Un conjunto de empresas con interés en el mundo de la carga aérea –AIS Group, GPA, Portel- y dos clústeres el Clúster Digital de Catalunya y el Clúster de Movilidad y Logística de Euskadi ponen en marcha el proyecto ‘Muelle Digital’. Se trata de una iniciativa, financiada por la Unión Europea, que impulsa la digitalización del proceso de transporte terrestre y recepción de mercancía en los muelles de la terminal de carga, así como elaborar un cuadro de mando que permite visualizar desde el punto de vista estratégico la operativa de carga en un aeropuerto. Esta solución incorporará inteligencia artificial en forma de un modelo de aprendizaje automático (machine learning) que predecirá la demanda de carga aérea mensual en distintos aeropuertos.
De esta manera se logrará optimizar los procesos que se producen entre el agente transitario, el transportista que transporte la mercancía del expedidor hasta el agente de handling, y el propio agente de handling del aeropuerto, en el flujo de exportación aérea.
Para diseñar la plataforma tecnológica se establecerá un grupo piloto con representantes de los actores de la carga aérea, entre los que se encuentran expedidor, transitario, agente de aduanas, transportista terrestre, agente de handling y administración aduanera.
El proyecto busca crear un servicio altamente eficiente y tendrá como escenario piloto varios aeropuertos españoles. Desde ‘Muelle Digital’ se está cerrando la colaboración con ellos, pero se trabaja para que figuren los de Madrid, Barcelona, Bilbao, Zaragoza y Vitoria.
Según IATA los aviones mueven más de 5 billones de dólares en bienes cada año y se proyecta un crecimiento significativo para este sector en los próximos diez años; si bien solo representa el 3% del volumen mundial en toneladas, el valor de dichas mercancías supone el 30% del comercio mundial. El 80% de los bienes de comercio electrónico internacional se traslada por vía aérea, requiriendo a los agentes involucrados en la carga aérea rapidez en su operativa, calidad de servicio y alta fiabilidad para llevar a cabo sus operaciones satisfactoriamente.
Además, la carga aérea tiene un papel fundamental como facilitador del comercio exterior y la prosperidad del país. Para ganar en agilidad requiere que los procesos entre sus agentes sean fluidos y rápidos, así como disponer de previsiones de actividad a corto plazo para dimensionar los equipos de trabajo, la aplicación de tecnología va a mejorar ambos puntos.
Ante esta realidad, AIS construye para cada aeropuerto un modelo predictivo de inteligencia artificial a partir de los datos históricos de carga aérea. En su desarrollo, utiliza técnicas de machine learning (aprendizaje automático) que permiten predecir el comportamiento de la demanda de carga área mensualmente por tipo de producto y por origen-destino. Este modelo incorpora variables macroeconómicas para calcular el impacto de indicadores como el PIB o la balanza comercial sobre la actividad y se integrará en una herramienta de planificación de la demanda que permita anticiparse en las decisiones.
Lluïsa Parés, directora de I+D de AIS, destaca el potencial de una herramienta de estas características: “En una primera fase, el objetivo es predecir la demanda para optimizar recursos. Por ejemplo, en función del número de operaciones, mercancías y destinos, el modelo hará una predicción de la demanda del mes siguiente, lo que permitirá anticiparse en decisiones tales como cuántos aviones de cada tipo serán necesarios, cuánto combustible o cuánto personal deberá haber en cada aeropuerto, incluso en cada turno. El segundo paso será introducir el factor de la sostenibilidad medioambiental, pudiendo optimizar el transporte de modo que haya la menor cantidad posible de emisiones de CO2”.
PORTEL y GPA, empresas participantes también en el proyecto, además de AIS, del Clúster de Movilidad y Logística de Euskadi y del Clúster Digital de Cataluña, se responsabilizan de otra parte clave de esta solución: la digitalización de los procesos documentales y operativos entre los agentes que participan en la exportación aérea y el desarrollo del cuadro de mando donde se integra el modelo de IA y que incluye los indicadores relativos a la demanda de carga aérea (tipología de productos y orígenes/destinos); oferta de vuelos; y otra información de producción.
Muelle Digital pretende contribuir de forma definitiva no solo a la competitividad de las empresas que forman parte del consorcio, sino también a todo el sector, ya que una solución de este tipo es trasladable a todos los aeropuertos de la red de AENA y a los agentes de otras regiones españolas, pero también puede adaptarse para que sea una solución exportable a otros países.
La incorporación de nuevos desarrollos tecnológicos ha sido fundamental para las compañías a la hora de ser más eficientes en estas épocas del año, beneficiando la planificación de volúmenes o el diseño de rutas. Todo ello, bajo el objetivo compartido de lograr entregas cada vez más sostenibles.
Los datos de la clasificación realizada por Financial Times y Statista reflejan una tasa de crecimiento medio anual del 27,3% entre 2013 y 2023, o un crecimiento absoluto del 273% en este periodo.
España se sitúa como el país con una menor brecha de género a nivel global con un 54,7% de trabajadores formados en IA que son hombres y un 45,2% de mujeres. En el mundo, predomina el talento masculino con un 71% sobre el 25% del femenino según el promedio global. Esto sugiere un entorno más inclusivo y con mejores oportunidades para las mujeres en el ámbito de IA en España.
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