Por Natan Taubas, Asesor Legal de AECAUM.
Siguiendo el hilo conductor de las reflexiones realizadas por Ignacio Rodríguez Quintana en su
columna de la primera entrega de este newsletter (leer nota anterior) no hay duda de que los temas
regulatorios son parte relevante para la eficiencia del sector.
No paso por alto que son épocas donde la discusión sobre los marcos normativos de las actividades
reguladas se inclina hacia una visión general de eliminación o simplificación de normas, en un contexto
de desregulación de la actividad económica.
Entre los sectores alcanzados por ese proceso desregulatorio se encuentra el postal, pero la idea de esta columna me desafía dando una vuelta de tuerca a ese debate, que es: cómo la regulación actual o futura acompaña -o en su caso dará marco- a las nuevas realidades que tiene el sector, tanto en el modo de su prestación como en las vinculaciones que se generan con los distintos sujetos de la cadena de valor.
En esta oportunidad me voy a detener en una cuestión, hoy habitual y muy relevante, que hace muy poco tiempo atrás directamente no existía. Durante los últimos años, las empresas de última milla se han sumado a sistemas de prestación y organización de sus servicios donde las decisiones automatizadas determinan aspectos fundamentales de su actividad empresarial: cuántos envíos procesar -recibo y entrega-, a qué tarifa, en qué zonas, con qué prioridad.
Y lo cierto es que estas decisiones en general les son en principio ajenas al prestador postal, y son centralizadas mayormente por quienes hoy denominamos agregadores de envíos (tal su nombre en la regulación) o marketplace (según su nombre de uso habitual), y que en adelante denominaremos plataformas.
A ello se suma que estas plataformas procesan estas decisiones a través de herramientas de desarrollo tecnológico, que ponen en funcionamiento un algoritmo que termina tomando dichas decisiones como si fuera una entidad autónoma, externa y neutral. Naturalmente, ese algoritmo ha sido diseñado, programado y ajustado por personas con objetivos comerciales específicos. Y si bien no es mi intención entrar en el debate sobre si dichas herramientas tienen o no tales cualidades, considero que hay ahí una oportunidad / necesidad donde la regulación podría traer certezas respecto del modo en que dichos algoritmos deberían funcionar para aportarle transparencia a los prestadores postales y al modo en que ellos negocian sus acuerdos contractuales con lasplataformas.
¿Y sobre qué debería versar esa regulación?
Y como actualmente ocurre con el devenir tecnológico, es interesante buscar ejemplos en el derecho comparado a fin de ver qué se ha hecho en el mundo ante estas mismas realidades. Un interesante ejemplo de esto es el Digital Service Act (en adelante DSA) que es el reglamento de la Unión Europea que regula entre otros, a las plataformas de comercio electrónico, en lo que aquí interesa como agregadores de envíos, que ha centrado parte de su esfuerzo normativo en la búsqueda de la transparencia del funcionamiento de todos los algoritmos, entre ellos, los vinculados a la asignación de envío a los prestadores postales y de la última milla, tanto respecto de los vínculos B2B, como de los vínculos B2C.
Dicha normativa plantea la transparencia en los sistemas de recomendación, delineando el modo en que deben hacerlo las plataformas, y orientado a los vínculos B2C, y el enfoque en las obligaciones generales de transparencia contractual, apuntadas a las relaciones B2B, de mayor interés para esta columna, lo cual aborda la claridad en las condiciones generales y la transparencia en el sistema de clasificación.
Y si bien la DSA establece el marco general de transparencia y seguridad para los usuarios en el entorno digital , es importante destacar que esta se complementa con el Reglamento (UE) 2019/1150 (conocido como Reglamento P2B). Esta norma específica es la que obliga a las plataformas a detallar en sus contratos los parámetros principales que determinan la clasificación y asignación de servicios , protegiendo a los prestadores de decisiones algorítmicas arbitrarias o cambios inesperados en los sistemas de puntuación y penalización.
Para ello la normativa desarrolla recomendaciones, requisitos, nivel de información, apertura, y otra serie de tópicos a las que deben adecuarse las plataformas en el desarrollo de algoritmos para la asignación de envíos.
Con este ejemplo, como seguramente haya otros, a la conclusión a la que quiero arribar es a responder la primera pregunta, esto es: las necesidades regulatorias van mutando de acuerdo con las nuevas realidades del modo en que se prestan los servicios de última milla, y al rol de los distintos sujetos que intervienen en la cadena de valor.
