La optimización de rutas forma parte de la logística desde hace años. La mayoría de los sistemas calculan secuencias de entrega eficientes en función de la distancia, los patrones de tráfico y las ventanas de tiempo. Elaboran planes sólidos al comienzo del día. Pero esos planes suponen que todo va según lo previsto.

La realidad parece muy diferente. Un conductor se reporta enfermo una hora después de su turno. Los accidentes de tráfico bloquean las rutas previstas. Los clientes solicitan cambios de entrega de última hora. Los retrasos en los muelles retrasan todo 30 minutos. Cuando ocurren estas interrupciones, los sistemas de optimización tradicionales necesitan intervención humana para replanificar y reasignar las entregas.

Esto crea un problema mensurable. Cada entrega fallida cuesta dinero y fidelidad a la marca. Mientras tanto, 53% de los líderes de la cadena de suministro Ahora están utilizando IA para abordar este tipo de interrupciones, y otro 31% prueba soluciones.

La IA agente cambia cómo funciona esto. En lugar de producir un plan fijo que requiera actualizaciones manuales, estos sistemas monitorean las condiciones continuamente y ajustan las rutas por sí solos cuando las circunstancias cambian.

Qué hace la IA agente de manera diferente en las operaciones de última milla

La diferencia central se reduce a la autonomía que promueve la gestión a través de una mejor ejecución. La optimización de rutas tradicional genera planes basados ​​en los datos que usted le proporciona. Agentic AI toma esos planes y los gestiona mediante su ejecución, haciendo ajustes a medida que llega nueva información.

Esto sucede a través de tres capacidades operativas:

1) El sistema maneja la replanificación automáticamente.

Cuando un conductor no está disponible a mitad de un turno, reasigna las paradas restantes en toda la flota según la proximidad, la capacidad del vehículo y los plazos de entrega. Cuando un accidente bloquea una ruta planificada, vuelve a calcular las rutas para los vehículos afectados sin la intervención del despachador.

2) Equilibra múltiples objetivos a la vez.

Cada entrega implica compensaciones entre velocidad, costo, emisiones y compromisos de servicio. Si un cliente de alta prioridad tiene un plazo de entrega ajustado, el sistema podría encaminar un vehículo a través de áreas de mayor tráfico para cumplir con ese compromiso. Si los costos de combustible son la prioridad, encuentra el camino más eficiente incluso si agrega tiempo.

3) El sistema aprende de los resultados.

Después de cada entrega, analiza qué funcionó y qué no. Identifica patrones como congestión recurrente en intersecciones específicas o desafíos de estacionamiento en ciertos vecindarios. La mayoría de los sistemas necesitan entre 6 y 12 meses de datos de entrega para alcanzar su máxima precisión, pero las mejoras comienzan de inmediato.

En la práctica, esto significa predecir cuándo la congestión del muelle causará retrasos y ajustar las secuencias de llegada antes de que los vehículos se atasquen. También significa agregar dinámicamente pedidos para el mismo día a rutas existentes a medida que llegan solicitudes. Y las devoluciones se incorporan a rutas activas en lugar de programar viajes separados.

Los despachadores dedican menos tiempo a apagar incendios, las tasas de entrega al primer intento mejoran y los vehículos La utilización aumenta porque el sistema encuentra formas de incluir más paradas en las rutas existentes.

Para las organizaciones listas para implementar, comience con rutas de alta variabilidad como la última milla urbana o la entrega el mismo día. Además, garantice una integración limpia de datos en la gestión del transporte, la gestión de almacenes y las fuentes de tráfico en tiempo real. Y realice un seguimiento de la tasa de entrega al primer intento, el costo por entrega y el porcentaje de puntualidad.

Los sistemas autónomos manejan las decisiones rutinarias y urgentes para que su equipo pueda concentrarse en las excepciones que requieren pensamiento estratégico. Los sistemas que se adapten más rápidamente a las condiciones cambiantes definirán el posicionamiento competitivo en las operaciones de última milla.