DHL Group presentó las tendencias clave en términos sociales, de Inteligencia Artificial (IA) y soluciones sostenibles que acompañarán a la logística durante la próxima década, en la séptima edición del DHL Logistics Trend Radar.

En su informe bienal realizó un análisis profundo de las tendencias que permitirán una evolución en la cadena de suministro, entre las que destacan:

Tendencias sociales y empresariales

  • Ética de la IA. Esta tendencia va encaminada a las consideraciones éticas y las implicaciones de las tecnologías de Inteligencia Artificial, así como garantizar su desarrollo e implementación responsables.
    Dentro de él se exploran los desarrollos legislativos de la plataforma de IA y las implicaciones de la seguridad de los datos y la seguridad de los algoritmos.
  • Circularidad. Esta tendencia apunta a la eliminación de residuos y la contaminación considerando el ciclo de vida completo del producto, diseñando y utilizando cada artículo y sus partes constituyentes para que se devuelvan en la cadena de suministro.
    Con ella, se busca reutilizar, reparar, refabricar y reciblar los productos tanto como sea posible.
  • Ciberseguridad. Respecto a este tema DHL señala que la ciberseguridad abarca la próxima generación de soluciones, procesos, normas y reglamentos operativos estándar que aprovecha la IA, con el fin de trabajar contra las ciberamenazas.
    esto implica herramientas de detección, protección y repuesta que no sólo prevengan de ataques, sino que también predigan y detecten las amenazas.
  • Descarbonización. La tendencia a la descarbonización va dirigida a la reducción de la cantidad de dióxido de carbono en la atmósfera, principalmente enfocada a términos de transporte.
    Para ello las empresas deberá buscar medios de transporte limpios y neutros en carbono que permitan realizar el mismo trabajo.
  • Mercados digitales. DHL destaca la incorporación de plataformas de intermediación digital que combinan la demanda de productos y servicios con la oferta disponible.
    Estas brindan a los proveedores y clientes acceso a un mercado más amplio y, al mismo tiempo, les ofrecen transparencia completa y servicios adicionales.
  • Evolución del comercio electrónico. Abarca una nueva ola de globalización en el mercado del comercio electrónico, en la que los actores exitosos exhiben estrategias de cadena de suministro innovadoras y efectivas y técnicas de marketing para interactuar con los clientes.
  • Promoción de los factores ambientales, sociales y de gobierno corporativo. La promoción de los ESG
    tiene como objetivo mitigar los impactos negativos en la sostenibilidad y la ética de las actividades humanas y comerciales, así como promover un comportamiento de los tomadores de decisiones que priorice el bienestar de los empleados, los clientes, la sociedad y el planeta.
  • Diversificación de la cadena de suministro. Se refiere a la estrategia proactiva que implica la incorporación de una o más de estas cuatro dimensiones en la red de la cadena de suministro: multi-shoring, multi-sourcing, adición de modos de transporte y diversificación de las operaciones logísticas.
    La diversificación de la cadena de suministro a lo largo de toda la cadena de suministro se ve facilitada por la tecnología y la gestión proactiva de las relaciones a lo largo de toda la cadena de suministro, lo que permite la colaboración de múltiples partes interesadas.

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Tendencias tecnológicas

En lo que respecta a la IA, DHL ha destacó que ésta ha evolucionado de forma importante en el panorama logístico, y aunque le ha permitido una evolución, también trae desafíos asociados, a los que las organizaciones deberán responder.

  • Analítica avanzada, se refiere a técnicas y herramientas sofisticadas que se utilizan para analizar e interpretar datos, con el objetivo de extraer información y previsiones y proporcionar inteligencia procesable más allá de lo que ofrecen los métodos de inteligencia empresarial tradicionales en la actualidad.
    Esta tendencia abarca una gama de metodologías que incluyen análisis estadístico, modelado predictivo, inteligencia artificial, aprendizaje automático y minería de datos, lo que permite a las organizaciones
    aprovechar los datos para la elaboración de estrategias.
  • IA de audio, es la rama de la inteligencia artificial
    (IA) centrada en el análisis, la síntesis y la comprensión de las señales de audio, lo que permite a las máquinas
    percibir, procesar e interpretar el sonido de una manera
    similar a los sistemas auditivos humanos.
  • Cadenas de bloques. Esta tendencia la incluye la implementación, el uso y la gestión de registros descentralizados, registrados digitalmente y distribuidos
    en redes.
    Incorporar registros inmutables y serializados, la tecnología de cadenas de bloques actúa como una
    única fuente de verdad para sus usuarios.
  • Visión artificial, esta herramienta utiliza cámaras
    para capturar fotos o videos y aplica algoritmos de IA para analizar datos extraídos de estas imágenes digitales.
    Los sistemas de IA visual rudimentarios están entrenados para diferenciar objetos entre sí, mientras que las versiones más avanzadas pueden rastrear objetos a través de puntos de vista y aprender por sí solas y, en desarrollos recientes, permitir la predicción a través del reconocimiento de patrones.
  • Edge Computing se refiere a la descentralización de la arquitectura de TI, acercando el procesamiento
    de las computadoras a los sensores y otras fuentes de datos y alejándolos de los servidores en la nube y centros de datos remotos.
    Al implementar recursos de computación y almacenamiento en el lugar donde se producen los datos, la computación de borde minimiza la necesidad de una comunicación continua y de larga distancia entre clientes y servidores. Mejora el tiempo de procesamiento, la seguridad de los datos y
    la velocidad de respuesta a los cambios del entorno.
  • La tendencia Gen AI se refiere a las técnicas de IA que pueden producir de manera autónoma contenido nuevo, como imágenes, texto, audio o videos, en función de patrones aprendidos a partir de datos existentes.
    Utiliza algoritmos y redes neuronales para generar resultados originales que imitan el estilo o las características de los datos de entrada.
  • La tendencia de los robots móviles de interior abarca los
    diversos tipos de robots móviles que realizan tareas
    principalmente dentro de instalaciones sin la intervención directa de operadores humanos de manera colaborativa.
    Los vehículos guiados automáticamente (AGV) siguen rutas predeterminadas visibles o invisibles, mientras que sus sucesores de próxima generación, los robots móviles autónomos (AMR), utilizan un plan de ruta en tiempo real.

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