La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una de las principales herramientas de los operadores de Schneider, quienes llevan años interactuando con esta tecnología en diferentes procesos, con resultados óptimos, destacó Shane Achterberg, director de Innovación, Automatización y Arquitectura de la compañía.

“Schneider está utilizando un agente con inteligencia artificial para gestionar las solicitudes básicas de los conductores, lo que ha resultado en tiempos de respuesta más rápidos y menos seguimientos. En mi opinión, esto es solo la punta del iceberg en cuanto a oportunidades”, escribió en su artículo “Inteligencia artificial en el transporte por carretera: preguntas frecuentes respondidas”.

La IA que usan los operadores

De acuerdo con el directivo, en Schneider los conductores llevan años interactuando con la IA a través de herramientas integradas en su trabajo. Algunos ejemplos son:

  • Refinar la asignación de cargas a partir de millones de posibles combinaciones de rutas para emparejar a los conductores con las cargas, maximizar la productividad y satisfacer sus preferencias, lo que se traduce en más tiempo en casa y un mayor potencial de ingresos.
  • Automatizar las actualizaciones del tiempo estimado de llegada (ETA) para mejorar la visibilidad del cliente y crear un proceso de entrega más fluido.
  • Ayudar a mejorar las habilidades y el tiempo de reacción de los conductores mediante tecnología de asistencia al conductor.

Más recientemente, Schneider implementó un agente con inteligencia artificial diseñado para ayudar a los conductores a interpretar sus solicitudes de información y responder con precisión y rapidez.

¿Cómo funciona la IA?

La IA que usan los operadores de Schneider responde a solicitudes básicas, como encontrar información de facturación y números de referencia de clientes. Estas solicitudes normalmente se acumulan en una cola y son gestionadas por un agente con inteligencia artificial.

El agente es semiautónomo, lo que significa que responde por sí solo. Si se encuentra con una situación que escapa a su entrenamiento, no adivina, sino que se detiene y transfiere el caso a una persona.

El objetivo no es sustituir a la persona que ayuda a los conductores, refirió Achterberg, sino proporcionar respuestas inmediatas cuando sea posible y, si no lo es, omitir por completo la fase de recopilación de información, para que el miembro del equipo ya conozca la situación y pueda centrarse en resolver el problema, en lugar de pedirle al conductor que repita los detalles.

Para los conductores, esto se traduce en respuestas inmediatas, sin esperas telefónicas; una resolución más rápida de problemas comunes, así como menos seguimientos y traspasos.

Es decir, los conductores pasan más tiempo en movimiento y menos tiempo esperando.

Según Lemine, conductor intermodal de Schneider, la velocidad de las respuestas impulsadas por IA se ha notado desde el primer día.

“Mi primera interacción con el agente fue al entregar un contenedor. Envié un mensaje solicitando un número de reserva. El tiempo de respuesta tras mi solicitud inicial fue de entre 7 y 8 minutos”, compartió el operador.

Para Schneider, una empresa transportista estadounidense especializada en carga completa, transporte intermodal y logística, el futuro de la IA en el autotransporte se concentra en dos oportunidades.

La primera es la resolución proactiva de problemas. Actualmente, la mayoría de las herramientas de IA se centran en resolver los problemas una vez que surgen. El siguiente paso consiste en abordarlos desde el origen y detectarlos incluso antes de que el conductor abra una incidencia.

La segunda es el conocimiento a demanda. Existe una enorme cantidad de información disponible para ayudar a los conductores —políticas, procedimientos y respuestas a preguntas frecuentes—, y mucha de ella no es fácil de encontrar rápidamente. Las herramientas de IA en desarrollo están diseñadas para mostrar esa información justo cuando es relevante, en un lenguaje sencillo, sin que el conductor tenga que buscar entre documentos ni esperar en línea.

“La adopción de la IA en el transporte por carretera avanza con cautela. No lentamente, ni mucho menos, sino con deliberación. Existe la responsabilidad de garantizar que las herramientas de IA funcionen correctamente antes de su implementación a gran escala”, concluyó Shane Achterberg.

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