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Carreras, aplicando IA a TBO – The Big One, software de gestión integral logístico.
Carreras Grupo Logístico, fundado en 1933, es uno de los líderes logísticos de referencia en Europa. En la actualidad ofrece todos los servicios propios de dicho sector: transporte nacional e internacional, multimodal, almacenaje, distribución, manipulación, co-packing, paletería, gestión del punto de venta y consultoría logística. Carreras cuenta con una plantilla de más de 2600 empleados, una red logística de más de 600.000 metros cuadrados distribuidos en 46 centros logísticos y controla una flota de más de 1000 camiones. En 2023 cerró con una cifra de facturación de más de 365 millones de Euros.La red de Carreras se extiende por España y con sus filiales en Portugal, Francia e Italia dónde da servicio a más de 1500 clientes, siendo estos referentes en cada uno de sus sectores.
Centrados en la gestión global de la cadena de suministro, con el ánimo de dar cualquier servicio logístico a nuestros clientes, Carreras cuenta con un sistema de gestión logístico integral propio denominado TBO, una plataforma vanguardista de software dónde es capaz de modelar todos los procesos y soluciones para sus clientes y su gestión operativa interna para todos sus servicios.
TÍTULO DE LA BUENA PRÁCTICA:
Aplicando IA a TBO – The Big One, software de gestión integral logístico.
DESCRIPCIÓN CORTA DE LA BUENA PRÁCTICA:
TBO es el sistema de gestión integral logístico de Carreras. Desarrollado por su equipo de IT, cubre todos los procesos en los que la empresa opera: transporte, distribución, almacenaje y la relación con sus clientes. Carreras se propuso utilizar Inteligencia Artificial Generativa (IAG) tanto para el desarrollo de su producto software como para convertir TBO en el primer aplicativo logístico conversacional.
El sistema TBO, a la vanguardia respecto a sistemas de gestión de la cadena de suministro, al integrar en un sistema unificado todas las actividades, se ha convertido en el primer software logístico conversacional. Los usuarios pueden interactuar con una IA para obtener ayuda respecto de los procesos de la empresa, características propias de sus clientes o funcionamiento de los diferentes módulos de la aplicación. Con este uso de la IA, Carreras está incrementando la calidad en la respuesta a sus clientes, facilita el aprendizaje de sus colaboradores y reduce los tiempos de respuesta.
TBO es, además, una plataforma dónde Carreras brinda desarrollos a medida para sus clientes. La alta demanda ha hecho que Carreras cambie todos sus procesos de desarrollo de software para utilizar las técnicas más avanzadas utilizando IA generativa. Con este cambio, ha reducido un 20% el tiempo medio de desarrollo y está experimentando una mejora en su experiencia de usuario.
DESARROLLO DE LA BUENA PRÁCTICA:
El desarrollo de la práctica se ha centrado en la aplicación de Inteligencia Artificial Generativa sobre el sistema TBO de gestión logística. Se han implementado 2 casos de uso, el primero, centrado en el usuario, para la generación de un asistente o copiloto conversacional que permita interactuar con la aplicación en lenguaje natural. El segundo, centrado en el proceso de desarrollo, dónde se han revisado todos los perfiles involucrados en el desarrollo, y se han implantado e implementado soluciones utilizando IA generativa para mejorar todo el proceso.
Para convertir el sistema TBO en conversacional se han llevado a cabo 4 actividades principales:
– Modificar la arquitectura del sistema para incrustar un elemento tipo «chat» con el que interactuar.
– Conectar las conversaciones con un modelo LLM de IA generativa utilizando Azure OpenAI para proteger la información empresarial.
– Crear un RAG (Generación Aumentada de Recuperación) con todo el conocimiento de los procesos y funciones del sistema.
– Implementar funcionalidades de respuesta sin interfaz de usuario para que el sistema realice acciones cuya orden se da en la conversación.
Uno de los puntos importantes, más allá de implementar novedosas soluciones tecnológicas, ha sido el entrenamiento de la IA con la creación del RAG propio de respuesta. Para ello, un equipo multidisciplinar operativo y técnico han trabajado en ir optimizando la respuesta siendo clave la gestión y gobierno del dato.
Una vez en producción la nueva IA generativa, se ha llevado a cabo el despliegue dónde se han modificado los procesos e instrucciones de trabajo de los diferentes equipos de Carreras para optimizarlos y mejorar la respuesta a cliente, fin principal del desarrollo de la IA.
En el caso de la mejora para el desarrollo de software, el equipo de IT llevó a cabo una reingeniería de su proceso de desarrollo de software para analizar de qué modo se podía utilizar Inteligencia Artificial en los diferentes perfiles involucrados en el proceso de desarrollo.
Uno de los objetivos que tiene Carreras en este caso es el de facilitar el proceso de desarrollo para que perfiles técnicos y no técnicos interactúen de una mejora forma, mejorando la respuesta al cliente y democratizando el proceso de desarrollo. Por supuesto también se han mejorado los procesos técnicos del desarrollo.
El resultado ha sido el uso e implementación de 4 IAs generativas para facilitar el proceso
– Definición de requisitos: En este caso se han desarrollado una IA generativa que es capaz de desgranar técnicamente los requisitos de las nuevas aplicaciones partiendo de lenguaje natural, de este modos, personas sin entendimiento técnico, pueden escribir requisitos del comportamiento de la aplicación.
– Diseño por IA. En este caso, el equipo de diseño, es capaz de diseñar bocetos de las futuras herramientas y utilizando una IA generativa, se obtiene el código de la parte visual de la nueva solución. Para poder utilizar esta IA, es clave que Carreras dispone de un sistema de diseño estándar propio denominado Cierzo, con el que la IA está entrenada.
– Desarrollo de software: En este caso se ha desplegado el uso de un asistente/copiloto, GitHub Copilot, para el proceso de codificación y validación y, además, se ha implementado una IA generativa propia con un RAG, entrenada con todo en conocimiento del ciclo de vida de software para que el equipo de desarrollo obtenga respuesta rápida en caso de dudas sobre la arquitectura de TBO. En este caso se ha integrado la IA tanto en el propio sistema TBO como a través de Teams por facilidad para el equipo.
– IA para test: Del mismo modo que en el primer punto, partiendo de lenguaje natural, se ha creado una IA generativa que crea las pruebas que el nuevo sistema debe de cumplir, mejorando la calidad y facilitando el entendimiento con el equipo técnico.
Esta revisión del proceso de software se ha visto complementada de manera transversal con el uso de copilotos en las herramientas de comunicación y productividad y otras herramientas más sencillas desarrolladas por Carreras con IA generativa como por ejemplo para traducir textos o para crear documentos funcionales dado un código fuente.
RESULTADOS E IMPACTO:
Los resultados se han dividido también en base a los dos casos de uso de IA generativa realizados. Estos resultados no han logrado su punto máximo dado que la tecnología es reciente y sigue en despliegue y evolución.
Por una parte, convertir TBO en una aplicación conversacional, ha mejora el tiempo de respuesta de tickets de soporte en cuanto a dudas y hemos logrado además mejorar la calidad dado que los usuarios pueden obtener respuesta más ágil y especializada por cliente. La IA responde una media de 300 tickets al día, cuando hasta su implantación, existían menos 20 tickets de manera manual.
En el lado del desarrollo de software utilizando IA, hemos logrado mejorar un 20% el tiempo de respuesta e incrementado las actividades de co-creación de iniciativas con las personas involucradas.
De manera general, además, se ha obtenido un aprendizaje importante y se ha creado la arquitectura para recibir nuevos casos de uso basados en IA.
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