Por Daniel Akle*
La comunicación entre embarcadores, logísticas y transportistas cambiará de manera radical en los próximos años trayendo mejoras enormes en la eficiencia. La comunicación en la industria se sentirá como si se tuvieran integraciones profundas entre los distintos jugadores.
La comunicación en el transporte es muy complicada porque cada carga es única y existen miles de excepciones a manejar. Esto hace que las integraciones de sistemas entre compañías sean muy complicadas y tardadas, por lo que pocas compañías logran este grado de integración. La industria depende profundamente de WhatsApp, correo y llamadas.
Con los nuevos modelos de Inteligencia Artificial es posible para las computadoras entender conversaciones por todos estos medios, entonces sin cambiar la manera de comunicarnos, será posible automatizar gran parte de estas interacciones. Al permitir a una computadora entender una conversación, estas pueden extraer lo más importante y tomar acciones basadas en esa información, incluyendo responder, pero no limitado a eso. No será necesario tener una integración profunda con el embarcador, logística o el transportista para poder automatizar una gran parte de las interacciones con ellos. Existen tres procesos (al menos) donde esto permitirá hacer más eficiente la comunicación para todos.
Primero, en el proceso de solicitud y asignación de unidades. Actualmente gran parte del proceso depende de asignadores hablando con agentes de atención al cliente para acordar cargas. Los asignadores están buscando a muchos transportistas (o logísticas) para poder obtener disponibilidades y precios y colocar las cargas.
Del otro lado, el personal de atención al cliente de los transportistas (o logísticas) están atendiendo a muchos asignadores para lograr colocar sus unidades. Ahora gran parte de ese trabajo se podrá hacer de manera automatizada: dado un programa de carga, la IA le escribe a todos los proveedores que cubren esa ruta, recibe sus respuestas y decide con quién asignar la carga. Del otro lado, la IA puede recibir y procesar todas las solicitudes de carga y asignar las unidades de la manera más adecuada. Si de alguno de los lados está interactuando con una persona, no hay problema, porque todo lo hace hablando español como si fuera otra persona más. No se necesitan APIs, EDIs, ni otros acrónimos para poder conectarse con la contraparte.
Segundo, el proceso de monitoreo. Actualmente existe mucha comunicación entre los equipos de monitoreo que es de rutina. Con el uso de IA se podrán monitorear constantemente las actualizaciones y únicamente cuando exista un tema que requiera la atención de una persona, la IA podrá canalizar el tema a la persona adecuada para resolver esa eventualidad. Ya sea reagendar una cita o conseguir una alternativa para el transporte. Incluso ese otro agente podrá ser virtual y encargarse de resolver este tipo de situaciones.
Tercero, las pruebas de entrega. Actualmente muchas pruebas de entrega se pierden entre tanta comunicación. Con Inteligencia Artificial es posible detectar cuando una imagen enviada es una prueba de entrega, se podrá guardar en el lugar correcto y verificar si cumple con todos los requisitos de la empresa. En caso de que no cumpla con algún requisito, podrá inmediatamente comunicar la falla con la prueba para poder remediar rápidamente, en lugar de esperar días para que esto pueda ser solucionado.
Estos cambios en la comunicación de la industria permitirán a todos los involucrados -embarcadores, logísticas y transportistas- ser mucho más eficientes en su operación trayendo grandes beneficios a la industria.
En esta columna estaré escribiendo sobre cómo la IA va a impactar a la industria del transporte, la logística y la cadena de suministro. En caso de tener más preguntas o sugerencias de temas a abordar, por favor escríbanme a [email protected]
*Daniel Akle es cofundador y CEO de trebu, empresa dedicada a automatizar la comunicación en la industria del transporte con el uso de inteligencia artificial. Antes de trebu, trabajó en diversas compañías de Silicon Valley utilizando Inteligencia Artificial para incrementar el acceso a servicios financieros de calidad. Estudió un MBA de la Universidad de Stanford e Ingeniería en el ITAM.
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