Uber Freight invierte fuertemente en herramientas de inteligencia artificial para expandir su negocio.

Hace tres años, en medio del caos que la pandemia generó para empresas de todos los tamaños, Luciano Sieber, director de la cadena de suministro de Colgate-Palmolive, organizó una "ofensiva logística". Este esfuerzo le permitió entender mejor cómo se distribuyen los productos de su compañía globalmente. Sin embargo, también le trajo un nuevo desafío: el exceso de datos. Aproximadamente un año después, Sieber encontró una solución mediante Uber Freight. La división de logística y análisis de esta plataforma de transporte ha estado desarrollando formas innovadoras de manejar grandes volúmenes de datos a través de inteligencia artificial. Colgate-Palmolive se convirtió en una de las primeras empresas en aplicar Insights AI, uno de los productos más recientes de Uber Freight enfocado en la logística.

Ahora, Uber Freight está lanzando de manera más formal un conjunto de funcionalidades de inteligencia artificial para transportistas en todo el mundo, incluyendo la expansión de Insights AI, que se introdujo de forma silenciosa en 2023, así como más de 30 agentes de IA diseñados para "ejecutar tareas logísticas clave a lo largo del ciclo de carga". No es la única compañía que busca dominar las complicadas cadenas de suministro con herramientas de IA moderna. Flexport, por su parte, presentó su propia gama de herramientas de IA en febrero, y hay numerosas startups intentando ayudar a las empresas a gestionar datos, reducir el exceso de inventario y predecir mejor la oferta y la demanda.

Uber Freight confía en que sus soluciones de inteligencia artificial pueden tener un impacto inmediato en las finanzas tanto de sus clientes más reconocidos como de las casi 10,000 otras empresas con las que colabora. Este optimismo se basa en el conocimiento y las relaciones que han construido en los ocho años desde su creación, cuyo objetivo era conectar transportistas de larga distancia con transportistas. "La cadena de suministro es inherentemente un problema rico en datos. Es complejo, tiene sus matices y la IA puede desempeñar un papel fundamental en su configuración y aceleración", comentó Lior Ron, fundador de Uber Freight.

Al principio, en 2017, Uber Freight operaba con un modelo de corretaje más simple, pero ha evolucionado hasta convertirse en un proveedor de servicios para empresas que transportan mercancías. La tendencia de incorporar inteligencia artificial en las operaciones corporativas ha crecido, y para nadie es sorpresa que Uber Freight haya decidido centrar sus esfuerzos en esta tecnología. Ron, cuyo trabajo académico se centró en la IA, y quien también trabajó en el desarrollo de Google Maps, ha tenido claro desde hace años que la cadena de suministro es un desafío que se puede mejorar con conectividad de datos, y eventualmente, con la inteligencia artificial.

Uber Freight ha utilizado tecnología de aprendizaje automático desde su inicio, pero fue hace aproximadamente dos años que comenzó a explorar capacidades más avanzadas de IA generativa. Inicialmente, este esfuerzo se encontró con numerosos obstáculos, como información imprecisa; sin embargo, actualmente la tecnología ha sido "probada en combate" y muestra una tasa de precisión del 98%. El modelo Insights AI ha sido entrenado con datos internos y externos relacionados con los 20,000 millones de dólares en cargas que maneja anualmente.

Los clientes ahora pueden interactuar con Insights AI de manera similar a otras interfaces populares de LLM, permitiendo realizar consultas complejas sobre sus cadenas de suministro. Esta herramienta resulta en que los usuarios obtienen información de inmediato, en lugar de esperar semanas por un análisis detallado. Colgate-Palmolive ha sido una aliada receptiva para probar Insights AI y los nuevos instrumentos de Uber Freight. La empresa ya proporciona a todos sus empleados acceso a un conjunto de modelos de IA y capacitación obligatoria en ética sobre esta tecnología.

Sieber destacó cómo su compañía ha utilizado Insights AI para identificar fácilmente transportistas que no están cumpliendo con el número de envíos acordado. Esto anteriormente representaba un reto dado el amplio número de proveedores con los que trabaja Colgate-Palmolive, cada uno con diferentes sistemas. Tanto Sieber como Ron expresaron el interés de encontrar formas proactivas para mejorar los servicios mediante alertas que indiquen, por ejemplo, rutas donde están pagando de más o donde hay opciones más rápidas disponibles. Aunque cada sugerencia individual podría representar un ahorro menor, acumuladas podrían resultar en una diferencia significativa.

El director financiero de Colgate-Palmolive es quien más aprecia los resultados de esta colaboración, enfatizando el valor de la reducción en los costos logísticos.