Los agentes de IA están preparados para revolucionar las redes logísticas

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Los agentes de IA están preparados para revolucionar las redes logísticas

En una entrada de blog anterior se analizó el valor que los agentes de inteligencia artificial (IA) pueden ofrecer en las aplicaciones de almacén. Pero eso es solo el comienzo de la propuesta de valor de la IA agentica para equipos de logística y proveedores de servicios logísticos (LSP). Los agentes de IA especializados y autónomos generan resultados increíbles a nivel de red, al permitir decisiones más inteligentes y resultados más conectados entre todos los socios comerciales.

Piense en las docenas de interrupciones y sorpresas que ocurren en las redes logísticas todos los días. Cuando ocurren eventos inesperados, los agentes de IA optimizan los resultados en varias empresas al tomar y ejecutar las decisiones correctas de inmediato. Este enfoque conectado solo tiene sentido, dado el nivel actual de complejidad y volatilidad de la logística. Al fin y al cabo, una interrupción en un nodo afecta a todos los nodos de las redes logísticas de extremo a extremo de rápido movimiento de hoy en día.

Debido a que están construidos y entrenados para centrarse en tareas específicas de resolución de problemas, y superan con creces la cognición humana, los agentes de IA disciernen rápidamente el efecto de una interrupción en cada función, nodo y socio. Llegan a una resolución óptima y la implementan en varios equipos y empresas, en tiempo real.  

Supongamos que hay una entrega tardía de carga de camión entrante de un proveedor al almacén. Un agente de IA dedicado a múltiples empresas buscará un proveedor alternativo que tenga disponibilidad inmediata del producto. Considerará posponer las fechas de entrega al cliente. Reprogramará los recursos del almacén dedicados a la descarga del camión, el abastecimiento del almacén, la selección de los productos afectados y el envío de los pedidos. Sopesa los resultados positivos y negativos, haciendo silenciosamente concesiones inteligentes entre el costo, el servicio, la utilización de recursos, la sostenibilidad y otros factores.

Al llevar a cabo su análisis en toda la red, considera el resultado óptimo para todos los participantes, y luego el agente de IA tira de las palancas de ejecución correctas, con una intervención humana mínima o nula. Los equipos de logística siempre tienen el control, porque han definido las reglas, los objetivos y las limitaciones de antemano. El agente de IA procesa los números y elige el camino correcto en cuestión de segundos. 
 

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