El impacto de la inteligencia artificial en la logística y en la optimización de rutas de transporte en el Valle de Aburrá para reducir tiempos y costos en las Pymes

Abstract

En el Valle de Aburrá, Colombia, las Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES) enfrentan desafíos logísticos significativos debido a la alta densidad poblacional y la intensa actividad económica de la región. La gestión eficiente de rutas de transporte es crucial para estas empresas, pero la falta de herramientas avanzadas de optimización y la complejidad del tráfico dificultan sus operaciones. La implementación de sistemas basados en inteligencia artificial (IA) se presenta como una solución prometedora para mejorar la gestión logística, reducir tiempos y costos, y mantener la competitividad de las PYMES. La IA puede analizar grandes conjuntos de datos, considerar múltiples variables y adaptarse a condiciones en tiempo real, lo que la convierte en una herramienta valiosa para la optimización de rutas de transporte. En este contexto, la implementación de sistemas basados en inteligencia artificial (IA) emerge como una solución prometedora. La IA, con su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, considerar múltiples variables y adaptarse a condiciones cambiantes en tiempo real, ofrece un potencial significativo para mejorar la gestión logística. Al permitir la optimización de rutas de transporte, la IA puede contribuir a la reducción de tiempos y costos operativos, así como a mantener la competitividad de las PYMES en un mercado en constante evolución. El estudio propuesto pretende examinar el impacto de la IA en la gestión logística del Valle de Aburrá, centrándose en la optimización de rutas de transporte para las PYMES. Para lograr este objetivo, se han delineado objetivos específicos que abarcan desde la identificación de los algoritmos más adecuados para la implementación de IA hasta la evaluación de los cambios en los costos asociados a través de la automatización de procesos logísticos. La metodología diseñada para este estudio combina enfoques mixtos (cuantitativos y cualitativos), se utilizarán técnicas de análisis estadístico para examinar datos relacionados con tiempos y costos de transporte, se garantizará el consentimiento informado de todas las empresas participantes, así como la confidencialidad de la información recopilada, cumpliendo con estrictas consideraciones éticas. Palabras clave: Inteligencia ar