El gigante global del comercio electrónico, Amazon, ha anunciado que ha desplegado hasta 1 millón de robots en su red logística, una cifra que se aproxima al tamaño de su fuerza laboral en los almacenes. Al mismo tiempo, Amazon también ha lanzado un sistema de inteligencia artificial llamado DeepFleet, que optimiza las rutas de movimiento de los robots, logrando así aumentar su eficiencia operativa en un 10% y reducir efectivamente los costos de entrega.
Actualmente, Amazon cuenta con aproximadamente 1.5 millones de empleados en todo el mundo, de los cuales alrededor de 1.2 millones trabajan en almacenes. La compañía ha desplegado robots en más de 300 centros logísticos, y el 75% de los centros de distribución cuentan con robots que ayudan en las operaciones. Informes indican que el promedio de empleados por instalación en Amazon cayó el año pasado a 670, marcando el mínimo récord en dieciséis años. Con la promoción de la automatización, la cantidad de paquetes que cada empleado gestiona ha aumentado casi 22 veces en una década, pasando de 175 a cerca de 3,870, lo que demuestra la mejora en la eficiencia que trae la automatización.
DeepFleet, como un modelo de IA generativa, utiliza los datos logísticos internos de Amazon y herramientas de AWS como Amazon SageMaker para construir un sistema que coordina el movimiento de los robots en toda la red de cumplimiento, similar a un sistema de control de tráfico. Al imitar el concepto de gestión inteligente del tráfico, este sistema puede reducir significativamente la congestión dentro de los almacenes y optimizar las rutas, acelerando la eficiencia en el procesamiento de los pedidos de los clientes.
Amazon ha declarado que DeepFleet puede ubicar los productos más cerca de los clientes para lograr entregas más rápidas y reducir costos. Este modelo de IA continuará aprendiendo y mejorando, descubriendo nuevas formas de optimización de la colaboración robótica, lo que elevará la eficiencia y la seguridad en el trabajo, además de generar nuevos puestos de trabajo en mantenimiento y operaciones tecnológicas. Desde 2019, más de 700,000 empleados han participado en la formación para estos roles relacionados.
La implementación de robots en Amazon comenzó en 2012 con los robots de movimiento de estanterías en sus almacenes, y actualmente ya operan 11 tipos diferentes de robots. Entre ellos, el robot principal, Hercules, se encarga de trasladar las unidades completas de estanterías cerca del personal, lo que reduce el tiempo de caminata y acelera la selección de productos; mientras que Pegasus transporta paquetes de manera eficiente entre los centros de cumplimiento mediante su sistema de unidades con ruedas.
Además, el primer robot móvil completamente autónomo de Amazon, Proteus, ya puede colaborar de manera segura con humanos en los almacenes. Por otro lado, el robot táctil Vulcan utiliza sensores de fuerza y tecnología de inteligencia artificial para realizar operaciones táctiles que alivian la carga de trabajo repetitiva de los trabajadores. El robot bípedo Digit, desarrollado por Agility Robotics, actualmente está en fase de pruebas y se espera que en el futuro asuma responsabilidades como la descarga de camiones.
En el sistema robótico Sequoia, estos robots móviles, sistemas de pórtico, brazos robóticos y estaciones de trabajo ergonómicas se integran de manera efectiva para lograr la gestión de inventarios mediante la contenedorización. El brazo robótico Robin puede clasificar y transferir paquetes entre diferentes sistemas usando visión y succión; mientras que Cardinal se encarga de levantar objetos pesados y llevarlos hasta los camiones de entrega. Por su parte, Sparrow utiliza ventosas y visión por computadora para seleccionar artículos individuales de bolsas.
Titan, esta versión más poderosa, ha sido diseñada para transportar inventarios más pesados, mientras que la plataforma de robots móviles modular Xanthus puede adaptarse a diversas necesidades operativas de almacén mediante accesorios intercambiables. Rowan Curran, analista de Forrester, señala que DeepFleet demuestra la creciente madurez de los proveedores de IA generativa en la creación de modelos no lingüísticos, resaltando el valor de escalado de estos modelos y la posibilidad de múltiples casos de uso.
Empresas del sector como Netflix y Microsoft también están desarrollando activamente modelos fundamentales dirigidos a nuevos usos. Netflix ha lanzado un modelo de recomendaciones basado en el historial de visualización de sus miembros, mientras que Microsoft ha introducido un modelo de IA generativa enfocado en la jugabilidad. Expertos opinan que, siempre que las empresas cuenten con una sólida base de datos y una potente capacidad de entrenamiento, podrán crear una variedad de casos de aplicación a partir de estos modelos fundamentales.
