{"id":17099,"date":"2025-04-21T21:45:35","date_gmt":"2025-04-21T21:45:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revistalogistec.com\/index.php\/2025\/04\/21\/los-datos-pueden-transformar-la-logistica-para-bien-o-para-mal\/"},"modified":"2025-04-21T21:45:35","modified_gmt":"2025-04-21T21:45:35","slug":"los-datos-pueden-transformar-la-logistica-para-bien-o-para-mal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revistalogistec.com\/index.php\/2025\/04\/21\/los-datos-pueden-transformar-la-logistica-para-bien-o-para-mal\/","title":{"rendered":"LOS DATOS PUEDEN TRANSFORMAR LA LOG\u00cdSTICA\u2026PARA BIEN O PARA MAL"},"content":{"rendered":"

En el ecosistema log\u00edstico actual, la capacidad de manejar datos confiables y oportunos es esencial. Pero \u00bfqu\u00e9 pasa si la informaci\u00f3n est\u00e1 incompleta, mal organizada o desactualizada? \u00bfCu\u00e1nto cuesta una predicci\u00f3n basada en datos \u201ccontaminados\u201d?\u00bfQu\u00e9 debemos tener en cuenta para convertir la informaci\u00f3n en valor real?<\/p>\n

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Inteligencia Artificial, Big Data, anal\u00edtica predictiva\u2026 La informaci\u00f3n es uno de los insumos m\u00e1s cr\u00edticos de la log\u00edstica actual; de eso no hay duda. Desde la planificaci\u00f3n de rutas hasta la gesti\u00f3n de inventarios, cada decisi\u00f3n relevante depende, en gran medida, de tecnolog\u00edas y sistemas que procesan y analizan grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n en tiempo real.<\/p>\n

Pero obtener resultados que se traduzcan efectivamente en mayor rentabilidad o reducci\u00f3n de costos no es tan f\u00e1cil. Y mucho menos autom\u00e1tico.<\/p>\n

\u201cHoy en d\u00eda, tenemos acceso a una cantidad gigantesca de informaci\u00f3n, pero si los datos no son de buena calidad, no est\u00e1n limpios, estructurados y bien etiquetados, terminan siendo poco \u00fatiles o incluso da\u00f1inos\u201d, sostiene Rodrigo Serrano, vicepresidente corporativo de Innovaci\u00f3n y Desarrollo de Wisetrack Corp.<\/p>\n

Este problema se vuelve cr\u00edtico cuando se pretende aplicar a modelos predictivos o inteligencia artificial. \u201cSi entrenas un modelo con datos sesgados o insuficientes, lo m\u00e1s probable es que las predicciones sean equivocadas o incompletas. Un ejemplo muy b\u00e1sico, pero ilustrativo: predecir rutas de entrega analizando solo los meses de verano, sin considerar la estacionalidad. Para tener proyecciones m\u00e1s realistas, necesito datos anuales, incluso de varios a\u00f1os,\u201d, precisa.<\/p>\n

Por ello, hacer una adecuada \u201ccuratoria\u201d y gesti\u00f3n de datos es fundamental. Esto incluye limpiar informaci\u00f3n, homologar unidades de medida, integrar variables externas como condiciones clim\u00e1ticas, tipo de carga, el tama\u00f1o y tipo del veh\u00edculo, entre otras variables, adem\u00e1s de etiquetar correctamente cada registro. \u201cSin eso, los modelos anal\u00edticos simplemente no sirven\u201d, sostiene Rodrigo Serrano.<\/p>\n

DATOS BAJO LA LUPA<\/h3>\n

Daniel Ravelo, gerente de Tecnolog\u00eda de Rocktruck, tiene una visi\u00f3n similar. \u201cLa tecnolog\u00eda ayuda a obtener un proceso automatizado, optimizado o que se ejecute de manera centralizada, pero el verdadero diferenciador es c\u00f3mo se usa de forma eficiente la informaci\u00f3n: quien mejor sepa leerla, procesarla y analizarla tiene mayores probabilidades de posicionarse en este rubro como una empresa vanguardista y en la que los clientes conf\u00eden\u201d.<\/p>\n

