Las marcas aceleran la carrera en la última milla
Por Luis Fabián Ortiz Grageda, gerente de Estrategia en Arena Analytics.
Todos hemos sufrido del tráfico de las grandes ciudades que convierte un recorrido de cinco kilómetros en un viaje desesperante y aburrido de una hora o más. Pensando en cuántas horas pasamos moviéndonos de un lugar a otro, podemos entender el gran reto que es para las empresas y, especialmente para el departamento de logística, competir en lo que está siendo la carrera más importante para ganar consumidores: la entrega de última milla.
De acuerdo con el World Economic Forum, en un reporte publicado en enero de 2020, la demanda por la entrega de última milla crecerá 78% para el año 2030, esto sin tomar en cuenta qué tanto podría aumentar esta cifra derivada del aceleramiento que trajo el covid-19 al comercio electrónico, las marcas que optan por llegar directo al consumidor y las plataformas de entrega de comida.
El traslado hacia una economía de entrega en casa está empezando a saturar nuestras calles haciendo más costosa y tardada la llegada de los paquetes. Claro que las empresas no quieren llenar las avenidas y preferirían rutas libres que permitieran entregas en la mitad de tiempo ahorrando combustible y dinero, y cumpliendo la expectativa del cliente, pero trazar y configurar rutas en un ambiente tan dinámico y cambiante como lo son los centros urbanos del mundo actual, era hasta hace poco una tarea que las empresas enfrentaban con pocas herramientas y muchas veces delegándola al conocimiento que podría tener un equipo de ruteadores de la zona y un Excel.
Afortunadamente la inteligencia artificial y el machine learning han alcanzado la industria logística y empiezan a nacer soluciones disruptivas que están cambiando el panorama. Hoy existen softwares que mediante algoritmos empiezan a aprender qué hace a una ruta distinta de otra, calculando rutas alternas y aprendiendo de ellas para cada día construir mejores opciones y considerar miles de variables como: tamaño del paquete, zonas de entrega, tiempo que se tarda en recibir un paquete e incluso patrones de manejo de los choferes encargados de la entrega.
Estas mejoras significan menos tiempo en ruta, lo cual se traduce en una reducción de costos y mejor servicio al cliente. En la búsqueda de soluciones de este tipo tuve la oportunidad de escuchar en un webinar a Erich Wolters, parte del equipo de Wise Systems, quienes aseguran que el uso de IA en la planeación de rutas puede disminuir por lo menos 4% los costos de entrega que para empresas como Coca-Cola o Bimbo representaría millones de dólares.
Si utilizar alguna solución con machine learning te suena a algo del futuro, recordemos que la visión a futuro son entregas con robots y vehículos autónomos (Waymo One la empresa de Alphabet ya opera servicio de ride-hailing sin choferes en Arizona) y Amazon ya fue aprobado por el gobierno de Estados Unidos para utilizar drones para hacer entregas en menos de 30 minutos. Integrar la IA a la planeación de rutas es algo que todas las empresas que juegan en la distribución y logística empezaron (o debieron empezar) hace años.
