En México, derivado de los problemas de seguridad en carreteras, la falta de equidad y las condiciones de trabajo poco óptimas, existe un déficit de cerca de 54 mil operadores de autotransporte de carga, según los datos más recientes de la Organización Internacional de Transporte (IRU, por sus siglas en inglés).

No obstante, el 66% de los operadores de carga mexicanos encuestados por IRU coinciden en que la principal razón que explica la escasez de conductores es la falta de capacitación. Facilitar el acceso a entrenamiento profesional, así como promover la importancia de la profesión son también aspectos a considerar por parte de las empresas transportistas.

En este sentido,  SimpliRoute, startup dedicada a la optimización logística de última milla, considera que con el uso de IA se genera un 66% de aumento en la eficiencia, ya que esta herramienta tecnológica impacta en la curva de aprendizaje que tienen los operadores al realizar las entregas logísticas.

“Para hacer frente a este problema es necesario integrar a personas calificadas que puedan hacer cierto tipo de transporte. La IA tiene la capacidad de brindar un entrenamiento específico al crear modelos predictivos con base en los conocimientos operativos que ya se tienen”, opinó Álvaro Echeverría, CEO y cofundador de SimpliRoute.

Agregó: “los modelos matemáticos que potencian la última milla toman en cuenta factores como el comportamiento de las personas, el tráfico o el tipo de vehículos utilizados para generar un pronóstico de entrega más eficiente y real para los clientes”.

Con IA es posible analizar una enorme cantidad de información y con base en ella, sugerir a los operadores rutas de entrega, lugares de descanso seguros y mejores horarios para realizar las visitas. Con esto se maximizan los recursos humanos al ayudar a los operadores a realizar sus labores de manera más eficiente y rápida, con lo cual pueden terminar su ruta de entrega en menos tiempo.

De hecho, la inteligencia artificial en logística ayuda a que el 83% de las entregas ocurran hasta cinco minutos antes de lo estimado inicialmente, debido a que predicen el tiempo de entrega de los envíos y van mejorando las rutas con base en la experiencia con el tráfico de las ciudades, accidentes y otros factores que influyen en el tiempo del trayecto.

“En la medida en que utilicemos la tecnología más avanzada para impulsar el aprendizaje de los operadores podremos dotarlos de mejores herramientas para cumplir con sus labores de una forma profesional, rápida y segura lo que sin duda es un paso importante para hacer frente al déficit actual que sufre la industria”, finalizó Echeverría.