Overroute, un'azienda di software per intelligenza artificiale incubata attraverso il programma UpLabs di JB Hunt, ha distribuito la propria piattaforma a centinaia di utenti di JB Hunt distribuiti tra le divisioni intermodale, over-the-road e dedicata del vettore, ha dichiarato l'amministratore delegato Alex Reed in un'intervista con FreightWaves.

Lo strumento rende disponibili i dati interni e assiste i rappresentanti a contatto con i clienti nel rispondere alle richieste, creare report e gestire le eccezioni di servizio — un'attività che Reed ha descritto come la prima fase di un'iniziativa più ampia verso l'ottimizzazione delle risorse.

L'implementazione è significativa sia per i vettori che per gli spedizionieri perché mira a quel che è ampiamente considerato il livello più complesso della tecnologia del trasporto su gomma: le operazioni lato risorse. JB Hunt, quotata in borsa su NASDAQ come JBHT e costantemente classificata tra le più grandi aziende di trasporto su gomma del Nord America per fatturato, gestisce una delle flotte miste più complesse del settore — che comprende container intermodali, servizi dedicati a contratto e dry van over-the-road. Invece di sviluppare strumenti per gli intermediari — in genere i primi adottanti della tecnologia del trasporto merci — Overroute collabora direttamente con uno dei più grandi vettori basati su risorse del Nord America, offrendo alla startup una visione eccezionalmente dettagliata dei flussi di lavoro aziendali fin dall'inizio.

Reed ha dichiarato che l'implementazione attuale è deliberatamente concentrata su automazioni a basso rischio. L'azienda sta sperimentando funzionalità di fissaggio degli appuntamenti e ha già testato quella che ha definito "chiamata operativa per colmare le lacune nei dati". La fase successiva, prevista nei prossimi mesi, si concentrerà sull'aiutare i responsabili del trasporto di prima linea e i responsabili delle operazioni a prendere decisioni migliori sul posizionamento dei conducenti e delle risorse nella rete di JB Hunt.

"Penso che quello che ho osservato è che se si guarda a come queste decisioni vengono prese lungo tutta la rete, il punto in cui si può avere il maggiore impatto è davvero la prima linea, i responsabili del trasporto, i responsabili delle operazioni, dove spostano le risorse, spostano i conducenti," ha affermato Reed.

Reed ha inquadrato l'approccio di Overroute all'automazione su tre livelli: attività che possono essere completamente automatizzate, attività che richiedono l'approvazione umana e attività che richiederanno sempre una persona nel processo. Il monitoraggio track-and-trace e le risposte ai clienti rientrano oggi nella prima categoria. Le decisioni su instradamento delle risorse e assegnazione dei conducenti si collocano saldamente nella terza, almeno per ora.

"Queste decisioni poi si amplificano lungo tutta la rete," ha detto Reed, sostenendo che migliorare la qualità delle decisioni di prima linea produce effetti downstream sproporzionati sul posizionamento dei viaggi di ritorno e sull'equilibrio della rete. Per i grandi vettori basati su risorse, anche miglioramenti incrementali nell'utilizzo possono tradursi in risparmi significativi, poiché i chilometri a vuoto e i tempi improduttivi delle risorse rimangono fattori che gravano costantemente sui margini operativi a livello di settore.

Sulla gestione del cambiamento — un ostacolo persistente per le implementazioni AI aziendali — Reed ha dichiarato che Overroute si concentra sulla dimostrazione del valore a livello del singolo utente prima di cercare l'approvazione a livello dirigenziale. Ha paragonato il lavoro di prima linea nel trasporto merci alla gerarchia dei bisogni di Maslow, notando che gli operatori trascorrono una quantità sproporzionata di tempo in attività di basso livello e ripetitive.

"Il modo più semplice che abbiamo trovato è mostrare alle persone come possiamo migliorare la loro vita. E poi, quando lo vedono concretamente e hanno quel momento di illuminazione, allora sono in grado di farlo," ha detto Reed. Ha aggiunto che una volta che i lavoratori si convincono, spesso emergono nuovi casi d'uso che il fornitore non aveva previsto.

Interpellato sui tassi di successo delle implementazioni AI — un settore in cui la maggior parte dei progetti è ampiamente segnalata come sottoperformante — Reed ha fissato uno standard interno molto esigente. Ha dichiarato che i fornitori che entrano nei conti aziendali devono vincere presto e vincere costantemente, affrontando casi d'uso più complessi e rischiosi solo dopo aver consolidato un curriculum. Questo standard riflette uno scetticismo più ampio nel settore della logistica, dove diverse iniziative ad alto profilo nella tecnologia del trasporto merci hanno faticato a tradurre le promesse AI sostenute da venture capital in redditività duratura.

"Bisconna consegnare risultati perché stiamo tutti guardando al ROI e sappiamo tutti che non saremo in giro se non riusciamo a generare ROI con l'AI," ha affermato. Ha riconosciuto che, una volta stabilita la fiducia, i vettori e i fornitori possono intraprendere congiuntamente progetti a maggior rischio in cui gli occasionali insuccessi sono mutualmente accettati.

Overroute è anche in conversazioni preliminari con vettori aggiuntivi oltre a JB Hunt. Reed ha dichiarato che le lezioni apprese all'interno della rete di JB Hunt — in particolare riguardo all'adozione degli strumenti a livello utente piuttosto che a livello dirigenziale — stanno plasmando il modo in cui l'azienda affronta queste nuove relazioni.

Fonte: FreightWaves