infoRETAIL.- El director general de Witron, Helmut Prieschenk (a la derecha en la imagen), y el fundador de 7LYTIX (Linz), Franziskos Kyriakopoulos (a la izquierda), han debatido sobre ChatGPT, el aprendizaje automático en la logística y la previsión de la demanda en el sector de la distribución de alimentos.
Ambos están de acuerdo en que la tecnología basada en Inteligencia artificial (IA) abre un amplio abanico de posibilidades de mejora, tanto en los procesos del centro de distribución como en toda la cadena de suministro. Ahora bien, no basta con disponer de datos de alta calidad. Del mismo modo, los modelos de datos deben tener en cuenta la experiencia de las personas y las necesidades de los consumidores.
“Y, de la noche a la mañana, todos eran influencers de la IA”, bromea el director general de Witron, quien destaca que “nosotros siempre analizamos la idoneidad de este tipo de herramientas a la hora de ayudar a nuestros clientes y desarrolladores a cubrir diferentes necesidades”.
Por su parte, Franziskos Kyriakopoulos explica que “los LLM son buenos procesando secuencias: pedidos, cobros, ventas o comunicaciones con el cliente. Esto también es útil en el ámbito de la intralogística”. Sin embargo, coincide con Prieschenk, diciendo que “se le está dando un bombo exagerado y hay muchos influencers que se dedican a propagar medias verdades”.
En Witron ya lo han sufrido. Los competidores del sistema OPM proclaman la utilización de IA en sus algoritmos de apilado. “Pero los resultados ni siquiera se aproximan a las prestaciones de la solución OPM de Witron. Esta no ha sido diseñada con IA, sino con grandes dosis de inteligencia humana y mediante un trabajo de programación impecable, una estrecha comunicación con los usuarios y años de experiencia sobre el terreno”.
Prieschenk (Witron): "El 'retailer' debe preguntarse: ¿quiero mejorar la red de la cadena de suministro, la superficie del almacén, estar más cerca del cliente, minimizar los plazos de entrega, modificar los ciclos de entrega, reducir el desperdicio de alimentos y las roturas de 'stock' o disminuir las existencias en el almacén?"
Pero, ¿es posible que este enfoque práctico esté perjudicando en Alemania y en Europa? “Los desarrolladores de LLM tienen una tasa de gasto de 500 millones de dólares al año y precisan otros miles de millones más”, señala Kyriakopoulos.
Asimismo, Prieschenk añade que “nuestros retailers quieren IA y están invirtiendo en la tecnología. Pero tanto nosotros como nuestros clientes necesitamos que las herramientas de IA, como el reconocimiento de patrones o de imágenes, sean transparentes para solucionar problemas que antes era imposible resolver o que sólo se podía hacer con mucho esfuerzo”.
“Podemos ofrecer valor añadido, pero hay empresas a las que les cuesta entender de entrada cuál es el valor añadido del modelo. ¿Más volumen de negocio gracias a una mejor comunicación con el cliente o ventas perdidas? La mayoría no son capaces de hacer ese cálculo. Para eso necesitan nuestra ayuda”, afirma Kyriakopoulos.
“Es preciso determinar lo que se debe optimizar. El retailer debe preguntarse: ¿quiero mejorar la red de la cadena de suministro, la superficie del almacén, estar más cerca del cliente, minimizar los plazos de entrega, modificar los ciclos de entrega, reducir el desperdicio de alimentos y las roturas de stock o disminuir las existencias en el almacén? Hemos aprendido mucho a este respecto de la mano de nuestros clientes de distintas partes del mundo. También que las necesidades de los días festivos en Finlandia difieren de las de Estados Unidos, o que un lunes tiene una demanda distinta a la de un jueves”, profundiza Prieschenk (Witron).
¿Cuál es el grado de precisión necesario?
¿Cómo funciona el sistema de previsión de la demanda? “En primer lugar, necesitamos una visión general de los datos. Esta es una tarea tediosa para muchos retailers. No sólo hay que conocer el stock en el almacén, sino también cuánta mercancía hay en la tienda, cuánto se ha vendido, los factores que están influyendo (como las promociones), cuántas ventas perdidas hay en la tienda y mucho más”, explica Franziskos Kyriakopoulos.
El directivo de Witron asegura que "hay que incluir toda la cadena de suministro en el proceso de optimización"
“Además, -prosigue- hay que tener en cuenta las tarjetas de fidelización, la temporada del año, la ubicación de la tienda o las ofertas. Y tenemos que saber qué hay en el centro de distribución, en la trastienda del establecimiento, en los camiones en ruta, porque la optimización no se limita a la tienda. Asimismo, es importante que no haya restricciones entre grupos o departamentos, ni déficit de datos. La mayor parte de los datos que se necesitan son conocidos, pero, lamentablemente, cada departamento persigue intereses distintos”.
El directivo de Witron opina lo mismo: “Incluso con una planificación logística integral, conviene no enfocarse exclusivamente en el centro de distribución o en los intereses de las diferentes áreas logísticas y departamentos que intervienen en el proceso, como Compras o Transporte. Hay que incluir toda la cadena de suministro en el proceso de optimización -a nivel interno y externo- y evitar las soluciones estancas en la medida de lo posible, tanto desde el punto de vista físico como informático”.
Los centros logísticos de Witron son un ejemplo de flexibilidad tanto para la tienda como para el comercio electrónico. Sin embargo, para que el proyecto se lleve a cabo con éxito, es fundamental plantearse el proceso en sentido inverso en todos los canales: desde el consumidor hasta el centro de distribución y, si fuera necesario, hasta el proveedor.
Prieschenk está "convencido" de que en el futuro "habrá un modelo de IA integral de Witron para el almacén”
En cuanto al papel de las personas en el comercio y la logística, Prieschenk subraya que “no hay que subestimar nunca el instinto de un director de logística, un técnico de servicio o el encargado de una tienda”.
“La experiencia de las personas y un modelo de datos eficaz son la base para tomar decisiones inteligentes, es decir, correctas, a largo plazo. En el centro de distribución, esto también es válido a la hora de aplicar estrategias de mantenimiento o para el correcto funcionamiento del sistema. Lo importante es que los modelos, herramientas y soluciones sean fiables y demuestren su eficacia en la práctica, aportando un valor añadido real a la operativa diaria de la empresa”, ahonda el directivo.
“Hace más de 20 años revolucionamos los sistemas físicos en el centro logístico. Con la solución OPM, conseguimos que las máquinas pudieran preparar palés y roll-containers sin errores y según las necesidades de las tiendas. Ahora damos el siguiente paso y nos apoyamos en los datos y en modelos logísticos integrales. Y estoy convencido de que en el futuro habrá un modelo de IA integral de Witron para el almacén”, augura Prieschenk.