¿Qué es la IA en la cadena de suministro?

Recientemente, esta tecnología ganó popularidad a medida que los nuevos avances, como la IA generativa, y herramientas como los chatbots, los robots y los asistentes de IA, demuestran el valor que la IA aporta a la mitigación de riesgos y a la resiliencia de la cadena de suministro. Mientras tanto, la pandemia de COVID-19 ilustró lo frágil que puede ser la cadena de suministro global, poniendo de relieve la necesidad de herramientas más inteligentes para reducir los plazos de entrega y recortar los costes.

Un componente clave de la IA es el machine learning (ML), donde los sistemas aprenden a partir de datos en lugar de depender de reglas preprogramadas. El ML puede hacer previsiones de la demanda de los clientes, descubrir patrones, hacer predicciones de mercado, interpretar texto escrito y de voz, y analizar una multitud de factores que pueden optimizar el flujo de trabajo de una cadena de suministro.  

Si bien es importante adoptar la IA, la implementación de la IA requiere una preparación cuidadosa. Los fabricantes y proveedores de logística deben tomar las medidas necesarias para preparar sus cadenas de suministro para los sistemas de IA y comprender que una optimización de esta magnitud puede llevar tiempo y recursos.

Los sistemas de cadena de suministro impulsados por IA ayudan a las empresas a optimizar las rutas, racionalizar los flujos de trabajo, mejorar las compras, minimizar la escasez y automatizar los procesos de principio a fin

Las cadenas de suministro modernas son complejas, especialmente para los fabricantes que dependen de varios socios para enviar los productos a tiempo y de forma organizada, lo que minimiza las interrupciones. Al analizar grandes volúmenes de datos de toda la cadena de suministro, la IA ofrece perspectivas que se pueden ejecutar que mejoran la eficiencia y aumentan la satisfacción de los clientes.

La IA encuentra aplicaciones prácticas en operaciones de cadena de suministro, como la previsión, la optimización de rutas para los conductores, la reducción del consumo de combustible y la reducción de costes operativos. Las herramientas de optimización de rutas utilizan datos de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), proveedores de logística y redes de proveedores implementadas en toda la cadena de suministro para optimizar las redes logísticas.  

La IA también se puede utilizar para realizar un seguimiento de los niveles de existencias en el inventario y las tendencias del mercado. Una capacidad específica es la gestión de inventarios. La IA puede mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, automatizar la documentación de los bienes físicos e introducir datos de forma inteligente cada vez que los artículos cambien de manos.  

Una tendencia emergente en el espacio de la IA es la IA agéntica, en la que cada agente de IA realiza una consulta en lenguaje natural y analiza los datos para ofrecer respuestas relevantes. Los agentes de IA pueden trabajar en funciones empresariales, como las compras, la gestión de la cadena de suministro y la planificación logística. Estos agentes de IA pueden ir mucho más allá de las tareas rutinarias y, en su lugar, toman decisiones fundamentadas basadas en las fuentes de datos internas y externas que se les proporcionan. 

Las mejoras personalizadas en la gestión del inventario, la preparación de los envíos y la sostenibilidad contribuyen aún más al impacto positivo de la IA en las operaciones de la cadena de suministro. Los resultados son un ahorro inigualable de tiempo y costes, junto con el análisis de datos en tiempo real para informar a las partes interesadas y a los equipos de la cadena de suministro sobre la mejor manera de gestionar sus operaciones. 

El futuro de las operaciones de la cadena de suministro reside en la tecnología de IA y en una reducción general de la intervención manual.  

La IA comprende comportamientos complejos y aprende tareas repetitivas, como el seguimiento de inventarios, y las completa rápidamente y con precisión. Las soluciones de IA reducen los costes operativos generales identificando ineficiencias y mitigando los cuellos de botella. Además, algunas herramientas de IA se utilizan para analizar el rendimiento de los proveedores y realizar comparaciones de precios, lo que garantiza que cada dólar gastado tenga un propósito. La IA también redirige a las organizaciones hacia proveedores alternativos y actualiza los calendarios de entrega rápidamente, con poca o ninguna intervención humana.

La IA utiliza datos históricos y en tiempo real para decidir y analizar las condiciones del mercado. Además, las herramientas de IA evitan posibles interrupciones o desabastecimientos debido a factores externos fuera del control de los proveedores, como las previsiones meteorológicas. Ya no es necesario realizar una introducción manual de datos que consume mucho tiempo y, en su lugar, la IA proporciona visibilidad de extremo a extremo. Estas herramientas de IA pueden analizar las fluctuaciones de la demanda y evitar el exceso de existencias mediante capacidades de mantenimiento predictivo.

Uno de los beneficios de la tecnología de IA es su capacidad para detectar comportamientos y patrones. De este modo, los fabricantes y los operarios de almacén pueden entrenar algoritmos para encontrar fallos, como errores de los empleados y defectos de los productos, mucho antes de que se cometan errores mayores. Además, la IA puede ayudar a optimizar un marco de planificación de recursos empresariales (ERP) y puede integrarse directamente. Este enfoque refuerza los esfuerzos de gestión de riesgos de la cadena de suministro y trabaja para prevenir errores antes de que ocurran.

