestionar una serie de funciones. Por ejemplo, los proveedores podrían utilizar estas herramientas para evitar costosas roturas de stock prediciendo las cantidades de los pedidos en un periodo determinado basándose en todo tipo de datos, desde las tendencias del mercado hasta las previsiones meteorológicas y el comportamiento de los consumidores.

En la gestión de flotas, estas tecnologías podrían utilizarse para predecir las tendencias del tráfico y optimizar la planificación de rutas. Mientras que los conductores podrían hacer uso de la IA para mantenerse al día sobre los niveles de combustible, las condiciones meteorológicas, el mantenimiento de los vehículos y las futuras entregas.

Los chatbots facilitan el uso de la IA

En el pasado, la IA sólo era accesible a través de software de análisis que visualizaba los datos en forma de gráficos, tablas e informes en tiempo real. Aunque estas interfaces son excelentes para los científicos de datos y otros expertos, los empleados no técnicos y los consumidores solo pueden utilizarlas de forma limitada.

Por otro lado, los chatbots están equipados con procesamiento de lenguaje natural (NLP), lo que les permite interactuar con los usuarios de una manera mucho más orgánica. En lugar de buscar detalles específicos a través de motores de búsqueda y aplicaciones móviles, los usuarios pueden hablar con Chatbots que responderán a sus inquietudes de forma sencilla e intuitiva. Esta capacidad ahorra a los empleados la molestia de cambiar entre varias aplicaciones diferentes en busca de la información que necesitan. Si se implementan correctamente, los chatbots ofrecen una plataforma unificada, a través de la cual se puede filtrar y expresar toda la información.

Cuando se integran con los sistemas de gestión del transporte, los chatbots pueden apoyar la toma de decisiones diaria en todos los niveles de la organización. A medida que la IA trabaja para consolidar las perspectivas de silos de datos dispares, los chatbots pueden ofrecer esta información en tiempo real a las partes interesadas.

Las empresas ya utilizan chatbots de transporte

Consumidores

A finales de 2016, UPS presentó una versión beta de un chatbot para clientes habilitado para IA que podía dirigir a los usuarios hacia las franquicias de UPS, proporcionar tarifas de envío en tiempo real y ayudar a los clientes a realizar el seguimiento de sus paquetes. Accesible a través de Skype, Amazon Alexa y Facebook Messenger , esta herramienta de IA ofrecía a los clientes un nivel de flexibilidad sin precedentes en la gestión de ubicaciones y plazos de entrega a través de una sencilla interfaz conversacional. La combinación de este tipo de chatbot orientado al cliente con los chatbots de logística interna creará inevitablemente un mercado decomercio conversacional de extremo a extremo que resulte natural para los clientes y atractivo para todos los implicados.

Dispositivos de interconexión

Ya estamos viendo cómo las empresas aprovechan los chatbots para interconectar dispositivos, proporcionando a los trabajadores la información que necesitan para hacer bien su trabajo. Por ejemplo, un chatbot puede observar que un aparato de aire acondicionado de un almacén está averiado y determinar, a partir del parte meteorológico de ese día, lo rápido que el cambio de temperatura podría dañar la mercancía almacenada. El chatbot puede entonces transmitir esa información a otro departamento, actualizándolo sobre la nueva disponibilidad de existencias. En este tipo de sistema, los tiempos de espera se reducen enormemente y los trabajadores humanos pueden detectar cualquier problema y reaccionar ante él mucho más rápido, minimizando cualquier impacto negativo. Un chatbot con toda la información en un solo lugar también ahorra mucho tiempo a los empleados. Tiene sentido tener toda la información en una interfaz que se actualiza constantemente en lugar de tener que cambiar constantemente entre las pestañas de los distintos departamentos y cotejar la información individualmente.

El software de reconocimiento de voz tiene el potencial de utilizarse en combinación con chatbots para maximizar tanto la seguridad como la eficiencia. Un conductor, por ejemplo, sólo tiene que hablar para hacer preguntas a un chatbot, como cuáles son las condiciones del tráfico en una determinada carretera o cuál es la ruta más rápida, ¡todo ello sin tener que apartar las manos del volante ni los ojos de la carretera! Las ventajas son evidentes.

Centros de distribución

Otras empresas han ampliado estas funcionalidades de chatbot para ofrecer visibilidad 24/7 de todos los envíos, desde los puertos hasta los almacenes. Se pide a los conductores que descarguen una aplicación de seguimiento en sus teléfonos móviles, que luego se sincroniza con los números OCR. A continuación, esta información se pone a disposición en tiempo real a través de un mapa en línea, alojado mediante un rastreador integrado que puede ponerse a disposición a través de cualquier perfil de Facebook . Los usuarios pueden interactuar con la herramienta mediante un chatbot de mensajería que también está habilitado para proporcionar actualizaciones de estado cada hora, así como alertas específicas cuando los contenedores se acercan a los centros de cumplimiento de la empresa.

Envíos internacionales

Los chatbots también están empezando a infiltrarse en el mundo del transporte de mercancías. Tradicionalmente, las empresas han confiado en los servicios de transporte de mercancías para gestionar los complejos requisitos del transporte internacional. Sin embargo, estas relaciones se han ido deteriorando cada vez más, ya que la escasez de capacidad afecta a conocidas rutas comerciales de Asia y Europa. Como resultado, los retrasos en los envíos, las primas ocultas, las mercancías varadas y la falta general de visibilidad se han convertido en una preocupación común con los transportistas internacionales.

Han surgido varias plataformas digitales para abordar estos problemas de transparencia. Estos servicios ofrecen reservas de carga en línea con precios claros y contratos vinculantes. La visibilidad aumenta mediante el uso de chatbots in situ que pueden interactuar con los sistemas de los transportistas para proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre el envío. Estas plataformas también pueden mantener informados a los usuarios sobre posibles retrasos y tarifas de envío en diferentes regiones geográficas.

Gerardo Salandra
Consejero Delegado
Gerardo Salandra es CEO y cofundador de respond.io. Con experiencia previa en IBM, Google y Runtastic, ha acumulado experiencia en inteligencia artificial y growth hacking. Tiene un MBA por la Universidad China de Hong Kong.
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