La digitalización de la carga aérea ha avanzado mucho, pero aún quedan muchos desafíos, algunos de los cuales pueden resolverse mediante la implementación de Inteligencia Artificial (IA).
Un panel de discusión en el Air Cargo Forum en Miami, moderado por el director general de Aeroconcept, James Wyatt, analizó cómo se ha desarrollado el transporte de carga aérea en los últimos años y hacia dónde se dirige la industria.
Moritz Claussen, codirector ejecutivo del portal de tarifas Cargo.One, dijo que la digitalización de la industria ha avanzado mucho en los últimos seis años, impulsada principalmente por la pandemia.
Sin embargo, añadió que el transporte aéreo de carga todavía está “muy por detrás” de otros sectores y advirtió que las empresas no deben esperar a que se produzcan estándares antes de invertir en tecnología digital.
“No estoy en contra de los estándares, pero si nos escondemos detrás de ellos, esperaremos mucho tiempo antes de que algo se implemente y creo que adoptar nuevas tecnologías, como la IA, será un gran cambio”, dijo.
Claussen señaló que grandes modelos de lenguaje como ChatGPT ya podrían utilizarse para traducir el 95% de los formatos utilizados por las empresas, eliminando la necesidad de un estándar.
La IA también podría utilizarse para tareas “conversacionales” para crear eficiencias.
“Muchas de las cosas que hacemos a diario en esta industria son conversacionales, ya sea un transportista que se comunica con un transportista por correo electrónico o un transportista que se dirige a una aerolínea para adquirir capacidad.
“Si observamos los modelos de inteligencia artificial conversacional que existen y los grandes modelos de lenguaje que tenemos, mucho de esto ya se puede hacer a través de la tecnología”.
Las ideas de Claussen sobre la estandarización fueron compartidas por el director de marketing de Raft, Greg Kefer.
“Estamos tratando con redes de empresas y la idea de que todos se pongan de acuerdo sobre un estándar, admitámoslo ahora mismo, no va a suceder”, dijo.
“Por eso me entusiasma la IA, porque creo que puede convertirse en ese traductor que nos permite no tener que obligar a ecosistemas globales de miles de empresas que tienen su propio sistema a que lo hagan a nuestra manera. Ahí es donde creo que la IA puede marcar una gran diferencia”.
También consideró que la gestión del cambio era otro impedimento para la adopción más amplia de la tecnología digital, especialmente en las empresas más grandes donde implementar nuevos sistemas y capacitar al personal para utilizarlos es extremadamente costoso.
Sin embargo, Kefer, cuya experiencia es en tecnología de transporte de contenedores, agregó que el transporte aéreo de carga no está “rezagado” en comparación con otras partes de la cadena de suministro.
Vitaly Smilianets, fundador y director ejecutivo de Awery Aviation Software, coincidió en que se han producido muchos avances, pero dijo que todavía hay mucho trabajo manual que se puede automatizar, como el uso de IA para mejorar la utilización de las aeronaves y también para redirigir la carga cuando se producen retrasos.
Smilianets agregó que la clave para mejorar la adopción era lograr la aceptación de los clientes a través de la educación.
“Cuando realmente intentas hacer algo con [datos], es un proceso realmente complicado. Todo el mundo habla de API y estándares, etc., pero cuando pasas a la vida real, todavía necesitas invertir tiempo y dinero y aquí es donde todo se detiene.
“Sin la voluntad y la capacidad de las empresas de compartir los datos y ver los beneficios que esto implica y su capacidad para generar más negocios, seguirán siendo más palabras que acciones”.
A Smilianets también le gustaría que las empresas dejaran de cobrar por las llamadas API para impulsar una adopción más rápida.
Jefferson Smullin, director de soluciones emergentes de Unisys, dijo que encontrar una solución al enigma de la estandarización era la clave.
“Hay mucha diferenciación entre las distintas industrias y puntos de contacto e hitos en el recorrido de la carga”, afirmó.
“Intentar encontrar un estándar o incluso unir estos datos y procesos y mapearlos de extremo a extremo es difícil y agrega complejidad.
“Si desglosamos estos procesos, son muy similares de una empresa a otra, pero luego se diferenciarán por la forma en que los ejecutan y los servicios que brindan, y esa diferenciación solo hace que sea más difícil llegar a un estándar, a una comunidad dentro de ese software”.
Amar More, director ejecutivo de Kale Logistics, agregó que eliminar las preocupaciones de seguridad y competencia en torno al intercambio de datos también ayudaría a promover la digitalización de la carga aérea.
“Si logramos que la colaboración en materia de datos funcione correctamente, como industria estaremos en una situación diferente en tan solo unos años. Todo se trata de educar y decirle a la gente que no se está dando más de lo que ya se está dando en un papel.
“Si todavía intercambias datos en papel, es fácil que se vean comprometidos. Pero si los intercambias en una plataforma en la nube, puede haber siete capas de ciberseguridad, estás mucho más seguro. E incluso si se ve comprometido, las compañías de seguros pueden compensarte por ello”.
Fuente: https://www.aircargonews.net/technology/airfreight-digitisation/air-cargo-looks-to-ai-to-solve-digital-standardisation-conundrum/