Rodrigo Abt: “Veo buenas oportunidades en el mundo de la logística para aplicación de modelos predictivos”

Hasta hace algunos años la logística estaba bastante alejada en materia de implementación tecnológica en comparación con otros sectores económicos, como el retail o la banca, pero la aparición y nuevos usos de los recursos tecnológicos existentes han ido equiparando el terreno.

Rodrigo Abt, Advanced Analytics & Big Data Manager exponiendo en Taller de «Transferencia de conocimiento en la era digital»

Para Rodrigo Abt, Advanced Analytics & Big DataManager“desde el punto de vista del Data Science y el Machine Learning y los modelos predictivos en general, veo buenas oportunidades  en el mundo logístico, pienso en un par de aplicaciones que se me ocurren: cuando transportas frutas o perecibles, el trabajo de predecir en qué momento se te va podrir la fruta, por ejemplo, podrías tomar decisiones anticipadas para cambiar la ruta y entregarla en otro destino, y esa podría ser una aplicación del Machine Learning bastante útil”.

En cuanto a la aplicación práctica, como es la optimización de las ciudades, el ingeniero civil industrial de la Universidad de Chile, destacó que “vi hace poco en una ciudad de China, están regulando hacer los semáforos con Machine Learning de acuerdo al flujo que llega a las distintas intersecciones. Los tiempos de espera o los tiempos de programación de las luces varían dinámicamente en función de los flujos, entonces hay predicciones de cuánto podría ser la afluencia que viene a determinado punto y poder calibrar in situ los semáforos”.

En el taller “Transferencia de conocimiento en la era digital”, realizado el pasado martes 29 de enero, Abt precisó que en el caso de “la optimización de rutas, que es un tema que ha sido abordado ampliamente con métodos de optimización tradicional, hoy día con Machine Learning hay una oportunidad de hacerlo más rápido y mejor, sin tener que entrar con modelos muy caros de implementar o métodos muy complejos en términos de solución porque hay que esperar mucho para obtener el resultado óptimo. Con Machine Learning se podría tener una muy buena aproximación, que cumpla el 80-20 o el 90-10.” 

En cuanto a la realización de este tipo de eventos gratuitos, dirigidos a personas sin trabajo y que desean mantenerse al día en materia de nuevas tecnologías, Rodrigo Abt  la calificó como una “excelente iniciativa, soy un convencido que estos temas hay que democratizarlos, porque la unión hace la fuerza, y mientras más gente sepa de esto, más vamos a crecer como país, como sociedad”

También señaló que “Hoy día las aplicaciones que estamos viendo para la industria, creo que es urgente extrapolarlas para otras áreas de la vida donde nosotros tenemos un gran desafío, como por ejemplo el tema medioambiental, el tema de la ecología, de la protección de las especies que también viven con nosotros, coexistir y dar un buen balance al mundo en que vivimos».

«Eficientar los recursos, que es parte de uno los desafíos del Machine Learning que es automatizar mucho, lo que libera recursos y finalmente se producen menores costos, por lo tanto una mejor calidad de vida y una mayor oportunidad de hacer otras cosas”, destacó Abt.