Para el ejecutivo de esta startup chilena de log\u00edstica, la calidad de los datos es tan importante que puede marcar la diferencia entre una gesti\u00f3n exitosa y otra que no lo es. \u201cPor ejemplo, direcciones que no est\u00e1n normalizadas pueden provocar un incumplimiento de la entrega. Para minimizar este problema es muy importante c\u00f3mo se visualizan y se alertan aquellos registros que no son de calidad, como por ejemplo el nombre del cliente, su direcci\u00f3n, la comuna, etc.\u201d, explica.<\/p>\n

\"DanielLa disponibilidad de la informaci\u00f3n es otro factor cr\u00edtico: \u201csi no est\u00e1 visible cuando alguien la necesita, se puede generar rechazo o frustraci\u00f3n en el cliente final.<\/p>\n

Teniendo en cuenta, adem\u00e1s, que la integraci\u00f3n entre sistemas es fundamental para el seguimiento y transparencia de los pedidos, en Rocktruck est\u00e1n trabajando en un sistema que centraliza todos los datos que manejan en un almac\u00e9n unificado, con el objetivo de aportar informaci\u00f3n valiosa para la toma de decisiones de manera transversal.<\/p>\n

\u00abLa tecnolog\u00eda digital tiene una columna vertebral que es precisamente esta integraci\u00f3n entre plataformas, tanto de sistemas internos, como externos e incluso con los clientes. Para lograrlo, usamos APIs, un mecanismo que permite intercambiar datos en tiempo real y mantener sincronizados los sistemas\u201d, explica Ravelo.<\/p>\n

Asimismo, sostiene que \u201cprocesar datos y transformarlos en informaci\u00f3n genera valor cuando realmente permite resultados concretos, como optimizar rutas, proyectar demanda, ahorrar bencina, reducir la huella de carbono o mejorar la experiencia del cliente. Por eso es clave contar con herramientas avanzadas de gesti\u00f3n y an\u00e1lisis de datos, como el proceso ETL\u201d.<\/p>\n

El proceso ETL (Extracci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Carga de datos) es un m\u00e9todo que permite extraer datos desde distintas fuentes, ordenarlos y limpiarlos para luego cargarlos en una plataforma unificada donde pueden ser analizados. Luego, la informaci\u00f3n dispersa y sin estructura se transforma en datos \u00fatiles para tomar decisiones, proyectar escenarios o automatizar procesos.<\/p>\n

\"RodrigoLa inteligencia aplicada a los datos tiene diversas utilidades, por ejemplo, para comparar desempe\u00f1os con otras empresas y dentro de la misma organizaci\u00f3n. \u201cEn Wisetrack generamos rankings entre operadores (resguardando la confidencialidad de la informaci\u00f3n) donde pueden visualizar en que \u00e1mbitos est\u00e1n sobre el promedio o en qu\u00e9 otros est\u00e1n bajo el percentil. Esta informaci\u00f3n se convierte en retroalimentaci\u00f3n concreta para mejorar operaciones. Lo mismo hacia el interior de la empresa. Tambi\u00e9n podemos crear ranking de conductores, para ver qui\u00e9nes manejan de manera m\u00e1s eficiente, si hay desviaciones de rutas y otros datos \u00fatiles para. mejorar la eficiencia del combustible o anticipar mantenimientos\u201d, precisa Rodrigo Serrano.<\/p>\n

Contar con equipos humanos capaces de interpretar y trabajar con datos es otro factor clave. En otras palabras, no basta con sistemas o softwares: se requiere una cultura de an\u00e1lisis, un criterio para decidir qu\u00e9 informaci\u00f3n usar, y c\u00f3mo traducirla en acciones concretas. \u201cLa estrategia es m\u00e1s importante que la tecnolog\u00eda. Cada vez hay m\u00e1s opciones, m\u00e1s herramientas, pero el valor est\u00e1 en saber elegir bien, seg\u00fan mis necesidades y recursos\u201d, apunta Rodrigo de Wisetrack.<\/p>\n

