IA en las cotizaciones: Optimizando precios en logística con modelos de riesgo

El sector logístico es clave para el correcto funcionamiento de los demás que forman parte de la economía global, ya que este es el encargado de mover la materia prima y los productos a los mercados meta.

Uno de los aspectos más importantes en la logística es la generación de cotizaciones de transporte de carga para ofrecer el mejor servicio a las empresas. Es en este escenario donde las empresas logísticas necesitan generar cotización precisas y en tiempo. 

Sin embargo, generar cotizaciones de transporte de carga puede ser un proceso complejo y laborioso, debido a la cantidad de variables que se necesitan para realizarla, como puede ser el tipo de carga, el destino, el peso y las dimensiones de la carga, la distancia a recorrer, el tipo de vehículo, el combustible, etc.

En este contexto, la inteligencia artificial puede ofrecer una gran ayuda a las empresas. Los modelos de riesgo con IA pueden ayudar a las empresas a generar cotizaciones de transporte de carga más precisas y optimizar tarifas.

Para conocer más de este tema, redactamos esta nota donde te contamos sobre qué son los modelos de riesgo y cómo es que pueden ayudar en el proceso de cotización.

¿Qué son los modelos de riesgo con IA?

Antes de ver cómo es que los modelos de riesgo pueden ayudarte en el proceso de cotización, es importante saber qué son estos programas. 

Los modelos de riesgo con IA son algoritmos que utilizan datos históricos para predecir el comportamiento futuro en el mercado. En el caso de la logística, estos modelos pueden utilizarse para predecir el costo del transporte de carga.

Los modelos de riesgo con IA se basan en un conjunto de datos que incluye información sobre factores como:

  • Origen y destino de la carga
  • Peso y dimensiones de la carga
  • Tipo de transporte
  • Condiciones climáticas
  • Trámites aduanales

Los modelos utilizan esta información para generar un pronóstico del costo del transporte más preciso y ajustado a las solicitudes del cliente.

Cómo los modelos de riesgo con IA pueden ayudar a generar cotizaciones más precisas

Los modelos de riesgo con IA pueden ayudar a las empresas a generar cotizaciones más precisas de transporte de carga. 

Esto se debe a que estos programas utilizan datos históricos para predecir el costo del transporte, lo que les permite tener en cuenta factores que pueden afectar el precio, como las condiciones climáticas o los trámites aduanales.

Por ejemplo, un modelo de riesgo con IA puede predecir que el costo del transporte de una carga de 10 toneladas de Monterrey a Ciudad de México será de $10,000. Este pronóstico se basará en datos históricos, como el costo del combustible, las tarifas de los transportistas y las condiciones climáticas.

En comparación, una empresa que no utilice modelos de riesgo con IA puede generar una cotización basada en estimaciones imprecisas. Por ejemplo, la empresa puede estimar que el costo del transporte será de $8,000. Esta estimación puede ser demasiado baja, lo que puede provocar pérdidas financieras para la empresa.

Cómo los modelos de riesgo con IA pueden ayudar a optimizar tarifas

Los modelos de riesgo con IA también pueden ayudar a las empresas a optimizar tarifas. Esto se debe a que los modelos pueden utilizarse para identificar oportunidades de reducir costos.

Siguiendo con el ejemplo que mencionábamos anteriormente, un modelo de riesgo con IA puede identificar que el costo del transporte de una carga de 10 toneladas de Monterrey a Ciudad de México es más bajo en la madrugada que en la tarde. Esta información puede ayudar a la empresa a planificar sus envíos para aprovechar las tarifas más bajas.

Además, los modelos de riesgo con IA pueden utilizarse para identificar factores que pueden aumentar los costos de transporte. Por ejemplo, el modelo puede identificar que el costo del transporte de una carga de 10 toneladas de Monterrey a Ciudad de México es más alto en cierta temporada del año por la demanda de producto. 

Teniendo en cuenta esta información proporcionada por los modelos de riegos, y más fácil proporcionar una tarifa adecuada a cada cliente, dependiendo de sus necesidades de carga y las temporalidades que presenten.

Beneficios del uno de modelos de riesgo con inteligencia artificial

Es un hecho de que la inteligencia artificial es una herramienta que nos hace mucho más sencilla la realización de tareas específicas. 

En el caso del sector logístico, el mantenimiento predictivo para las unidades o el uso de modelos de riego para los procesos de cotizaciones, son acciones que mejoran la operación y la experiencia del cliente. 

Hablando del uso de modelos de riego, estos ofrecer una serie de beneficios, los que se incluyen:

  • Cotizaciones más precisas: se pueden estimar con mayor precisión los costos de transporte. Esto puede conducir a cotizaciones más precisas y a una mayor satisfacción del cliente.
  • Tarifas estandarizadas: Dependiendo de los históricos y las variables del mercado, se pueden estandarizar tarifas que permitan una mejor competitividad en el mercado y mejorar la rentabilidad.

Casos de uso de los modelos de riesgo en logística

La IA se puede utilizar en las cotizaciones de transporte de carga para una variedad de casos de uso, entre los que se incluyen:

  • Transporte internacional: Se puede estimar los costos de transporte internacional, teniendo en cuenta factores como las condiciones climáticas, las regulaciones gubernamentales, el tipo de transporte, el seguro o los riesgos políticos.
  • Transporte de mercancías peligrosas: Los modelos de riesgo pueden ayudar a las empresas a estimar los costos de transporte de mercancías peligrosas, teniendo en cuenta factores como el tipo de mercancía, la ruta de transporte y las regulaciones gubernamentales.
  • Transporte de carga a granel: Se pueden estimar los costos de transporte de carga a granel, teniendo en cuenta factores como el tipo de carga, el volumen de carga y las condiciones climáticas.

Conclusiones

La IA es una herramienta útil que puede ayudar a tu empresa logística a mejorar la precisión de tus cotizaciones y optimizar tarifas de transporte de carga. Los modelos de riesgo con IA pueden utilizarse para predecir la probabilidad de que ocurran eventos inesperados y ajustar las cotizaciones en función del riesgo.

En el caso de que en tu empresa quiera aprovechar los beneficios de la IA en las cotizaciones de transporte de carga, es importante contar con un aliado estratégico que cuente con la experiencia en brindar soluciones integrales según tus necesidades. 

Aquí es donde nosotros entramos en juego, ya que Insaite cuenta con una vasta experiencia en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial, que ayudan a las empresas a optimizar sus procesos para un mejor desempeño. 

Te invitamos a ponerte en contacto con nosotros para conocer más de lo que podemos hacer por tu empresa. 

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