Decidir dónde se coloca físicamente la mercancía recibida es una tarea que la IA puede asumir en parte. El cálculo detrás de esa decisión — qué ubicación se corresponde con la velocidad de rotación, el espacio y el tipo de producto — se presta bien para el software. El desplazamiento físico de cajas, palés o cajones hacia ese lugar, no. Esa distinción determina toda la respuesta.
La tarea en sí está muy estructurada: un wms puede calcular una ubicación con reglas fijas — velocidad de rotación, dimensiones, caducidad, compatibilidad con productos vecinos. No es trabajo creativo ni una tarea con mucho margen de criterio: la lógica se puede fijar en gran medida en reglas, no es algo que haya que reconsiderar caso por caso. El cumplimiento normativo tampoco tiene gran peso: rara vez existen obligaciones legales que exijan una valoración distinta por ubicación de almacenamiento, salvo quizás en el caso de sustancias peligrosas o mercancía refrigerada.
Lo que inclina la balanza hacia 'en parte' en lugar de 'completamente' es el aspecto físico. El volumen de esta tarea es alto — cada palé, cada caja, cada día de nuevo — y ese volumen hace atractiva la automatización. Pero la ejecución requiere acciones físicas: coger algo, desplazarlo, colocarlo, a menudo en lugares que no siempre son accesibles para un robot sin adaptar el propio almacén. Mientras ese paso físico siga siendo trabajo humano, también seguirá siendo necesario el control en el suelo del almacén, aunque el cálculo esté automatizado.
Un almacén recibe un palé con artículos de rotación rápida. El wms calcula, en función de la velocidad de rotación y el espacio disponible, que este debe colocarse en una ubicación cercana a la zona de salida, en lugar de al fondo junto al stock lento. Ese cálculo se realiza automáticamente, en el momento mismo de la recepción. Un operario de almacén recibe la ubicación en su escáner y desplaza el palé físicamente. El trabajo de pensar ha sido asumido; el de levantar y transportar, no.
En una empresa con un almacén automatizado — con shuttles, sistemas AS/RS u otra robótica para el desplazamiento físico — la balanza se desplaza. Allí, el ciclo completo, desde el cálculo hasta la colocación, puede transcurrir sin intervención humana. En una empresa sin un wms con lógica de ubicación, o con un surtido que varía mucho en forma y peso, ocurre lo contrario: entonces incluso el cálculo sigue siendo en parte trabajo humano, porque las reglas no se pueden fijar bien. El resultado depende, por tanto, no solo de la tarea en sí, sino de lo que ya existe: sistemas, robótica y la previsibilidad del surtido.
En empresas con un wms que soporta lógica de ubicación, la decisión de asignación suele estar ya automatizada; lo que queda es la ejecución física y su supervisión. Se trata de un tipo de cambio distinto al que se da, por ejemplo, en la monitorización de los niveles de inventario, donde se asume principalmente la señalización y la decisión sin que nadie tenga que desplazar nada físicamente. También es distinto de la generación y asignación de listas de picking, donde la planificación sí se puede automatizar por completo pero la ejecución vuelve a recaer en una persona. El trabajo de almacén consiste en una serie de tareas de este tipo, cada una con su propia relación entre trabajo intelectual y trabajo físico, como se puede ver también en el picking y embalaje de mercancías o en la colocación de pedidos a proveedores. Un resumen de cómo se relacionan estas tareas entre sí dentro del proceso logístico se encuentra en qué trabajo en la logística puede asumir hoy la IA.
Esto no es una declaración sobre cuánto personal necesita o debería tener un almacén. Se trata de la naturaleza de una tarea: qué parte de ella se puede calcular según reglas fijas, y qué parte sigue requiriendo acción física. Lo que una empresa haga con ese resultado — organizar los turnos de otra manera, reorganizar el espacio, invertir en robótica — es una decisión que corresponde a la propia organización y que, cuando afecta al personal, está sujeta a los requisitos legales propios en la materia. No ofrecemos asesoramiento de personal ni fundamentación para decisiones de despido; describimos en qué consiste el trabajo.
La clasificación en ocho ejes — desde el grado de estructuración hasta el coste del error — que sustenta este tipo de valoraciones se explica paso a paso en la página sobre cómo evaluamos una tarea. Esa explicación aclara por qué el trabajo físico, a pesar de su alto volumen y su estructura clara, da sin embargo un resultado distinto al del trabajo puramente administrativo con las mismas características.
Si desea saber cómo se aplica esto a su propio almacén, el primer paso no es esta tarea concreta, sino el patrón de trabajo más amplio: cuánto del trabajo en su almacén consiste en decidir, y cuánto en desplazar físicamente. El quickscan gratuito de FTE TO AI consta de doce preguntas, se puede realizar sin crear una cuenta, y ofrece una indicación de qué parte de las horas de su perfil se puede asumir hoy con IA. El análisis de trabajo completo, que mapea tarea por tarea el trabajo de toda una empresa incluyendo el cálculo de fte, está todavía en construcción y no está disponible por el momento.
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