CUANDO EL DATO FALLA<\/h3>\n

Aunque el acceso a herramientas tecnol\u00f3gicas y sistemas avanzados es cada vez m\u00e1s com\u00fan en el ecosistema log\u00edstico, muchas organizaciones todav\u00eda cometen errores que afectan la calidad de sus datos y, por ende, la toma de decisiones. Estos problemas, que suelen pasar desapercibidos en el d\u00eda a d\u00eda operativo, pueden tener un impacto profundo en la eficiencia y competitividad de una empresa.<\/p>\n

Uno de los errores m\u00e1s frecuentes es seguir trabajando con planillas Excel no integradas o con bases de datos desconectadas entre \u00e1reas. A pesar de contar con plataformas como TMS o WMS, es habitual que distintas unidades operen con sus propios registros, lo que genera duplicidades, inconsistencias y una falta de visi\u00f3n unificada. Esta fragmentaci\u00f3n no solo complica el an\u00e1lisis, sino que tambi\u00e9n ralentiza los procesos cr\u00edticos, desde la planificaci\u00f3n de rutas hasta el control de inventarios.<\/p>\n

A esto se suma la falta de estandarizaci\u00f3n en el ingreso de informaci\u00f3n. Cuando no existen protocolos claros sobre c\u00f3mo registrar una direcci\u00f3n, un nombre de cliente o una unidad de medida, el sistema termina acumulando versiones m\u00faltiples de un mismo dato. Como resultado, las herramientas de an\u00e1lisis pierden precisi\u00f3n, y una simple consulta puede arrojar resultados err\u00f3neos o contradictorios.<\/p>\n

Otro problema recurrente es la utilizaci\u00f3n de datos desactualizados o sin validar. Alimentar modelos predictivos o reportes de gesti\u00f3n con informaci\u00f3n antigua o incompleta puede llevar a errores estrat\u00e9gicos importantes, como sobredimensionar la flota, calcular mal los niveles de stock o dise\u00f1ar rutas poco eficientes. La confiabilidad de los datos es tan importante como su volumen, y muchas veces esa dimensi\u00f3n se descuida.<\/p>\n

Tambi\u00e9n es com\u00fan que los sistemas disponibles est\u00e9n subutilizados. Muchas compa\u00f1\u00edas invierten en soluciones tecnol\u00f3gicas robustas, pero no capacitan adecuadamente a sus equipos o no promueven una cultura de an\u00e1lisis que incentive el uso de estas herramientas. As\u00ed, tareas que podr\u00edan estar automatizadas o centralizadas se siguen haciendo de forma manual, con el consiguiente riesgo de error y p\u00e9rdida de eficiencia.<\/p>\n

Finalmente, uno de los grandes vac\u00edos es la falta de responsables claros para la calidad del dato. Cuando no hay equipos o personas asignadas espec\u00edficamente a velar por la integridad y confiabilidad de la informaci\u00f3n, se dificulta establecer procesos de mejora continua, detectar errores sistem\u00e1ticos o construir indicadores que ayuden a gestionar este activo cr\u00edtico. La calidad de los datos no es solo una tarea t\u00e9cnica: requiere gobernanza, cultura organizacional y liderazgo.<\/p>\n

En definitiva, los datos tienen el poder de transformar la log\u00edstica, pero ese poder depende directamente de su calidad, disponibilidad, estructura y del criterio con que se gestionan. La tecnolog\u00eda ofrece herramientas cada vez m\u00e1s potentes, pero sin una estrategia clara, equipos capacitados y una cultura orientada al an\u00e1lisis, esa informaci\u00f3n puede terminar siendo un riesgo en lugar de una ventaja.<\/p>\n

Convertir los datos en valor requiere m\u00e1s que sistemas: exige visi\u00f3n, disciplina y una toma de decisiones basada en evidencia confiable. Solo as\u00ed es posible avanzar hacia una log\u00edstica verdaderamente inteligente, eficiente y competitiva.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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