En logística, la calidad y la seguridad son compromisos que pueden cumplirse o romperse con cada envío. Cuando se trata de transporte refrigerado o de mercancías de alto valor, cualquier anomalía se convierte en un problema serio, con un algo potencial de impacto directo en nuestra rentabilidad y en la confianza del cliente. Por suerte, la Inteligencia Artificial permite cambiar la forma en cómo abordamos estos riesgos, dotando a las empresas de las herramientas que necesitan para anticiparse antes de que el daño sea irreversible.
Las grandes amenazas del transporte especializado
El transporte de productos que requieren condiciones específicas, ya sea temperatura controlada o alta protección por su valor, siempre ha afrontado dos grandes amenazas: la rotura de la cadena de frío y el robo. Y ambas crecen en frecuencia y sofisticación.
En España, según las proyecciones, el mercado de la cadena de frío pasará de los 6.270 millones de euros en 2024 a los más de 10.300 millones en 2029. Este crecimiento implica una mayor actividad, pero también más exposición a fallos y pérdidas. En Europa, el desperdicio de alimentos tiene un coste anual de 143.000 millones de euros, y casi un 15% de esas pérdidas ocurren en la cadena de suministro. Una variación de temperatura, incluso mínima, puede suponer un riesgo para la salud pública cuando hablamos de ciertos alimentos, derivando en sanciones legales que podrían situar cerca el fin de la compañía.
El robo de mercancías es otro frente crítico, ya que nuestro país ocupa el cuarto puesto en Europa en este tipo de delitos, con un 11,4% de los incidentes registrados. Solo en los últimos 5 años se documentaron pérdidas con valor total de más de 15 millones de euros, concentrándose sobre todo en ciertas rutas específicas y áreas de descanso sin vigilancia.
Los límites del control sin Inteligencia Artificial
Aunque la experiencia y el criterio de los equipos de supervisión son esenciales, la realidad es que el volumen de datos y la complejidad de las operaciones nuestra capacidad de análisis como humanos. Los sistemas tradicionales, como el GPS básico o el control manual de temperaturas, pueden ofrecernos información, pero lo hacen con pequeños retrasos y sin contexto suficiente como para actuar de forma preventiva.
El resultado de esto es que los trabajadores no disponen de los medios necesarios para tomar decisiones anticipadas, por lo que cualquier acción siempre se lleva a cabo cuando el problema es más que evidente.
El papel de la Inteligencia Artificial como herramienta de prevención
La solución pasa por combinar la supervisión humana con sistemas inteligentes capaces de analizar datos masivos en tiempo real. El ecosistema tecnológico que hace esto posible se apoya en tres pilares fundamentales: la tecnología IoT, la conectividad 5G, y la Inteligencia Artificial.
Mediante este enfoque, un algoritmo entrenado podría identificar cualquier aumento de temperatura en un remolque que, aunque no implica un daño seguro en los alimentos en ese momento, sí podría indicar un posible fallo si se mantuviese durante algunas horas. Con esta información, se puede avisar al conductor y programar una revisión inmediata, evitando pérdidas importantes.
En el caso del robo, la Inteligencia Artificial puede cruzar datos de la ubicación, hora del día y antecedentes de incidentes en zonas cercanas para alertar cuando un vehículo está detenido en un punto con alto riesgo, de manera que el conductor pueda actuar inmediatamente tras el aviso.
Ventajas competitivas más allá de la seguridad
Invertir en sistemas de Inteligencia Artificial para la detección de anomalías es una estrategia que permite reducir riesgos a las empresas, mejorar su eficiencia operativa y proteger rentabilidad del negocio. Según estudios y en base a los testimonios de empresas que ya han dado el paso, la adopción de Inteligencia Artificial en la logística de una compañía puede ayudar a reducir hasta un 15% de los costes operativos totales, y mejorar cerca de un 35% la eficiencia de los procesos internos. En este sentido, hay ciertos factores que sustentan estos beneficios:
- La optimización de rutas que se logra con la Inteligencia Artificial, que ayuda a reducir el consumo de combustible y las emisiones de gases contaminantes de cada viaje.
- La disminución de pérdidas por deterioro o robo.
- El mantenimiento predictivo, que previene a la empresa de averías costosas.
Como ejemplos, tenemos en España el caso de Würth, que ha incorporado 5G e Inteligencia Artificial en su centro logístico de La Rioja con el fin detectar atascos en tiempo real y automatizar auditorías de envío mediante visión artificial. A nivel global existen muchos más casos destacados, teniendo a Amazon como referente en el uso de la Inteligencia Artificial para prever la demanda de sus clientes y ajustar sus inventarios con precisión.
Volviendo al caso del transporte refrigerado y el de alto valor, estos siempre implicarán riesgos, pero la diferencia entre una empresa vulnerable y una resiliente está en la capacidad para anticipar y actuar antes de que se produzca un incidente. La Inteligencia Artificial aplicada a la detección de anomalías no sustituirá a la experiencia humana, pero ayudará a los profesionales a contar con la información que necesitan para tomar sus decisiones con rapidez y efectividad.
