La amenaza oculta para las ganancias en la industria del transporte y la logística

Superando Obstáculos Operativos en el Transporte y la Logística

La industria del transporte y la logística ha demostrado una notable resiliencia frente a grandes interrupciones, desde pandemias globales y el bloqueo del Canal de Suez hasta conflictos geopolíticos como la guerra entre Rusia y Ucrania. Sin embargo, el panorama operativo actual presenta nuevas complejidades que no pueden resolverse simplemente aumentando la mano de obra.

Los métodos tradicionales de escalabilidad, como contratar más personal, han demostrado ser insostenibles, especialmente durante períodos pico como la temporada navideña. Las empresas logísticas ahora se enfrentan a una creciente demanda de entregas, reglas arancelarias cambiantes que requieren documentación actualizada y continuas faltas de personal, todo ello mientras operan con márgenes de beneficio muy reducidos.

Un problema subyacente que a menudo se pasa por alto es la dependencia de procesos manuales basados en papel, que consistentemente crean cuellos de botella y ralentizan las operaciones.

El Desafío de la Documentación

La gestión de documentos es una parte fundamental tanto en los envíos internacionales como nacionales. Cada envío implica una variedad de papeleo, cada uno con formatos y requisitos regulatorios únicos. El transporte internacional añade capas de complejidad con formularios de aduanas, documentos de IVA y formularios fiscales específicos de cada país. Los envíos nacionales, por su parte, requieren conocimientos de embarque, recibos de lumper, pruebas de entrega y facturas de transportistas. Los requisitos pueden variar según el transportista, la jurisdicción y el tipo de envío, lo que convierte la gestión documental en un desafío persistente.

Incluso errores menores, como una firma faltante o un error en el papeleo aduanero, pueden retrasar pagos o detener envíos completos, lo que genera impactos acumulativos significativos en la eficiencia.

Procesos Manuales: Un Obstáculo Persistente

Hallazgos recientes de Deep Analysis destacan la magnitud del problema. Una encuesta a 300 organizaciones de transporte y logística revela que la industria sigue siendo altamente dependiente de procesos manuales, junto con los costos e ineficiencias que esto conlleva.

Operaciones Basadas en Papel en una Era Digital

A pesar de los esfuerzos generalizados de digitalización, el 32% de las empresas logísticas aún dependen principalmente de documentos en papel, y solo el 43% ha realizado una transición mayoritariamente a formatos digitales. En particular, el 43% todavía gestiona la documentación de cumplimiento en papel y el 40% maneja de la misma forma los documentos de envíos nacionales.

Esta dependencia de procesos manuales tiene un impacto medible: el 82% de las organizaciones encuestadas informan que la gestión manual de documentos perjudica significativamente su eficiencia. Los principales desafíos incluyen:

• El 51% experimenta altas tasas de error durante la introducción de datos
• El 49% tiene problemas con formatos de documentos inconsistentes
• El 49% cita un procesamiento lento y que consume mucho tiempo
• El 47% tiene dificultades para rastrear el estado de los documentos

Adopción Tecnológica y Sus Limitaciones

Incluso con la adopción de herramientas digitales como sistemas ERP, SCM, TMS y WMS, la efectividad de estas plataformas depende de la calidad de los datos de entrada. Cuando los datos se ingresan manualmente, los errores se multiplican y socavan el valor de estas inversiones.

Otros obstáculos incluyen fallos frecuentes de escáneres (reportados por el 52%) y problemas de compatibilidad de documentos (53%), ambos síntomas de intentar digitalizar flujos de trabajo fundamentalmente manuales sin replantear los procesos subyacentes.

La Promesa de la Inteligencia Artificial

Existe optimismo por el cambio: más del 70% de los participantes de la encuesta están dispuestos a invertir en soluciones impulsadas por IA, y quienes ya han adoptado IA informan beneficios tangibles:

• El 31% ha mejorado la toma de decisiones
• El 28% ha reducido errores
• El 37% ha visto una mejor calidad de los datos

Sin embargo, la adopción de IA aún está en sus primeras etapas. Solo el 13% de las organizaciones han integrado completamente la IA en sus operaciones diarias, mientras que el 32% se encuentra en etapas avanzadas de implementación.

