La inteligencia artificial está desempeñando un papel cada vez más importante en las interacciones de las empresas de entrega de paquetes con remitentes y consumidores.

FedEx, UPS y empresas más pequeñas en el sector de paquetería están aprovechando esta tecnología para generar estimaciones más precisas del tiempo de envío, reducir el robo de paquetes, automatizar los procesos de atención al cliente y ayudar a los clientes a interpretar los datos sobre sus entregas. El resultado final son servicios de entrega más fiables e información crítica que llega más rápido a los remitentes.

“Veo el futuro de la IA en FedEx como un verdadero agente de cambio”, comentó Tony Kreager, vicepresidente de datos, tecnología digital y comercial de la empresa, en un correo electrónico.

La tecnología ya es un motor clave de eficiencia en las operaciones internas de FedEx. La empresa utilizó algoritmos de inteligencia artificial para desviar proactivamente el volumen de paquetes antes de que el clima invernal severo afectara su centro en Memphis, Tennessee, a principios de este año. Su rival, UPS, ha empleado IA para ajustar la capacidad de su red según las fluctuaciones de volumen, ayudándole a mantener controlados los costos laborales.

Sin embargo, la tecnología IA ha producido beneficios más evidentes para los remitentes. Las empresas de entrega de paquetes ahora pueden sintetizar y analizar grandes cantidades de datos vinculados a los paquetes que fluyen a través de sus redes, junto con factores externos como el clima y el tráfico, explicó Sri Sripada, director gerente de West Monroe, una consultora de negocios y tecnología. Esto ha acelerado el uso de la IA en sus aplicaciones orientadas al cliente.

“La mayoría de estas soluciones llegan hasta la línea de meta, lo que significa que puedes escalar esas innovaciones de IA a través de varias redes y, en última instancia, a un gran segmento de los clientes”, afirmó Sripada.

La IA mejora la precisión de entrega de FedEx y Veho

FedEx ofrece una ventana de tiempo estimada de dos horas para la mayoría de los envíos en el día de llegada, gracias a la IA. Usando su Plataforma Global de Predicción de Entregas, la compañía fusiona datos en tiempo real de los envíos con información de la entrega de última milla, que luego se alimenta en “un sofisticado modelo predictivo que aprovecha la geografía a nivel de calle”, explicó Kreager.

“Utilizamos IA para asegurarnos de brindar a nuestros clientes la información más precisa y específica sobre sus envíos de FedEx”, dijo Kreager. “Los clientes desean visibilidad en tiempo casi real de sus envíos y están actualizando fedex.com y la aplicación móvil para saber exactamente cuándo llegará ese atuendo o regalo importante”.

Los transportistas alternativos también están utilizando IA para ofrecer estimaciones de tiempo de entrega más precisas. Veho, el transportista en rápida expansión que utiliza conductores independientes, aprovecha la tecnología que toma en cuenta una variedad de factores más allá del tiempo de manejo estándar entre paradas, como las métricas individuales de cada conductor y el tamaño del paquete.

“Si alguien está entregando tres cajas grandes en un apartamento, sabemos que eso tomaría más tiempo que entregar una sola bolsa plástica en el mismo lugar”, dijo Fred Cook, cofundador y Director de Tecnología de Veho, durante una sesión en la conferencia Home Delivery World en junio.

Veho también está probando el uso de IA generativa para verificar cómo los conductores siguen los requisitos específicos de entrega de los clientes, comentó Cook. La tecnología compara la prueba fotográfica de la entrega realizada por el conductor con las instrucciones proporcionadas y califica la entrega en consecuencia.

UPS reduce el robo de paquetes con IA

La presencia de IA puede influir en el lugar donde una empresa de mensajería decide dejar un paquete.

Por ejemplo, la solución DeliveryDefense de UPS permite a los remitentes y sus clientes redirigir los envíos en riesgo de ser robados a lugares alternativos de entrega. Su software utiliza inteligencia artificial y tecnología de aprendizaje automático para evaluar factores como la ubicación, el número de intentos de entrega y la frecuencia con que un paquete se pierde, para predecir la probabilidad de una entrega exitosa en una dirección particular.

DeliveryDefense ayudará a los remitentes a tomar decisiones más seguras e inteligentes sobre la entrega antes de imprimir una etiqueta de envío, comentó Bala Subramanian, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Tecnología Digital, durante una presentación en el UPS Investor Day en marzo.

“La IA ayuda a crear puntuaciones simples y accionables que identifican el 2% de direcciones que generan más del 30% de las pérdidas de envíos”, dijo Subramanian. “Usaremos datos únicos que solo UPS puede agregar para nuestros clientes y ayudarles a desbloquear valor”.

Internamente, UPS se apoya en la IA generativa para automatizar las respuestas a algunos de los aproximadamente 52,000 correos electrónicos de clientes que recibe diariamente, informó la publicación CIO en mayo. Durante las pruebas piloto del proyecto Message Response Automation, UPS experimentó una reducción del 50% en el tiempo que sus agentes dedicaban a resolver consultas por correo electrónico, como las solicitudes para retener un paquete para su recogida.

Los transportistas están aprovechando la IA para mejorar su propia toma de decisiones en torno a la entrega de paquetes.

ShipScience, un proveedor de software para auditorías de paquetes, lanzó su chatbot ParcelAI a principios de este año para responder rápidamente a las consultas de los clientes sobre datos de envío, como comparaciones de rendimiento de transportistas y velocidades de tiempo en tránsito. Puede integrarse con los datos de los transportistas de las cuentas de FedEx y UPS, además de otros transportistas. Cuanto más específica sea una consulta, mejor será el resultado que proporcionará, dijo Anthony Robinson, fundador y CEO de ShipScience.

“El objetivo general es simplemente dar a cualquier profesional de logística de una empresa que tenga datos de paquetes incluso ligeramente complejos la capacidad de obtener respuestas rápidas”, dijo Robinson.

La capacidad de la IA generativa para interpretar datos de envío beneficiará más a los transportistas de alto volumen que a las pequeñas empresas, al menos a corto plazo, dada la cantidad de envíos que tienen que gestionar mensualmente, señaló Robinson.

“Sus volúmenes de pedidos están cambiando, sus clientes están cambiando, los transportistas están cambiando”, dijo. “Hay tantas cosas en movimiento que es útil tener algo en el medio que pueda unirlo todo y ayudarte a tomar las decisiones correctas en todos estos casos”.

Sin embargo, la IA no es una varita mágica que las empresas puedan agitar fácilmente para mejorar la experiencia del remitente. Necesitan contratar el talento adecuado, desarrollar la infraestructura necesaria y averiguar cómo acceder fácilmente a los datos de envío y pedidos de los clientes para alimentar a los sistemas de IA con grandes cantidades de información limpia y precisa, afirmó Sripada de West Monroe.

“Creo que hay una barrera en torno al acceso y la disponibilidad de datos limpios, lo que te permite integrar todos esos elementos de datos y poner esos modelos de elementos, o modelos de IA, sobre eso”, dijo Sripada.