Desafíos de la IA: sector logístico
Nivel 1: Automatización de tareas específicas
En este nivel, la IA Generativa se centra en automatizar tareas repetitivas y de bajo valor añadido, como la planificación de rutas o la generación de informes de inventario.
Estrategia clave
Impacto esperado
Reducción de costes operativos y mejora de la eficiencia en tareas críticas sin necesidad de una reestructuración significativa.
Nivel 2: Generalización limitada
Aquí, la IA Generativa amplía su alcance para abordar múltiples áreas funcionales dentro de la logística, como predicción de demanda o asignación de recursos.
Estrategia clave
Impacto esperado
Un aumento significativo en la precisión de las operaciones y una mejora en la colaboración entre departamentos logísticos.
Nivel 3: Multimodalidad
La integración de datos multimodales permite que la IA Generativa procese texto, imágenes, audio y video en un único entorno, mejorando la toma de decisiones.
Estrategia clave
Impacto esperado
Mayor diferenciación competitiva al ofrecer soluciones avanzadas y personalizadas, como el análisis de imágenes satelitales para optimizar rutas.
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Nivel 4: Agentes autónomos
Los agentes autónomos representan un avance disruptivo al poder planificar, ejecutar y retroalimentar tareas logísticas con poca intervención humana.
Estrategia clave
Impacto esperado
Reducción de tiempos de decisión y ejecución en procesos logísticos clave, aumentando la eficiencia general.
Nivel 5: Inteligencia Artificial General (AGI)
La AGI, aunque aún lejana, promete transformar la logística de forma total al ofrecer capacidades similares a la inteligencia humana para resolver problemas complejos.
Estrategia clave
Impacto esperado
Una revolución en la gestión logística, con soluciones integrales que abarcan toda la cadena de suministro, desde fabricación hasta última milla.
Para poder desarrollar una simulación de todo lo anterior en un Notebook en Colab de Google, os comparto el código.
##############################################################################
# 1. Importar librerías necesarias
##############################################################################
import ipywidgets as widgets
from ipywidgets import interact
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import display, Markdown
##############################################################################
# 2. Introducción al Notebook
##############################################################################
intro_text = """
# Simulador de IA Generativa en Logística
Este simulador está diseñado para guiar a las empresas logísticas en la adopción
de la IA Generativa, siguiendo el marco de los **5 niveles de progreso de OpenAI**.
Cada nivel aborda áreas específicas:
1. **Nivel 1**: Automatización de tareas específicas.
2. **Nivel 2**: Generalización limitada para predicción de demanda.
3. **Nivel 3**: Integración multimodal para análisis avanzado.
4. **Nivel 4**: Agentes autónomos en la logística.
5. **Nivel 5**: Preparación para la Inteligencia Artificial General (AGI).
Utiliza los deslizadores para personalizar parámetros y observar el impacto en
el **coste mensual**, **beneficios proyectados** y el **ROI acumulado**.
"""
display(Markdown(intro_text))
##############################################################################
# 3. Definir funciones de cálculo para los 5 niveles
##############################################################################
def calcular_costes_logistica(
nivel=1,
horas_gpu=100,
coste_gpu_hora=2.5,
tokens_millones=10,
coste_token=0.02,
empleados_ds=2,
sueldo_ds=4000,
formacion_mensual=500,
ahorro_rutas=5,
ahorro_demanda=3,
ahorro_inventario=2,
tasa_crecimiento=10
):
"""
Calcula los costes y beneficios para cada nivel de IA Generativa.
"""
# Costes
coste_infraestructura = horas_gpu * coste_gpu_hora
coste_api = tokens_millones * coste_token
coste_talento = empleados_ds * sueldo_ds
coste_formacion = formacion_mensual
costes_totales = coste_infraestructura + coste_api + coste_talento + coste_formacion
# Beneficios según nivel
if nivel == 1: # Automatización de tareas específicas
ahorro_total = ahorro_rutas
elif nivel == 2: # Generalización limitada
ahorro_total = ahorro_rutas + ahorro_demanda
elif nivel == 3: # Multimodalidad
ahorro_total = ahorro_rutas + ahorro_demanda + ahorro_inventario
elif nivel == 4: # Agentes autónomos
ahorro_total = (ahorro_rutas + ahorro_demanda + ahorro_inventario) * 1.2 # Mayor impacto
elif nivel == 5: # AGI
ahorro_total = (ahorro_rutas + ahorro_demanda + ahorro_inventario) * 1.5 # Escalabilidad máxima
beneficios_totales = costes_totales * (ahorro_total / 100)
# ROI proyectado
factor_crecimiento = (1 + tasa_crecimiento / 100)
roi_proyectado = 0
costes_actuales = costes_totales
beneficios_actuales = beneficios_totales
for _ in range(12): # Proyección a 12 meses
roi_proyectado += beneficios_actuales - costes_actuales
costes_actuales *= factor_crecimiento
beneficios_actuales *= factor_crecimiento
return costes_totales, beneficios_totales, roi_proyectado
##############################################################################
# 4. Widgets interactivos específicos para niveles
##############################################################################
nivel_selector = widgets.Dropdown(
options=[
(f"Nivel {i}: {desc}", i)
for i, desc in enumerate([
"Automatización de tareas específicas",
"Generalización limitada",
"Multimodalidad",
"Agentes autónomos",
"AGI (Inteligencia Artificial General)"
], start=1)
],
value=1,
description='Nivel de IA:',
)
horas_gpu_slider = widgets.IntSlider(value=100, min=0, max=1000, step=10, description='Horas GPU/mes:')
coste_gpu_hora_slider = widgets.FloatSlider(value=2.5, min=0.0, max=10.0, step=0.1, description='Coste GPU/h:')
tokens_millones_slider = widgets.IntSlider(value=10, min=0, max=500, step=10, description='Tokens (M):')
coste_token_slider = widgets.FloatSlider(value=0.02, min=0.0, max=0.5, step=0.01, description='Coste/M.Tokens:')
empleados_ds_slider = widgets.IntSlider(value=2, min=0, max=20, step=1, description='Data Scientists:')
sueldo_ds_slider = widgets.FloatSlider(value=4000, min=2000, max=10000, step=500, description='Sueldo DS:')
formacion_mensual_slider = widgets.FloatSlider(value=500, min=0, max=5000, step=100, description='Formación:')
ahorro_rutas_slider = widgets.FloatSlider(value=5, min=0, max=20, step=1, description='Ahorro Rutas (%):')
ahorro_demanda_slider = widgets.FloatSlider(value=3, min=0, max=15, step=1, description='Ahorro Demanda (%):')
ahorro_inventario_slider = widgets.FloatSlider(value=2, min=0, max=10, step=1, description='Ahorro Inventario (%):')
tasa_crecimiento_slider = widgets.FloatSlider(value=10, min=0, max=50, step=1, description='Crecimiento (%):')
##############################################################################
# 5. Visualización interactiva por nivel
##############################################################################
def mostrar_resultados(
nivel, horas_gpu, coste_gpu_hora, tokens_millones, coste_token,
empleados_ds, sueldo_ds, formacion_mensual,
ahorro_rutas, ahorro_demanda, ahorro_inventario,
tasa_crecimiento
):
costes_totales, beneficios_totales, roi_proyectado = calcular_costes_logistica(
nivel, horas_gpu, coste_gpu_hora, tokens_millones, coste_token,
empleados_ds, sueldo_ds, formacion_mensual,
ahorro_rutas, ahorro_demanda, ahorro_inventario,
tasa_crecimiento
)
display(Markdown(f"### **Nivel de Progreso:** Nivel {nivel}"))
display(Markdown(f"### **Costes Totales Mensuales:** {costes_totales:,.2f} €"))
display(Markdown(f"### **Beneficios Mensuales Estimados:** {beneficios_totales:,.2f} €"))
display(Markdown(f"### **ROI Proyectado a 12 meses:** {roi_proyectado:,.2f} €"))
# Gráfico circular
labels = ['Infraestructura', 'API Tokens', 'Talento', 'Formación']
valores = [
horas_gpu * coste_gpu_hora,
tokens_millones * coste_token,
empleados_ds * sueldo_ds,
formacion_mensual
]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax.pie(valores, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
ax.axis('equal') # Para que el gráfico sea un círculo
plt.title('Desglose de Costes Mensuales')
plt.show()
# Conexión de widgets con la función
interactive_ui = interact(
mostrar_resultados,
nivel=nivel_selector,
horas_gpu=horas_gpu_slider,
coste_gpu_hora=coste_gpu_hora_slider,
tokens_millones=tokens_millones_slider,
coste_token=coste_token_slider,
empleados_ds=empleados_ds_slider,
sueldo_ds=sueldo_ds_slider,
formacion_mensual=formacion_mensual_slider,
ahorro_rutas=ahorro_rutas_slider,
ahorro_demanda=ahorro_demanda_slider,
ahorro_inventario=ahorro_inventario_slider,
tasa_crecimiento=tasa_crecimiento_slider
)
##############################################################################
# Fin del Notebook
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