IA en Zona Franca Zapala y Vaca Muerta: Impulsando la logística del futuro

El auge de la inteligencia artificial está transformando la logística en todo el mundo, y Argentina no es la excepción. Con la promesa de una significativa expansión económica en Vaca Muerta y la reciente apertura de una nueva Zona Franca en Zapala, la provincia de Neuquén se prepara para convertirse en un epicentro logístico clave. ¿Cómo pueden las tecnologías de IA impulsar esta evolución y qué desafíos enfrentan?

El crecimiento de la logística comercial como servicio empresarial, ha sido exponencial en las últimas décadas, acorde a la evolución de la globalización. La planificación, implementación y control de manera eficiente sobre el flujo y almacenamiento de bienes, servicios e información, desde un determinado punto de origen hasta un determinado punto de consumo, con implementación de sistemas de IA, se vuelve cada día más sofisticado, y eficientes.

Ya se contaba con tecnologías tales como softwares de gestión e inventario, seguimiento por GPS, entre otras, gracias a las cuales hoy se cuentan con datos derivados de la gestión del transporte, fuente de alimentos de los sistemas de IA.

Utilizar información sobre el estado de las rutas, tiempos de entrega, costos de envío; de almacenamiento, tales como datos sobre inventarios, ubicaciones, movimientos de stock; como así también datos sobre la temperatura, humedad y otros aspectos relevantes, durante el transporte y almacenamiento, exige que estemos preparados para una revolución logística basada en el aprovechamiento de los usos de la IA.

En el mundo de la IA, el aprendizaje automático, también conocido como “machine learning”, es una forma de IA que permite que permite a los sistemas asimilar y reconocer patrones en los datos sin necesidad de programarse explícitamente para tareas específicas. Por ejemplo, un sistema de machine learning podría analizar datos históricos de envíos para predecir el mejor momento para enviar un producto, mejorando así la eficiencia en la cadena de suministro. Por eso, los algoritmos pueden ofrecer recomendaciones personalizadas y relevantes, como si fuese un “traje” o “vestido” a medida.

Entonces, a partir del procesamiento de datos derivados de la gestión del transporte, teniendo en cuenta que Vaca Muerta promete un gran crecimiento económico, y con la reciente apertura de una nueva zona Franca en la ciudad de Zapala, con la implementación de sistemas de IA, debe ser prioritario asumir el desafío y estar a la altura, para convertir a la provincia del Neuquén en un punto logístico estratégico y relevante.

Recientemente, surgieron algunas noticias en torno a la posibilidad de que una reconocida plataforma de E-Commerce (Mercado Libre) y una reconocida empresa de logística y servicio postal (Andreani), evalúan abrir sus puertas en la provincia del Neuquén. También, la materialización del proyecto de infraestructura vial conocido como “corredor bioceánico” que conectaría el Océano Pacífico con el Océano Atlántico, entre la región chilena del Bío Bío y Bahía Blanca, atravesando la provincia del Neuquén y Río Negro, ha reflotado. Este proyecto mejoraría la conectividad e integración regional, facilitando el transporte, el comercio, reducción de costos y mejoras en tiempos, fomentando inversiones.

Por eso, resumidamente, se advierte que la IA y las nuevas tecnologías se encuentran revolucionando el sector logístico. La innovación permitirá aprovechar la oportunidad para potenciar la región, permitiendo una optimización en tiempo real y una gestión predictiva de las cadenas de suministro.

Entre las numerosas ventajas en el ámbito de la logística, se encuentra la optimización de rutas, ya que los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real para optimizar rutas de transporte, reduciendo tiempos y costos. También podría mejorar la gestión de inventarios, ya que la IA puede predecir la demanda futura y optimizar los niveles de inventario, minimizando excesos y faltantes. También, los sistemas de IA pueden rastrear la ubicación de mercancías en tiempo real, mejorando la visibilidad de toda la cadena de suministro.

Imaginemos una empresa de distribución mayorista de productos electrónicos. Esta empresa necesita “clasificar” sus productos de acuerdo con su tipo, tamaño y demanda para optimizar la distribución y el almacenamiento. Una solución basada en un sistema de inteligencia artificial (IA) puede facilitar este proceso mediante una clasificación automática y eficiente de los productos.

Por ejemplo, un sistema de IA entrenado podría identificar y clasificar automáticamente los productos entrantes en categorías predefinidas como “smartphones”, “notebooks”, “tablets”, y así sucesivamente. Además, este sistema podría clasificar los productos por criterios adicionales, como el “año de fabricación”. La IA utilizaría características como el tamaño, la forma y el peso de los productos para realizar esta clasificación.

Con esta automatización, la empresa puede mejorar significativamente la organización de su inventario, asegurar que los productos más demandados estén fácilmente accesibles, y optimizar el espacio de almacenamiento. Esto no solo agiliza los procesos logísticos sino que también reduce errores humanos y aumenta la eficiencia operativa. Disminuye el tiempo de búsqueda, lo que representa una disminución en el costo laboral. Al optimizar la ubicación de los productos, podría hipotéticamente disminuir las contingencias laborales por lesiones potenciales.

La “clasificación” es un tipo específico de tarea de aprendizaje automática en la que un sistema o algoritmo intenta categorizar datos en diferentes clases, etiquetas o categorías predefinidas, para predecir la clase a la que pertenecen nuevos datos no etiquetados.

A medida que la IA se integre más profundamente en el servicio de la logística, será necesario establecer marcos regulatorios claros y específicos para abordar los desafíos éticos y legales que surgen en términos de responsabilidad por decisiones automatizadas y uso de datos personales.

Pensemos en un entorno donde las decisiones operativas clave son tomadas por sistemas o algoritmos de IA, surge la pregunta sobre quién es responsable en caso de errores o problemas. ¿Deberían ser responsables los desarrolladores de la IA, las empresas usuarias, o una combinación de ambos? Establecer límites claros de responsabilidad es fundamental para garantizar la transparencia y la rendición de cuentas. El contrato de transporte “multimodal” se presenta como una de las soluciones viables, aunque su análisis excede el presente.

En conclusión, diversas problemáticas propias de la logística, incluso la detección de anomalias, aspectos de seguridad, daños en la carga, cambios repentinos en las rutas por condiciones climáticas muy propias de la zona o por fallos o daño de la calzada, control de stock, aspectos problemáticos de la logística inversa (como los casos de devolución de productos por parte del consumidor), entre otras circunstancias, pueden ser abordados por sistemas o algoritmos de IA, brindando respuestas rápidas y eficaz. Sin embargo, un adecuado abordaje legal es clave para una mayor previsibilidad.

Andrés Delgado. Abogado. Miembro del Instituto de Derecho e Inteligencia Artificial del Colegio de Abogados y Procuradores de Neuquén dirigido por Vanesa Ruiz.