En la industria logística y marítima, la inteligencia artificial (IA) es ahora un concepto recurrente. Sin embargo, su adopción no siempre se traduce en mejoras concretas en la operación. En conversación con MundoMaritimo, OSA, compañía especializada en captura y análisis de datos en terreno, sostienen que el problema no radica en la falta de tecnología disponible, sino en cómo la industria entiende la relación entre procesos operativos y datos.

“Más allá del pensamiento mágico donde se cree que con añadir la última tendencia de la tecnología en cualquier punto generará una solución de manera “automágica”, el error principal creemos radica en cómo entendemos, cultural e industrialmente, la relación entre proceso y dato”, explican. A juicio de la compañía, el principal error es considerar el dato únicamente como un registro del proceso, cuando en realidad puede convertirse en un insumo estratégico si está correctamente estructurado y alineado con las reglas del negocio.

De acuerdo con OSA, gran parte de la cadena logística todavía utiliza los datos como evidencia sistémica de movimientos de activos, sin explotar su potencial analítico. Para que la inteligencia artificial (IA) pueda aportar valor, los datos deben ser capturados de forma consistente, fidedigna y con criterios claros de calidad, lo que implica trabajar con estructuras de almacenamiento diseñadas específicamente para reflejar la lógica del negocio.

La IA no funciona sobre datos desordenados. Requiere bases de datos con reglas claras, que representen cómo opera realmente la cadena logística, explican. En este sentido, la captura en terreno y la llamada “higiene de datos” se vuelven factores determinantes para cualquier iniciativa de automatización o análisis avanzado.