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Urbantz lanza Milo, agentes de IA para gestionar entregas de última milla
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Urbantz estrena Milo, un asistente de IA que pone agentes a trabajar sobre el plan de reparto cuando alguien del equipo se lo pide por escrito. Explore resuelve dudas a partir de la información del cliente, Agents aplica cambios en las rutas y Workflows prepara procesos completos para su revisión. Milo actúa siempre bajo los permisos y normas de cada empresa, y la creación de agentes propios llegará más adelante, sin fecha.
La empresa belga de software de reparto pone agentes de IA a modificar el plan de entregas a partir de órdenes escritas en lenguaje corriente.
Urbantz, una empresa belga de software para gestionar repartos, ha lanzado Milo, un asistente de inteligencia artificial con el que planificadores y gestores de tráfico piden trabajos, con sus propias palabras, a agentes ya preparados que actúan sobre el plan de entregas. Lo anunció este 13 de octubre desde Bruselas, y Milo y su agente Explore están disponibles desde ese mismo día para todos sus clientes.
Urbantz trabaja en la última milla, el tramo final del reparto hasta el destinatario. Nació en 2015 y, según su nota de prensa en castellano, su plataforma supera los 50 millones de entregas anuales, repartidas en más de 20 países, y la usan más de 100 grandes empresas. La nota cita, entre otras, a Carrefour, El Corte Inglés, Siemens, Bosch y PcComponentes.
El punto de partida es que una ruta no queda cerrada cuando se planifica. La compañía calcula que en su plataforma se hacen cerca de 52.000 cambios a la semana sobre rutas ya planificadas, y que la mayor parte se siguen aplicando a mano, de uno en uno.
Milo se organiza en tres niveles. Explore contesta preguntas con los datos del propio cliente: el ejemplo de la empresa es el de un responsable que quiere saber por qué un almacén no cumplió sus franjas de entrega la semana anterior y recibe la causa sin montar un informe. Agents ejecuta órdenes sobre el plan, como sumar los pedidos que van con retraso a las rutas de la tarde, y el cambio se aplica en el momento. Workflows sirve para procesos enteros: el equipo describe uno, por ejemplo proponer otra franja cuando una entrega falla, y Milo deja un borrador que las personas revisan y activan.
Los agentes funcionan dentro de la plataforma y con su propio optimizador, de modo que heredan las normas del cliente: cada acción respeta los permisos, las reglas y las aprobaciones que este haya definido, y queda registrada y explicada. Urbantz sostiene que así los equipos pueden anticiparse en vez de reaccionar, con menos entregas fallidas y un coste más bajo por entrega.
«Milo es solo el primer paso: hoy, nuestros agentes; mañana, los de nuestros clientes», afirma Thomas Paré, director de tecnología de Urbantz.
Ese siguiente paso, que los clientes puedan crear sus propios agentes, no tiene fecha. La nota tampoco da precios ni aclara si Milo se paga aparte.
Por qué importa · análisis y opinión
Planificar una ruta ya lo hacía un optimizador; lo que seguía en manos de personas era todo lo que se tuerce después. Milo apunta justo ahí: un agente que recibe una orden escrita y toca el plan en marcha, sin que alguien mueva cada parada. Para quien dirige un equipo de tráfico, la diferencia está en dónde se va el tiempo, que pasa de corregir a supervisar. La condición que hace viable el producto es la menos vistosa: permisos, aprobaciones y un registro que explica cada cambio. Sin eso, ninguna empresa dejaría a un programa reordenar sus repartos. Quedan dos incógnitas que la nota no resuelve: cuánto cuesta y cuándo podrán los clientes construir agentes a su medida. Una empresa de reparto que ya use una plataforma de rutas hará bien en preguntar a su proveedor qué ofrece en este terreno.
Fuente oficial: Urbantz · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
