La Urgencia para Transformar la Logística Global

La Urgencia para Transformar la Logística Global

Casi todas las industrias del planeta están sufriendo transformaciones. Las presiones perturbadoras y las mayores expectativas de los clientes, impulsadas principalmente por la innovación tecnológica, han empujado a los negocios a reexaminar sus estrategias en todas partes. 

El mundo de la logística global se ha aislado durante mucho tiempo de estas presiones y medidas perturbadoras. Pero ya no es así. Durante mucho tiempo, la construcción de buques y puertos más grandes pasó como innovación de la industria y la adición de stock de reserva fue el método común para combatir la incertidumbre de la cadena de suministro.

Pero hoy en día, la industria debe ser más inteligente, no más grande. Esto comienza con la transformación digital que desbloquea el valor de los datos en la cadena de suministro global.

El desafío de datos que plaga la cadena de suministro

La investigación de Gartner predice que el 80 por ciento de las aplicaciones de software de la cadena de suministro incluirá inteligencia artificial de conversación para 2020. Pero como señala Noha Tohamy de Gartner, hay varios desafíos para implementar AI en cadenas de suministro globales. El primero y más urgente es el problema de los datos.

Los datos de hoy se almacenan y siguen siendo subutilizados por múltiples razones. A menudo es sucio, incompleto o no secuenciado. Antes de que pueda hacerse accionable o alimentarse en la IA o en los motores de aprendizaje automático para mejorar las predicciones y la ejecución, debe darse un paso previo: limpieza, secuenciación, desduplicación y relleno de conjuntos de datos. Pero esto sigue siendo una tarea difícil de alcanzar.

Irónicamente, la tecnología y las herramientas existentes hoy para manejar los datos son los principales inhibidores de la innovación. Los procesos de datos y las tareas que los rodean permanecen anticuados y manuales. Hoy en día, la industria sigue estancada en neutral debido al reto de los datos y la falta de herramientas y estrategias para ofrecer información útil.

Los transportistas, los operadores de terminales, los transportistas, los transportistas y los 3PL están sintiendo la presión de adaptarse, para volverse más inteligentes y orientados a los datos. Pero este camino comienza con más preguntas que respuestas.

Equipar a sus equipos con herramientas y recursos para utilizar tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial permitirá a las empresas de la industria naviera manejar mejor los desafíos que siguen costando a la industria miles de millones de dólares cada año. Aquí hay dos pasos que los expedidores, operadores de terminales, transportistas, transportistas y 3PL pueden tomar para volverse más centrados en los datos.

Desbloquear el poder de los datos existentes

Los grandes datos y análisis son palabras de moda constantemente lanzadas en la industria. La verdad es que la mayoría de los datos no están optimizados y en muchos casos su valor es limitado. La falta de herramientas e infraestructura deja los datos inaccesibles e inutilizables por los motores tecnológicos más potentes.

La comunidad naviera reconoce ampliamente la urgencia de innovar utilizando AI. Pero el desafío de los datos se interpone en su camino. Sin embargo, estos no son dos problemas exclusivos-AI y el problema de los datos. De hecho, las empresas pueden y deben implementar AI para resolver el reto de la calidad de los datos. AI se puede utilizar para organizar y estructurar los datos de forma limpia, haciéndola legible por máquina. Este es un primer paso esencial que muchas empresas no han podido ejecutar.

Identificar iniciativas que pueden mover la aguja

Cada segmento de la cadena de suministro tiene necesidades apremiantes. Adquisición, transporte, planificación-cada equipo tiene sus propios desafíos ardientes que impulsan la urgencia de innovar. Existe un denominador común: cada equipo necesita operar más inteligentemente. Tienen que ser impulsados ​​por datos. Todos están buscando maneras de desplegar la IA y el aprendizaje automático para mejorar las decisiones y las operaciones. Pero pocos activan el gatillo por múltiples razones. Por un lado, lo "seguro" que hay que hacer es seguir realizando investigaciones. Muchos esperan hasta que las mejores prácticas estén bien establecidas. Otros se sientan hasta que un líder innovador se mueve primero y muestra el éxito.

Otra razón para la demora: la búsqueda de la perfección. Los equipos luchan con la parálisis del análisis al examinar las estrategias de IA. Con tantas direcciones diferentes para moverse, puede ser abrumador para determinar por dónde empezar. La tercera razón para retrasar la acción es la idea errónea de que la IA y el aprendizaje automático son tecnologías futuristas que todavía están a tres o cuatro años.

Estos retrasos son simplemente barreras a la innovación, y llaman en voz alta a la necesidad de un cambio en la mentalidad. AI está aquí hoy, y puede proporcionar un valor inmediato. Pero las empresas hoy en día tienen que operar como empresas de tecnología. Deben hacer de los pilotos de innovación una prioridad. No busque más allá de la última adquisición de Amazon para recordar la interrupción de barrido a través de industrias como la venta al por menor. El ritmo del cambio en el comercio mundial sólo se acelerará en los próximos años. La brecha entre líderes y rezagados será significativa. Y como la competencia y las presiones macroeconómicas se intensifican, nadie puede darse el lujo de quedarse atrás. Es crítico recoger un proyecto de IA que pueda mover la aguja e iniciar la innovación.

Pero esto es más fácil decirlo que hacerlo. Hay una falta de talento y recursos alrededor de la IA y la ciencia de los datos. Este no es un área de negocio que se puede atornillar a una organización. La industria de la logística requiere ciencia de datos y soluciones personalizadas para la industria. Y como resultado, ha habido un aumento en las empresas de tecnología de servicio de la industria

Carga aérea como Aspecto clave en el movimiento de carga

Air Cargo representa un porcentaje relativamente pequeño del comercio mundial cuando se calcula por volumen global (aproximadamente el 10%). Sin embargo, cuando se tiene en cuenta el tipo o valor de los productos transportados (tecnología, servicios empresariales, productos farmacéuticos), su importancia aumenta significativamente. 

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