Automatización y Mejora de la Logística en Bienes de Consumo con Algoritmos de Aprendizaje Automático

Resumen

La implementación de modelos de aprendizaje automático en la distribución de bienes de consumo es esencial para la optimización de procesos logísticos y la integración efectiva de la inteligencia artificial en entornos empresariales. Este estudio aborda la importancia de adoptar metodologías y marcos de trabajo adaptados a la madurez tecnológica, la estructura organizacional, el tamaño del equipo y la cultura corporativa de una empresa hipotética. El enfoque incluye desde la preparación de datos y el desarrollo de modelos predictivos hasta su integración práctica en sistemas logísticos. Superar las barreras organizacionales y técnicas es fundamental para garantizar la adopción exitosa de la IA en la logística. Este trabajo propone un enfoque integral que no solo evalúa la eficiencia técnica de los modelos de ML, sino también su alineación con las metas y estrategias empresariales. Aporta valor tanto al ámbito académico, con perspectivas teóricas y metodológicas, como al sector empresarial, proporcionando un marco práctico y adaptable para la implementación de soluciones de inteligencia artificial en un entorno logístico dinámico y competitivo.