El futuro de la logística: Integrando IA de Alibaba y Qwen para operaciones más eficientes

La cadena de suministro y la logística han recorrido un largo camino en las últimas décadas, evolucionando desde procesos manuales y fragmentados hasta modelos cada vez más automatizados y digitales.

En México y Latinoamérica, la adopción de tecnologías avanzadas, como la Inteligencia Artificial (IA), no solo responde a la necesidad de optimizar costes y tiempos, sino también a la exigencia de un mercado global altamente competitivo.

En este sentido, la IA de Alibaba, junto con soluciones como Qwen 2.5, ChatGPT y herramientas de análisis de datos del tipo “deep sheet”, promete revolucionar el panorama logístico, brindando eficiencia y precisión sin precedentes.

Soluciones de IA en la cadena de suministro: casos de éxito

Panorama de la logística digital en México y Latinoamérica

De acuerdo con datos de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), el sector logístico en la región ha incrementado su participación en el PIB regional de manera constante en la última década, aportando en promedio entre un 5% y un 6%.

En el caso específico de México, la logística y el transporte representan uno de los pilares fundamentales de la economía, conectando la producción industrial con los mercados de exportación, en especial con Estados Unidos.

Por su parte, un informe de INEGI señala que, en 2022, el valor de mercado del sector logístico en México alcanzó los 25 mil millones de dólares, con un potencial de crecimiento anual estimado entre el 5% y el 7%.

Este incremento se ve impulsado por la consolidación del e-commerce (que creció un 27% en 2022, según la AMVO) y la demanda de entregas cada vez más rápidas y precisas.

Hacia la transformación digital

A pesar de estos indicadores positivos, la mayoría de las empresas del sector aún operan con modelos tradicionales, con un nivel de digitalización medio o bajo.

Según datos de la Asociación Latinoamericana de Logística (ALALOG), solo el 30% de las compañías logísticas de la región utiliza soluciones de IA para la planificación y gestión de la cadena de suministro. Este número contrasta con regiones más desarrolladas, como Norteamérica y Europa, donde la adopción de IA supera el 60% en las grandes empresas.

La introducción de plataformas de IA, como Qwen de Alibaba y ChatGPT de OpenAI, ofrece a las empresas latinoamericanas la oportunidad de dar un salto significativo en materia de competitividad.

El objetivo no es solo automatizar procesos, sino también habilitar la toma de decisiones basada en datos a gran escala, detectar ineficiencias y adelantarse a problemas de rotura de stock o interrupciones en la cadena de suministro.

Qwen 2.5, ChatGPT y “deep sheet”: Nuevos aliados de la logística

Qwen 2.5 de Alibaba

Alibaba, uno de los gigantes tecnológicos asiáticos, ha desarrollado su propio modelo de IA conocido como Qwen 2.5, pensado para optimizar, entre otras áreas, la gestión logística.

Qwen 2.5 es capaz de procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que resulta fundamental para compañías con múltiples puntos de distribución y altos volúmenes de mercancías. Entre sus funcionalidades principales se destacan:

• Optimización de rutas de entrega: Qwen 2.5 puede procesar variables de tráfico, clima, costos de combustible y patrones de demanda para recomendar rutas que equilibren rapidez y rentabilidad.
• Gestión de inventarios y forecasting: A través de algoritmos de Machine Learning y redes neuronales, Qwen 2.5 puede predecir la demanda futura y ajustar los niveles de inventario. De acuerdo con informes internos de Alibaba Cloud, estas previsiones pueden reducir costos de almacenamiento en un 15% y aumentar la disponibilidad de stock en un 20%.
• Automatización de procesos en almacenes: El sistema puede integrarse con robots y sistemas de picking, lo que facilita la clasificación de mercancías, la gestión de pedidos y la reducción de tiempos de preparación.

