De “nativo digital” a “nativo de IA”

La IA está encontrando cada vez más su lugar en nuestras vidas, incluido el sector de la horticultura en invernadero. Como resultado, las operaciones basadas en datos se están convirtiendo gradualmente en la norma. Pero, ¿cómo se puede integrar la IA de manera efectiva en las operaciones empresariales? ¿Y por dónde empezar? La compañía de transporte Shypple comparte cómo transformó la organización y el seguimiento del transporte internacional de mercancías en un proceso totalmente impulsado por IA, sin comprometer el servicio personal.

En GreenTech, “PURE” representa claridad y propósito en la producción de cultivos. Se trata de profesionales cualificados que trabajan con cuidado y responsabilidad, aplicando métodos bien pensados dentro de entornos controlados que garantizan consistencia, transparencia y confianza. Destacamos lo que realmente impulsa la innovación en la horticultura. En la serie del boletín de GreenTech, exploraremos “PURE” desde múltiples perspectivas, aportando ideas frescas, tendencias y tecnologías que están dando forma al futuro del cultivo.

Después de completar una maestría en Finanzas y motivado por un deseo de larga data de convertirse en emprendedor, Jarell Habets fundó Shypple en 2016. La empresa neerlandesa organiza transporte marítimo y aéreo internacional mediante una plataforma digital, ofreciendo a importadores y exportadores visibilidad sobre sus envíos, desde la reserva y la documentación hasta el seguimiento en tiempo real y la entrega.

“Quería convertirme en emprendedor desde muy joven”, dice Habets. “Pero nunca llevé realmente ese plan a la práctica, hasta que conseguí un trabajo parcial emprendedor en una empresa transitaria durante mis estudios de maestría.” Habets compara el trabajo de un transitario con el de una agencia de viajes para carga. La empresa compraba espacio de carga en barcos y aviones en distintos lugares, y los clientes adquirían ese espacio para transportar sus productos del punto A al punto B. “Ese proceso era una especie de ‘caja negra’ para los clientes; no sabían la ubicación exacta de su carga.”

Falta de visibilidad

Habets vio una oportunidad para hacer las cosas de otra manera y fundó Shypple. El nombre alude a “hacer el transporte marítimo simple”. Su ambición era modernizar el sector logístico tradicional y ofrecer al cliente visibilidad total de todo el proceso.

“La falta de transparencia en el proceso era un punto de dolor en la logística. Los contenedores, especialmente los que transportan productos frescos, que llegan más tarde de lo previsto pueden provocar pérdidas significativas. La ventaja de empezar una nueva empresa era que, como ‘nativo digital’, podía ser 100 % digital desde el primer momento.”

Los primeros empleados contratados fueron desarrolladores de software. Juntos construyeron una plataforma que ofrece visibilidad de todo el trayecto. “Los clientes pueden ver exactamente dónde se encuentra un envío. Toda la documentación está disponible en línea en un solo lugar.” Esto incluye detalles como información sobre puertos y terminales, formularios aduaneros, informes de inspección y más. La transparencia y la previsibilidad en toda la cadena logística son cruciales, especialmente cuando se trata de productos frescos.

La IA trabaja 24/7

Si Habets pudiera empezar de nuevo, construiría la empresa para que fuera nativa de IA desde el principio. “Siempre es más difícil transformar una estructura existente para adaptarla a nuevas tecnologías. Ahora estamos observando nuestro negocio actual con una lente de IA: ¿cómo pueden organizarse los procesos de forma más eficiente y rápida? Gran parte de nuestro trabajo implica comunicación, que tiene lugar por chat y correo electrónico.”

Aquí es donde los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como ChatGPT, Claude y Gemini, ofrecen una solución. Habets señala: “La IA es muy superior a los humanos cuando se trata de verificar información a escala. Además, opera 24/7. Esa es una gran ventaja dado los distintos husos horarios implicados.”

La IA puede ayudar a resolver problemas que tienen una respuesta clara de correcto o incorrecto. Que un envío llegue a tiempo es bueno; que llegue tarde es malo. La precisión es crucial cuando se trata de la información en los formularios; por ejemplo, un importe de IVA introducido incorrectamente puede causar retrasos significativos. “Antes revisábamos todos los formularios manualmente. Ahora, la IA se encarga del 90 % de ese proceso, y nuestros equipos vuelven a comprobar las excepciones.”

Otro ejemplo es la predicción de la hora de llegada de los barcos. “Los puertos y terminales tienen datos precisos sobre las horas de llegada, información exacta que no obtendrías de las navieras. También aquí la IA puede analizar rápidamente enormes cantidades de datos procedentes de terminales y puertos.” Esta información permite a Shypple mejorar la gestión de expectativas. “Si vemos que un envío de arándanos llegará dos días más tarde de lo previsto, avisamos a nuestros clientes. Entonces pueden tomar medidas, como organizar un envío por transporte aéreo, para asegurarse de cumplir con sus obligaciones de entrega.”

Impulsar la satisfacción del cliente

La IA también puede ayudar a analizar el comportamiento de los clientes. “Llevamos diez años operando de forma totalmente digital, lo que ha generado una gran cantidad de datos. Con IA, identificamos las quejas más comunes y analizamos por qué ciertos empleados recibían puntuaciones de satisfacción más altas que otros.”

Por ejemplo, Shypple descubrió que comunicar abiertamente las malas noticias contribuye a la satisfacción del cliente. Habets cita el ejemplo de un retraso causado por una tormenta en Hong Kong. “Los clientes aprecian que lo mencionemos y que los mantengamos informados a diario, incluso cuando no hay información nueva.”

La IA está cambiando la naturaleza del trabajo

Contar con suficientes datos constituye la base de un buen modelo de IA. Habets señala: “Si implementas la IA de forma eficaz, le da un impulso a tu organización. Los empleados se vuelven mucho más productivos, lo que deja más tiempo para la interacción personal con los clientes.” Espera que la inteligencia artificial transforme la naturaleza del trabajo. “Algunos empleos desaparecerán; pensemos, por ejemplo, en las agencias de traducción. Nuestra plataforma también funciona en chino y japonés mediante un motor de traducción. El desarrollo de software avanza mucho más rápido, y la demanda de nuevas funciones es infinita.”

Habets pone como ejemplo una función para leer correos electrónicos mediante IA. El desarrollo de esta función también está respaldado por IA, lo que reduce el tiempo de desarrollo y aumenta la rentabilidad. Actualmente, Shypple está centrando su contratación en desarrolladores de software, que están ayudando en la transición hacia una empresa totalmente impulsada por IA.

Recopilar datos y experimentar

Recolectar datos. Ese es el consejo de Habets para las empresas que quieren implementar IA. “Cuantos más datos puedas almacenar, mejor. No necesariamente tienen que estar estructurados. Luego puedes usar herramientas inteligentes para analizarlos.” El segundo paso es la experimentación. “Piensa en todo lo que te gustaría lograr con IA, luego crea una lista con las 10 ideas que realmente quieres probar. Después de unos días de prueba, de una a tres ideas surgirán de forma natural como las que merece la pena seguir desarrollando. Libera los fondos y la capacidad necesarios para desarrollarlas. El retorno de la inversión llegará.” Por último, Habets señala que incluso una prueba fallida puede ser valiosa. “Como mínimo, sabrás que no merece la pena seguir buscando en esa dirección.”