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 puede 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 Ing. 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.
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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. Según el ingeniero, experiencias documentadas a nivel internacional reportan ahorros de combustible de entre el 10 % y el 25 % mediante este tipo de herramientas.
Sin embargo, incorporar tecnología no es el único requisito para avanzar hacia una gestión basada en datos. Coutinho señaló que la confianza en la información y la disposición de los equipos a revisar prácticas habituales representan otros desafíos para las organizaciones.
En definitiva, el valor del Business Intelligence no reside en acumular reportes, sino en lograr que la información influya en las decisiones cotidianas. En operaciones donde intervienen múltiples variables, esa capacidad puede contribuir a equilibrar costos, tiempos y riesgos, con una gestión más anticipada y eficiente.
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