De allí que no hay duda de que el viento desregulatorio, con relación a la otrora regulación más estricta del sector, fue un paso adelante en adecuar la normativa a las nuevas realidades del sector, pero estas nuevas realidades también nos desafían a pensar nuevas regulaciones que den eficiencia, transparencia y previsibilidad a los prestadores postales ante la nueva realidad en que el mayor volumen de envíos se genera en un nuevos escenarios negociales.
Natan Taubas
https://www.btabogados.com.ar/
Tres lecturas recientes permiten entender que el impacto
de la inteligencia
artificial en logística no pasa solo por las tareas cognitivas y administrativas, sino
también por la reconfiguración de las redes, la automatización de la ejecución y
la necesidad de sostener trabajo genuino en actividades centrales para el
funcionamiento dela economía.
Norberto Cerasale, docente de la Diplomatura en Logística, E-commerce y Optimización de Procesos, a cargo del curso de Fullfilment - UNDELTA - AECAUM
En los últimos meses, el debate sobre IA y empleo se volvió más intenso. Y con razón. Pero también se volvió, en muchos casos, demasiado lineal. Se habla de IA como si fuera una única fuerza homogénea que impacta de la misma manera sobre todas las actividades. No es así. Tres textos recientes ayudan a ordenar mejor la conversación..
El primero, publicado por Anthropic, propone una idea metodológicamente muy valiosa: no alcanza con medir qué podría hacer la IA en teoría; hace falta observar qué tareas están siendo efectivamente cubiertas en contexztos reales de trabajo. Para eso introduce la noción de “observed exposure”, que combina factibilidad teórica de los LLMs con uso observado, dando mayor peso a los usos laborales y a los casos en los que la IA parece automatizar tareas más que simplemente asistirlas. Por ahora, su conclusión es prudente: la IA todavía está lejos de alcanzar todo su potencial teórico. No se observa aún un aumento sistemático del desempleo en las ocupaciones más expuestas. Pero sí aparece una señal sugestiva de desaceleración en la contratación de trab ajadores jóvenes enesos puestos
El segundo texto, de Ajay Banga, presidente del Banco Mundial, amplía drásticamente la escala del problema. En los próximos 10 a 15 años, 1.200 millones de jóvenes de países en desarrollo alcanzarán la edad de trabajar, pero las tendencias actuales permitirían crear apenas unos 400 millones de empleos. La brecha es estructural. Y la respuesta que propone tampoco es abstracta. Habla de tres pilares muy concretos: infraestructura física y humana, un entorno favorable para los negocios y apoyo al crecimiento de empresas, especialmente MiPyMEs. El planteo de fondo es claro: si esa transición se gestiona bien, puede convertirse en una base de crecimiento y estabilidad. Pero si se gestiona mal, derivará en más fragilidad, presión institucional y conflicto.
Leídos juntos, ambos textos se complementan de manera muy potente. Anthropic pone el foco en cómo la IA empieza a alterar el contenido del trabajo y, especialmente, las puertas de entrada a ciertas ocupaciones. Banga, por su parte, recuerda que el gran desafío histórico sigue siendo crear empleo productivo a escala, en economías que necesitarán absorber enormes contingentes de nuevos trabajadores. Dicho de otra manera: no alcanza con preguntarnos qué tareas puede desempeñar un modelo de inteligenciaartificial. También tenemos que preguntarnos dónde, cómo y en qué sectores vamos a generar oportunidades de trabajo genuinas.
Y es justamente ahí donde la tercera lectura, de McKinsey, resulta especialmente relevante para nuestro sector.
Su artículo sobre la reconfiguración de las cadenas globales de suministro muestra que la transformación actual ya no está explicada solo por geopolítica, costos o tensiones comerciales. También está siendo impulsada por tecnologías como AI, automation y digital supply chain management,que están cambiando qué puede producirse dónde y bajo qué configuración de red. Pero el aporte más importante del texto está en otro punto: muchas compañías siguen teniendo una visibilidad limitada de sus vulnerabilidades reales, especialmente más allá del tier 1 (es decir, más allá de sus proveedores directos, hacia los proveedores de esos proveedores y otras capas más profundas de la red), y continúan recurriendo a buffers de inventario como mecanismo defensivo, aun cuando eso inmoviliza capital y posterga mejoras de productividad. McKinsey plantea que la alternativa superadora es desarrollar la capacidad de reassess and realign las redes productivas y logísticas de manera continua.
