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Última milla a pie por medio de la inteligencia artificial

Última milla a pie por medio de la inteligencia artificial
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Si bien este tipo de delivery se asocia tradicionalmente a las empresas de cobranzas, correspondencia y servicios básicos, la necesidad de eficientar las operaciones con un enfoque sustentable hizo que el retail, restaurantes y comercios en todo el mundo la adopten.

Cuando se habla de logística, y particularmente de última milla, siempre se asocia la actividad a camiones, barcos, vehículos y aviones. Sin embargo, la tracción mecánica no es la única protagonista de las entregas, ya que el simple y sencillo desplazamiento “a pie” sigue siendo una pieza importante de la cadena de despachos, y que, gracias a la tecnología y la tendencia sostenible, hoy está viviendo un segundo aire.

“El ruteo a pie está pensado para entregar cierto tipo de paquetes y sobres, generalmente pequeños, en radios acotados, para de esta forma evitar un gasto de combustible y tiempo que muchas veces termina siendo ineficiente. Los sentidos de las calles, el tráfico, los accidentes viales y muchos otros factores pueden implicar un mayor gasto de recursos en relación a la entrega que se necesita hacer”, explica Álvaro Echeverría, CEO de la startup de inteligencia logística SimpliRoute.

Las entregas sin vehículos han sido históricamente implementadas por compañías de cobranzas, servicios básicos (especialmente para toma de lecturas), servicios técnicos y de correspondencia. Desde siempre, el proceso se realizó asignando un trabajador a cierta área de entrega, con distribución manual. No obstante, el ingreso de la inteligencia artificial y el machine learning a la logística de rutas, también permite hoy en día optimizar las entregas a pie.

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Ni parques ni semáforos como obstáculos

Echeverría señala que “el enfoque de una entrega a pie, versus una con vehículo, tiene varias consideraciones. A pie no necesitas discriminar el sentido de las calles, la ruta puede cruzar un parque o plaza sin rodearlo, además de que la experiencia, procesada por machine learning, permite definir a través de qué calles se pierde más o menos tiempo por los semáforos. Todos estos factores pueden ser procesados por algoritmos”. 

El cofundador de SimpliRoute detalla que “las ciudades se están preparando cada vez más para optimizar la entrega de productos de comercios y servicios mediante el delivery. La tecnología también juega un rol importante para delimitar los mejores lugares para establecer centros de distribución, dark kitchens y darks stores. El crecimiento de esa tendencia, a la larga, podría establecer que la mayoría de zonas en una ciudad pueda realizar entregas en 5 kilómetros o menos, lo cual hará cada vez menos necesarios los vehículos, y favorecerá la irrupción de la bicicleta y las entregas a pie”.

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