ChatGPT

OpenAI, con su modelo ChatGPT, se ha posicionado como una herramienta de vanguardia en la generación de lenguaje natural y la asistencia virtual. Aunque su aplicación en logística puede no ser tan evidente a primera vista como la de Qwen 2.5, ofrece ventajas notables:

• Atención al cliente y soporte interno: ChatGPT puede manejar consultas de seguimiento de entregas, tiempos estimados de llegada y resolver dudas de clientes en tiempo real, liberando recursos humanos para tareas más estratégicas.
• Generación de reportes e insights: A partir de la información almacenada en sistemas internos, ChatGPT puede elaborar informes ejecutivos sobre el desempeño logístico, identificar tendencias y proponer acciones correctivas.
• Análisis de la demanda y comportamiento del mercado: Gracias a su capacidad de comprensión de datos no estructurados, como redes sociales y comentarios de clientes, ChatGPT puede brindar información valiosa sobre la percepción del servicio logístico.

Herramientas del tipo “deep sheet”

El término “deep sheet” suele referirse a plataformas avanzadas de análisis de datos que combinan hojas de cálculo con funciones de IA y Machine Learning. Si bien no todas pertenecen a Alibaba, se han vuelto populares en el ecosistema de Alibaba Cloud y otras soluciones en la nube. Estas herramientas permiten:

• Integración y limpieza de datos: Conectarse a múltiples fuentes (ERPs, CRMs, sistemas de gestión de almacenes) y unificar la información.
• Modelado predictivo sencillo: Facilitar la creación de modelos de predicción dentro de un entorno familiar (similares a las hojas de cálculo), reduciendo la curva de aprendizaje para equipos que no son expertos en programación.
• Visualizaciones inteligentes: Generar paneles de control o dashboards con métricas críticas en tiempo real, lo que mejora la toma de decisiones a nivel gerencial.

Tendencias futuras y oportunidades

En la medida en que la IA se integre a todos los eslabones de la cadena de suministro, será posible ofrecer soluciones cada vez más personalizadas a los clientes B2B.

• Por ejemplo, transportes a la medida de la demanda, con ventanas de entrega específicas, servicios de almacenaje compartido y plataformas de economía colaborativa que conecten a múltiples proveedores.

Expansión de Alibaba y competencia global

La incursión de Alibaba en América Latina no solo se limita a la parte de comercio electrónico, sino que también abarca logística a gran escala.

Con la maduración de Qwen 2.5, es probable que la competencia con Amazon, Microsoft y otros gigantes tecnológicos se intensifique, generando un ecosistema de soluciones cada vez más accesibles y robustas para las empresas locales.

IA Generativa para la toma de decisiones estratégicas

El potencial de ChatGPT y modelos similares se extiende a la generación de pronósticos de alto nivel, informes de mercado y simulaciones de escenarios.

Esto permitirá que gerentes y directores de empresas logísticas puedan visualizar el impacto de ciertas decisiones (por ejemplo, abrir un nuevo centro de distribución, invertir en flotas ecológicas) antes de ejecutarlas, reduciendo la incertidumbre y fortaleciendo la estrategia empresarial.

Automatización robusta en almacenes

La integración de IA con robótica y sistemas ciberfísicos promete reducir drásticamente los errores en la preparación de pedidos, mejorar la velocidad de picking y optimizar el uso del espacio.

Según un informe de Gartner, para 2025, más del 50% de los grandes almacenes a nivel global habrán implantado algún tipo de automatización avanzada habilitada por IA.

En México y Latinoamérica, se espera un crecimiento progresivo en este ámbito, impulsado por la búsqueda de competitividad frente a mercados internacionales.

Previsiones futuras

La optimización de rutas, la planificación de la demanda, la gestión de inventarios y la automatización de procesos son solo algunas de las áreas donde la tecnología está generando resultados tangibles, con reducciones de costos y mejoras en la satisfacción del cliente.

No obstante, para desbloquear plenamente este potencial, las empresas deben superar obstáculos en infraestructura, capacitación y regulación.

El desarrollo de talento, las inversiones en centros de datos locales y la colaboración público-privada serán fundamentales para garantizar un crecimiento sostenible y equitativo.

De igual forma, la competencia creciente entre gigantes tecnológicos (Alibaba, Amazon, Microsoft, etc.) puede beneficiar a las empresas B2B, ofreciendo soluciones más asequibles y variadas.

En el futuro inmediato, se espera una mayor personalización de los servicios logísticos, habilitada por la IA generativa y la analítica de datos avanzada.