Fuente: Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence. Anthropic
Este punto es clave para evitar una lectura superficial del análisis de Anthropic. Este trabajo no afirma en ningún momento que la logística tenga “baja exposición” como una categoría sectorial cerrada. Su marco está centrado en tareas y ocupaciones, con un recorte muy marcado sobre LLMs: lenguaje, análisis, automatización cognitiva y uso observado en flujos de trabajo. Es decir, pone el foco en actividades en las que la inteligencia artificial puede comprender, clasificar, resumir, redactar, organizar información, asistir decisiones o ejecutar parte de una tarea intelectual dentro de un contexto laboral concreto. Bajo ese lente, es razonable pensar que dentro del universo logístico las tareas relativamente más expuestas sean las administrativas, analíticas y documentales: reporting, forecasting de demanda, planificación, gestión de incidencias, control tower, coordinación de transporte, comunicación con clientes o gestión de datos maestros. Pero eso no agota, ni mucho menos, la transformación que ya está atravesando el sector. El propio paper aclara que su enfoque no captura todos los canales por los cuales la IA puede remodelar el mercado laboral.
En logística, la transformación profunda no entra solo por el lenguaje. Entra por la combinación entre más visibilidad, más software de decisión, más automatización de flujo, más capacidad de simulación y más rediseño continuo de red.Y entra también, cada vez con más fuerza, por la robotización.
Acá conviene hacer una precisión importante. La robotización no es únicamente una herramienta para sustituir el esfuerzo manual. Su efecto más profundo es otro: estandariza, acelera y densifica la ejecución. Estandariza, porque reduce variabilidad y vuelve más predecibles los flujos operativos. Acelera, porque incrementa velocidad, consistencia y capacidad de respuesta. Densifica, porque permite procesar más volumen por metro cuadrado, por hora y por nodo, sin crecer linealmente en horas-hombre ni superficie.
Eso vale para centros de distribución, centros de fulfillment, hubs urbanos, operaciones de crossdocking y, en general, para la distribución en todas sus etapas: primera milla, media milla y última milla. En otras palabras: si en el mundo de oficina la IA entra primero por el texto, en logística entra por la red y por el flujo.
Por eso, para las empresas de correo y última milla, la pregunta estratégica es mucho más amplia: ¿cómo construir operaciones capaces de ver mejor, decidir de manera oportuna, reasignar más rápido y ejecutar con mayor densidad y consistencia?
La respuesta empieza a tomar forma en un concepto cada vez más relevante: orquestación inteligente.
Ese es el verdadero terreno competitivo que se abre. No estamos solamente ante una conversación sobre productividad o automatización puntual, sino sobre arquitectura operativa: sobre qué tipo de red puede adaptarse mejor a un entorno más incierto, más exigente y más dinámico, y sobre qué empresas seguirán dependiendo de buffers, parches y reacción, y cuáles desarrollarán la capacidad de anticipar, simular, orquestar y reconfigurar sus operaciones de manera continua.
Visto así, los tres textos terminan convergiendo en una misma tesis. Anthropic ayuda a entender cómo la IA empieza a afectar el contenido del trabajo y las ocupaciones expuestas. Banga recuerda que el desafío global sigue siendo crear empleo productivo a escala. McKinsey muestra que la verdadera ventaja competitiva en logística vendrá de la capacidad de rediseñar redes, fortalecer visibilidad y transformar la ejecución mediante automatización e inteligencia operativa.
Llevado al terreno específico de los servicios de fulfillment y distribución de última milla, la inteligencia operativa se juega no solo en grandes decisiones de red, sino también en la capacidadde articular nodos, inventario, preparación de pedidos, clasificación, ruteo y ejecución de entregas bajo condiciones de alta variabilidad para operar promesas de entrega con alto nivel de precisión y velocidad. En este tipo de operaciones, ver mejor, decidir antes y reasignar más rápido deja de ser una mejora incremental para convertirse en una condición de competitividad.La conversación sobre IA entonces pasa por rediseñar integralmente el modo en que se organizan y ejecutan el fulfillment y la distribución en el marco de redes cada vez más exigentes, dinámicas y sensibles al nivel de servicio.
En ese marco, la Diplomatura en Logística, eCommerce y Optimización de Procesos impulsada por AECAUM y la Universidad Nacional del Delta cobra un valor estratégico. Si la transición exige construir infraestructura humana, y si las organizaciones deberán fortalecer capacidades para leer mejor sus redes, anticipar cambios y rediseñar operaciones con mayor agilidad, entonces formar perfiles capaces de pensar en términos de arquitectura de red, visibilidad, automatización y rediseño de procesos no solo ayuda a interpretar el cambio: ayuda, sobretodo, a protagonizarlo.
Por Norberto Cerasale,
https://thefulfillmentagency.com/
info@thefulfillmentagency.com
Fuentes:
