La posibilidad de imitar la inteligencia humana, a fin de realizar actividades mediante sistemas que son capaces de procesar información, ejecutando actividades relacionadas con la toma de decisiones y reduciendo los márgenes de error que suelen ser cometidos por la simple condición de falibilidad de los seres humanos, es, hoy en día, una realidad.

Nos referimos a la llamada inteligencia artificial (IA), una herramienta que debe tomarse en consideración cuando se pretenden agilizar los procesos logísticos y de distribución, en una economía global que exige mayor celeridad y eficiencia a nivel de todos sus procesos operativos. Mediante algoritmos y cómputos, la I.A. se viene convirtiendo en una tendencia fundamental para el crecimiento de toda la infraestructura digital a nivel de actividades de negocios, empresas, corporaciones, instituciones y organizaciones públicas. Se trata de materializar el despliegue de programas que son capaces de crear recomendaciones personalizadas para los consumidores, realizar búsquedas y compras en línea, planeación de inventarios, aumentar la eficiencia de los procesos logísticos y hacer, en líneas generales, más eficiente, toda la actividad comercial.

La inteligencia artificial, (IA) concebida como un tipo de tecnología que es capaz de acompañar el proceso de toma de decisiones en virtud de resolver problemas concretos, funcionando mediante una amplia gama de posibilidades, a través de sistemas expertos que son capaces de realizar inferencias para aportar soluciones basadas en un conocimiento previo del contexto en el que emergen, está también diseñada para el desarrollo de otros sistemas de mayor complejidad que tienen propiedades para la autonomía, la autorregulación y el autocontrol.

Veamos algunos sistemas y modelos que, hoy por hoy, vienen siendo empleados a nivel de actividades de producción y comercialización. En líneas generales se pueden mencionar: sistemas que hacen posible el reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia (máquinas de vectores soporte), sin que ello se traduzca en un sobrecosto por rendimiento; sistemas basados en procesos de aprendizajes fundamentados en eventos probabilísticos (sistemas ocultos de Markov), empleo de técnicas para proceder al razonamiento en situaciones de incertidumbre (sistemas difusos), empleo de la computación evolutiva, la cual se basa en la aplicación de conceptos que suelen ser usados en las ciencias biológicas y que permiten la codificación de aspectos relacionados con la población, la mutación y la supervivencia del más apto. Sobre este último, vale la pena plantear que la secuencia de pasos finitos para la resolución de problemas (algoritmos), está basada en elementos evolutivos, genéticos y de inteligencia colectiva.

Como se puede apreciar, la I.A., al tener diversas aplicaciones relacionadas con el diagnóstico, la predicción, la secuencia de operaciones, el diseño y la interpretación de datos, tiene a su vez diversos campos de aplicación. Pudiéramos mencionar: la medicina, la ingeniería, la administración, los sistemas de manufacturas, sistemas gerenciales, computacionales, de distribución, entre otros. 

En la actualidad, las actividades de negocios se sirven de: los asistentes de voz, que reconocen el lenguaje humano, haciendo posible la ejecución todas las funciones que se les ordene; los smartphones, para ampliar los niveles de conectividad; los modos predictivos, que permiten generar palabras con solo presionar un botón por cada letra; los sistemas de mapas e indicaciones, capaces de analizar la información geográfica y espacial, y otros tantos programas y aplicaciones especializadas, que contribuyen a una mayor agilización de los procesos productivos. 

Hoy, es posible que los sistemas inteligentes sean capaces de realizar funciones para el análisis predictivo, consiguiendo la maximización de la vida de los activos empresariales y la mejora de la información, la cual es vinculada al estatus y comportamiento de la demanda para dar respuesta a la gran pregunta: ¿qué se debería vender en función de mantener la plena satisfacción de la clientela? Se trata de comprender a fondo, que el proceso de automatización a nivel empresarial y el uso de máquinas inteligentes, está causando un viraje en los procedimientos y tareas que antes se venían realizando de forma manual y rutinaria. En la actualidad, los niveles de programación basados en nuevas tecnologías (IA) lleva a que se realicen en menor tiempo y con menores recursos.

En el plano de la actividad logística y los procesos de distribución de mercancías, podemos mencionar aquellas tecnologías basadas en I.A., las cuales se especializan, por un lado, en la logística de producción y almacén, detectando anomalías y procesando la información para mejorar la calidad de los bienes y servicios que requieren los clientes.

Por otro lado, existen aquellas relacionadas con la optimización de rutas y que ofrecen alternativas a la hora de iniciar determinados desplazamientos. Se trata de sistemas inteligentes, que parten de la comparación de datos geográficos y del análisis de datos relativos al estatus actual de las condiciones temporo-espaciales (condiciones meteorológicas o informaciones relacionadas con el flujo del tráfico). Aplicaciones como PlannerPro by Beetrack, ofrecen gran ayuda en el diseño y planificación de rutas de reparto, optimizando los recursos en disposición, permitiendo la entrega de manera eficiente a través de la asignación de horarios y responsabilidades y ofreciendo la mejora de la calidad de los servicios que requieren los clientes.

Como se puede apreciar, la inteligencia artificial (IA) viene contribuyendo a la reducción de los tiempos a nivel de la cadena logística y distributiva, optimizando la operatividad de inventarios y aumentando los niveles de productividad en una realidad global altamente competitiva.