Los líderes logísticos se están abasteciendo de tecnologías digitales de última generación y la mayoría espera adoptar al menos diez casos de uso digitales adicionales en los próximos tres años, señala un informe de McKinsey & Company que revela las apreciaciones de más de 260 encuestados, que representan tanto a propietarios de carga como a proveedores. Según pudo observar MundoMaritimo, los resultados constatan altas tasas de adopción digital, sólidos planes de inversión y un creciente interés en las oportunidades que presentan las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial generativa (gen AI). Pero pese a que el impulso es alto, la encuesta también muestra que aún existen desafíos. 

De acuerdo con McKinsey la tecnología digital ha existido el tiempo suficiente para que la mayoría de las empresas comprendan que las implementaciones exitosas no dependen solo de la tecnología. De hecho, señala el informe, las implementaciones digitales efectivas también requieren personal capacitado, una gestión rigurosa del cambio y mecanismos efectivos para implementar, escalar e integrar nuevas formas de trabajo.

Entre los encuestados, los desafíos más comunes que enfrentan los proyectos digitales son los relacionados con la tecnología, incluida la calidad y disponibilidad de los datos y la complejidad de la integración. Los problemas relacionados con las personas, incluida la escasez de habilidades y los desafíos de gestión del cambio, ocupan el segundo lugar.

También McKinsey apunta que los desafíos de calidad de los datos se mencionaron con mucha más frecuencia este año que en la encuesta anterior. “Esto puede deberse al mayor apetito de datos de las herramientas digitales y de inteligencia artificial avanzadas. Las empresas también pueden estar lidiando con datos imperfectos con mayor frecuencia a medida que escalan nuevos casos de uso en sus organizaciones”, apuntan desde la consultora.

Además, se indica que muchos encuestados destacan las barreras relacionadas con los procesos, como la escalabilidad y el cumplimiento normativo, y este último se considera un desafío particularmente agudo para los casos de uso de la IA de generación. 

Por último, la dificultad de lograr un retorno de la inversión digital fue citada como un problema por solo uno de cada ocho encuestados, pero fue la barrera para el progreso citada con más frecuencia por la minoría de las empresas que recientemente han retrasado o archivado los planes de digitalización.

Planificación para una digitalización más fluida

Según McKinsey, en otros estudios se ha descubierto que tres cuartas partes de las transformaciones digitales en logística no logran alcanzar todos los objetivos establecidos. Por ello, desde la consultora indican que, para aumentar la probabilidad de éxito, las organizaciones deberían considerar un enfoque más sistemático e integral para las inversiones digitales.

Dicho enfoque debería comenzar con una evaluación holística del desempeño logístico actual que considere los procesos de extremo a extremo, incluidas las flotas, los almacenes, la configuración de la red y el papel del transporte de terceros. Esta evaluación, indican, “permite un enfoque que priorice el valor para identificar y priorizar los casos de uso de alto retorno de la inversión”.

Si bien explican que algunos casos de uso digitales se pueden implementar junto con los sistemas existentes, es posible que las empresas también deban actualizar su infraestructura de datos para simplificar la implementación, el escalamiento y la gestión continua de herramientas digitales avanzadas. “Una arquitectura de datos adecuada podría incluir fuentes de datos para la gestión centralizada de datos y la integración optimizada. Al agregar mecanismos de seguimiento del valor, las empresas pueden monitorear el impacto de las iniciativas y refinar las estrategias en función de información en tiempo real”, sostienen.

Por último, señalan, las empresas deberían abordar los desafíos de las personas y los procesos desde el principio. Esto puede implicar rediseñar los flujos de trabajo y los modelos operativos para capturar el valor total de las inversiones en tecnología. Al respecto afirman que “sin duda, será necesaria una mejora sistemática de las competencias, junto con la aplicación de la automatización para crear más capacidad humana”. 

Por último, señalan que “a medida que los casos de uso basados en la IA se conviertan cada vez más en la norma, las organizaciones deberán prestar especial atención al desarrollo de un sólido staff de especialistas en ciencia de datos y talentos con experiencia en tecnologías de IA y aprendizaje automático”.

Por MundoMaritimo