Así ayuda la inteligencia artificial a la distribución farmacéutica

La inteligencia artificial junto a otras tecnologías disruptivas como el machine learning o el Internet of Things han ayudado a la recaudación y aprovechamiento de los datos para conseguir, con ello, optimizar operaciones y procesos. 

Esta tecnología, relativamente reciente, ha experimentado un mayor auge en los últimos años y se estima que seguirá creciendo de manera exponencial a medida que se introduzca en distintas áreas del conocimiento.

La distribución es una de estas áreas donde la IA tiene mucho que aportar, ayudando a mejorar servicios, creando nuevos modelos de gestión basados en datos u optimizando los procesos propios de la profesión. 

Tres formas de integración de la IA en la distribución

1. Optimización de pedidos 

Gracias al trabajo conjunto del Big Data y la IA podemos conocer el comportamiento de los usuarios y predecir sus próximos pasos a la hora de realizar un pedido. Esto resulta más fácil de determinar en profesiones donde los pedidos tienen determinada periodicidad, como es la farmacia. 

Al aunar ambas tecnologías desde el almacén, se puede hacer una previsión de aprovisionamiento y, a su vez, facilitar los datos a las farmacias para que puedan realizar los pedidos en función a experiencias anteriores. 

Además, a través del aprendizaje de los datos, se pueden predecir determinadas tendencias del mercado que ayudan a ver un panorama más amplio de la realidad, accediendo a datos interesantes que podrían ser pasados por alto debido al gran volumen de estos. 

2. Automatización de almacenes

La robotización se ha convertido en un imprescindible en los almacenes, los cuales ayudan a optimizar procesos, reducir costes y cumplir con determinadas tareas de forma más rápida y eficiente. 

De esta manera, las personas encargadas del almacén pueden emplear su tiempo en desarrollar tareas más complejas y creativas, dejando que los robots se encarguen de los procesos repetitivos de organización, preparación de pedidos, selección y manipulación de productos, evaluación de calidad o incluso el empaquetado para su posterior distribución. 

3. Optimizador de rutas

Al entrenar determinados algoritmos se puede conseguir una optimización de rutas que no solo considere los kilómetros a recorrer, si no también el peso y tamaño de productos, las necesidades de refrigeración etc. Además, gracias a la información en tiempo real proporcionada por buscadores y sistemas gps, se puede saber si hay tráfico en una determinada ruta, restricciones por horarios de entrega etc. 

Esto resulta no solo en la reducción de costes de combustible, sino que también ayuda a mejorar la eficiencia de entrega de productos, manteniendo una relación responsable con el medioambiente.