El Planificador de Rutas con Machine Learning de Australia Post — Ventanas de Entrega de Dos Horas para 500.000 Paquetes al Día

Australia Post, el servicio postal del país y una empresa de propiedad totalmente estatal, entrega más de mil millones de envíos al año a domicilios australianos. Ante las quejas de los clientes por ventanas de entrega vagas del tipo "algún día de esta semana", la empresa comenzó a probar un planificador de rutas basado en machine learning en octubre de 2020.
El sistema utiliza datos de los escáneres portátiles de los carteros, empleados para escanear cada paquete antes de una ronda de reparto, y alimenta un modelo de optimización de rutas que calcula una hora estimada de llegada reducida a una ventana de dos horas y la envía al cliente como notificación.
Según el propio Informe Anual 2020-21 de Australia Post, presentado ante el Parlamento australiano, el servicio de notificación de hora estimada de llegada alcanzó a más de 1.500 repartidores en 130 sedes metropolitanas al final del año fiscal, enviando más de 2,5 millones de notificaciones, con un 96% de los paquetes llegando dentro de la ventana de dos horas prometida. El software de optimización de rutas, más amplio, se implementó en 3.700 repartidores a nivel nacional, ayudando a mover más de 500.000 paquetes al día, y un proyecto piloto relacionado de machine learning para identificar riesgos de seguridad de los repartidores reportó una reducción del 85% durante las pruebas.
Estas cifras están autorreportadas en un informe anual estatutario y no en un estudio auditado de forma independiente, y Australia Post no ha publicado un desglose de precisión para las rondas de reparto regionales o remotas, históricamente más difíciles de predecir que las metropolitanas. Como empresa pública, Australia Post debe informar públicamente de su desempeño y rendir cuentas ante el Parlamento, pero no se ha hecho público ningún marco de gobernanza de IA específico para este algoritmo de optimización de rutas.