A finales de noviembre del 2024 Deloitte ha presentado una encuesta realizada sobre 200 ejecutivos…
A finales de noviembre del 2024 Deloitte ha presentado una encuesta realizada sobre 200 ejecutivos sobre el impacto de la IA en las operaciones de la logística. Se revela que, aunque la inteligencia artificial generativa muestra un gran potencial en el sector del transporte, su adopción es limitada, centrándose principalmente en la gestión de activos, la optimización de rutas y las operaciones de almacén. Existen barreras significativas, incluidas la gobernanza de datos, los riesgos y la adquisición de talento.
Conclusiones Clave del Estudio:
- La inteligencia artificial generativa está mostrando un potencial inicial en la industria del transporte, pero su adopción enfrenta varios desafíos.
- La mayoría de las empresas de transporte han implementado la IA de manera limitada, principalmente en áreas operativas centrales como las cadenas de suministro.
- La gestión de activos, la optimización de rutas y las operaciones de almacén son las áreas con mayor adopción e impacto de la IA, reportando un alto valor económico.
- Las principales barreras para la adopción incluyen la infraestructura tecnológica, los riesgos y la gobernanza, así como la falta de talento.
- El mal uso de los datos es una preocupación importante para los ejecutivos, incluso entre los líderes en IA.
- Se espera que la transformación hacia una adopción generalizada de la IA en el transporte tome más de tres años.
- Las empresas exitosas priorizan políticas de gobernanza de datos a nivel corporativo.
¿En qué areas se puede aplicar?
Las áreas de inteligencia artificial (IA) que se deben explorar más en la industria del transporte incluyen:
- Gestión de Activos: Este es uno de los casos de uso más adoptados y valorados, ofreciendo eficiencias significativas en la supervisión y mantenimiento de los recursos. Este enfoque puede ayudar a maximizar el rendimiento y la vida útil de los activos.
- Optimización de Rutas: La implementación de la IA para mejorar la planificación y la ejecución de rutas puede reducir costos y mejorar la eficiencia operativa, especialmente en un entorno con crecientes presiones de margen y demandas de los clientes.
- Operaciones de Almacén: La IA puede transformar las operaciones logísticas y de almacenamiento, permitiendo una mejor organización y eficiencia en la gestión del espacio y recursos.
- Funciones de Back-Office: Aunque muchas empresas están enfocadas en aplicaciones core, también es crucial desarrollar la IA en funciones administrativas como IT, RRHH y legal, para mejorar la eficiencia integral.
- Gobernanza de Datos: La implementación de políticas de gobernanza robustas es esencial para mitigar riesgos asociados a la IA, especialmente en relación con el uso indebido de datos.
Explorar y desarrollar estas áreas podría facilitar no solo la adopción efectiva de la IA en el transporte, sino también contribuir a una transformación más rápida y exitosa del sector.
Aquí está el estudio:
Aquí puede ver el articulo en el que Deloitte presenta el Estudio.
¿Qué dice el Estudio?
La inteligencia artificial generativa (IA) está comenzando a mostrar un potencial significativo en la industria del transporte. A medida que los líderes del sector enfrentan desafíos como cambios en los flujos comerciales, presión sobre los márgenes y crecientes demandas de los clientes y reguladores, esta tecnología se posiciona como una herramienta clave para la transformación. Según una encuesta de Deloitte realizada en julio de 2024, más de la mitad de las empresas de transporte han implementado la IA, aunque principalmente de manera limitada y enfocándose en varios aspectos operativos .
Los casos de uso de IA que han visto mayor adopción incluyen la gestión de activos, optimización de rutas y operaciones de almacén. Más del 50% de las empresas encuestadas están ejecutando iniciativas de IA generativa en estas áreas, y aproximadamente el 80% de los adoptantes reportan un alto valor económico asociado con estas implementaciones . Este uso limitado refleja una estrategia prudente mientras las empresas navegan por la transición hacia tecnologías más avanzadas.
Sin embargo, los líderes del transporte son conscientes de que la velocidad de transformación es lenta en comparación con otras industrias, con un 71% de ellos previniendo que esta transformación tomará más de tres años . Las principales barreras para una adopción más amplia incluyen la infraestructura tecnológica, el riesgo y la gobernanza de datos, así como la falta de talento especializado en IA . De hecho, el mal uso de datos se destaca como el mayor riesgo asociado a la IA, lo que indica que incluso las empresas más avanzadas se enfrentan a desafíos similares a los de sus competidores menos experimentados .
Además, a menudo las empresas tienden a dirigir sus inversiones en IA hacia funciones operativas esenciales, mientras que las funciones administrativas como IT, recursos humanos y legales son descuidadas . Esto puede limitar las oportunidades para realizar eficiencias en áreas que son críticas para el funcionamiento general del negocio.
La expectativa de retorno de la inversión en IA es alta entre los líderes del sector, quienes reconocen que con el tiempo, la IA generativa se convertirá de una novedad a una necesidad en la industria del transporte . Para tener éxito, es crucial que estos líderes implementen políticas de gobernanza de datos a nivel corporativo, en lugar de delegar esta responsabilidad a individuos o comités .
En conclusión, aunque la inteligencia artificial generativa presenta oportunidades significativas para transformar la industria del transporte, la adopción generalizada enfrenta múltiples obstáculos. Los líderes deben ser proactivos en la identificación y superación de estos desafíos para capitalizar el potencial de la IA y navegar eficientemente hacia el futuro. Comprender dónde se están viendo éxitos emergentes y cómo los más astutos están superando los obstáculos puede guiar a otras organizaciones hacia una adopción efectiva y exitosa de esta tecnología innovadora .