¿Cuáles son las principales barreras?

• El 54% está preocupado por la seguridad de los datos, dada la naturaleza sensible de la información de envíos y clientes
• El 51% se preocupa por los costos de implementación, especialmente las empresas más pequeñas con presupuestos limitados
• El 47% enfrenta retos de integración con sistemas heredados que no están diseñados para IA

Repensando la Automatización Documental

Para avanzar realmente, la industria debe abordar el cuello de botella documental que limita la escalabilidad. Hyperscience ofrece un nuevo enfoque al procesamiento de documentos, usando el aprendizaje automático como núcleo y aplicando IA donde aporta mayor valor, en lugar de depender únicamente de grandes modelos de lenguaje que exigen datos extensos y reentrenamiento constante.

Esta estrategia basada primero en el aprendizaje automático permite:

• Gestión eficaz de diversos tipos y formatos de documentos, aprendiendo de cada nueva variación
• Procesamiento preciso sin necesidad de copias digitales perfectas o plantillas estandarizadas
• Adaptación rápida a nuevos tipos de documentos con un reentrenamiento mínimo
• Alta precisión sin meses de etiquetado manual de datos o creación de reglas complejas

Con este enfoque, las empresas pueden automatizar flujos de trabajo con gran carga documental sin renovar toda su infraestructura tecnológica existente.

Abordando el Temor a la Pérdida de Empleo

El 44% de los encuestados citaron preocupaciones sobre la automatización y la pérdida de empleos. Sin embargo, la realidad es que la automatización suele utilizarse para eliminar tareas repetitivas, permitiendo que los empleados se concentren en actividades de mayor valor. Por ejemplo, en lugar de dedicar horas a la introducción manual de datos, el personal puede gestionar excepciones y trabajar directamente con los clientes para resolver problemas complejos.

Como señala Ivan Ramirez, CTO de Hirschbach: “Hyperscience nos ha permitido seleccionar la mejor solución de su clase para apoyar la visión de arquitectura componible que tenemos para nuestro stack tecnológico.”

Las principales empresas de logística no buscan reemplazar a su fuerza laboral, sino eliminar los obstáculos que impiden que los empleados rindan al máximo.

Estudio de Caso: La Transformación de Hirschbach

Hirschbach, un destacado transportista de carga completa, enfrentaba los mismos desafíos de papeleo e introducción manual de datos que muchas otras empresas del sector. Al adoptar la plataforma de automatización de Hyperscience, optimizaron las operaciones de back-office, automatizando el procesamiento de documentos y marcando solo las verdaderas excepciones para la revisión humana, lo que les permitió escalar sin aumentar la plantilla.

¿Está Su Organización Lista para Eliminar Cuellos de Botella?

El sector logístico ha resistido numerosas tormentas en los últimos años. Pero el crecimiento futuro dependerá de eliminar los cuellos de botella manuales en la documentación, no solo de trabajar más duro o contratar más personal para tareas repetitivas.

Las organizaciones que adopten la automatización obtendrán una ventaja competitiva, liberando a sus equipos para centrarse en tareas que requieren la experiencia humana.

¿Interesado en saber más? Únase a Hyperscience en un próximo seminario web sobre Preparación para la IA en Transporte y Logística para explorar estrategias prácticas de automatización documental y escuchar los conocimientos obtenidos de la investigación del sector. Descubra cómo las principales empresas logísticas están navegando esta transición y obtenga respuestas de expertos a sus preguntas.

En un sector donde los márgenes de beneficio son reducidos y los tiempos de entrega son críticos, cada documento que se mueve más rápido por su sistema puede marcar una diferencia significativa.