Permiten manejar variables como tiempos de traslado, consumo de combustible, capacidad operativa, costos y riesgos.

La inteligencia de negocios y la inteligencia artificial comienzan a ocupar un lugar cada vez más estratégico en la logística, donde anticipar problemas, optimizar recur­sos y reducir costos pueden marcar la diferencia en los resultados de una operación. En este escenario, el desafío para las empresas ya no pasa únicamente por reunir infor­mación, sino por convertirla en decisiones concretas.

El ingeniero Gonzalo Cou­tinho, especialista en inteli­gencia de negocios aplicada a operaciones logísticas, en comunicación con La Nación/Nación Media mencionó que el análisis de datos permite inte­grar variables como tiempos de traslado, consumo de combustible, capacidad operativa, costos y riesgos para obtener una visión más amplia de toda la cadena logística.

El objetivo es dejar de reaccio­nar ante los inconvenientes una vez que ocurren y contar con herramientas para preve­nirlos. En ese sentido, explicó que la diferencia está en el momento en que se utiliza la información. Analizar lo que ya ocurrió permite identifi­car fallas y explicar sus cau­sas, mientras que anticipar el comportamiento de un viaje abre la posibilidad de interve­nir antes de que se produzcan retrasos o sobrecostos.

Uno de los principales desa­fíos es seleccionar los indica­dores que realmente aportan valor. Coutinho sostuvo que disponer de grandes volú­menes de datos no garan­tiza mejores resultados si la información no modifica la manera de decidir. Por eso, el foco debe estar en identificar aquellos indicadores capaces de orientar acciones concre­tas y evitar la saturación de información que no incide en la gestión.

La inteligencia artificial tam­bién amplía las posibilidades de optimización. Los mode­los predictivos pueden uti­lizar información de viajes anteriores para contribuir a la elección de rutas, estimar el consumo de combustible y anticipar necesidades de mantenimiento.