Los agentes de IA optimizan las operaciones de inventario mediante la monitorización de los niveles de existencias, la reasignación de recursos y la optimización de los ajustes en todos los almacenes. Reducen los costes de transporte, garantizan la disponibilidad de los productos y minimizan las actualizaciones manuales, proporcionando operaciones fluidas a un coste óptimo.

Puede ayudar a los fabricantes y a los responsables de la cadena de suministro a calibrar el interés de un cliente por un producto y a determinar si la demanda de un cliente está aumentando o disminuyendo y ajustarse en consecuencia. Puede ayudar en el proceso de toma de decisiones de un fabricante y mejorar la precisión de la previsión de la demanda.

Los agentes de IA mejoran la precisión y la rapidez de los pedidos al comprobar el estado de los envíos, actualizar los pedidos de los clientes y verificar la disponibilidad de existencias. Reducen los errores manuales, aumentan la productividad de los equipos de asistencia de pedidos y mejoran la satisfacción del cliente con actualizaciones oportunas y abiertas. Los agentes de IA pueden agilizar los sistemas de envío y minimizar la necesidad de supervisión humana durante todo el proceso. 

Al utilizar el análisis predictivo que ofrece la IA, las empresas pueden hacer que las cadenas de suministro sean más sostenibles y mejores para el medio ambiente. Los fabricantes pueden utilizar modelos de IA y ML para optimizar las cargas de los camiones, predecir las rutas de entrega más eficientes y reducir el desperdicio de productos en el mercado.

Los responsables de la cadena de suministro buscan constantemente comprender mejor su funcionamiento. Gracias a las simulaciones con IA, no solo pueden obtener perspectivas, sino también comprender y encontrar formas de mejorar. La IA, en combinación con los gemelos digitales, permite visualizar posibles interrupciones en la cadena de suministro y, mediante modelos visuales en 2D, cualquier proceso externo que pueda provocar tiempos de inactividad innecesarios.

La implementación de la IA puede ser complicada y las empresas deben comprender los desafíos y riesgos de introducir esta nueva tecnología.

Cada vez que una empresa introduce una nueva tecnología, necesita formar a las personas que interactuarán con ella a cualquier nivel. Debido a esta necesidad, es probable que se produzcan tiempos de inactividad, por lo que es mejor prepararse y programar en consecuencia para limitar las interrupciones. Todos los profesionales de la cadena de suministro deben ser conscientes del posible tiempo de inactividad y ser abiertos con los socios de que podría producirse.

A la hora de implantar la IA hay que tener en cuenta varios costes. Junto con el coste del software para ejecutar el sistema, los modelos de machine learning también son un gasto a tener en cuenta. Si la empresa prefiere esa opción, algunas vienen prefabricadas o se pueden fabricar desde cero. De cualquier manera, es importante entrenar el modelo con sus propios datos históricos limpios antes de introducir algoritmos de IA.

El trabajo no se detiene una vez implementada la IA. Un sistema de IA a escala global es complejo y requiere que los planificadores de la cadena de suministro estén constantemente al tanto del rendimiento de las herramientas y las ajusten según sea necesario.

Existen tres riesgos comunes al integrar la IA en las cadenas de suministro:

La IA se construye y genera a partir de grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes. Dada la naturaleza del origen de los datos, pueden existir imprecisiones y sesgos, lo que daría lugar a la difusión de información errónea. Por esa razón, la IA requiere revisión humana para garantizar que los datos sean justos, imparciales y explicables.

La interacción humana debe ser la mejor solución y el experto clave en la gestión y el tratamiento de los riesgos de la cadena de suministro. La IA es una herramienta; no puede construir relaciones. Existe la idea errónea de que la IA puede reemplazar la inteligencia humana, pero de hecho, la IA debería potenciarla . Además, si la tecnología falla, los humanos con experiencia deben mantener la cadena de suministro en funcionamiento.

El aumento de la recopilación y el uso de los datos de los clientes para los modelos de IA también aumenta el riesgo de vigilancia, hackeo y ciberataques. Las empresas deben priorizar y proteger la privacidad y los derechos de los datos de los consumidores, proporcionando garantías explícitas sobre cómo se utilizan y protegen los datos.

Antes de que una empresa implemente una solución de IA, debe preparar su sistema tradicional de planificación y gestión de la cadena de suministro.

Vea lo que funciona y lo que no funciona para su empresa. Haga un balance de los cuellos de botella o las áreas en las que surgen problemas constantes para asegurarse de que la tecnología de IA le beneficia de la mejor manera posible.

Qué puede hacer:

• Identifique preocupaciones dentro de la cadena de suministro de principio a fin.
• Limpiar los datos para determinar cómo deben utilizarse los datos estructurados y no estructurados.

Decidir qué problemas quiere abordar su empresa en primer lugar y cuáles son menos necesarios. Es probable que haya múltiples problemas para una cadena de suministro, por lo que la priorización es clave.

Qué puede hacer:

• Priorizar los problemas en función de las necesidades de su cadena de suministro.
• Ocuparse primero de los asuntos más difíciles y acuciantes y luego delimitar entre los de importancia media y baja.

Hay varios tipos de sistemas entre los que elegir y el que elija una empresa depende de sus necesidades y de la hoja de ruta que haya desarrollado. En este caso, una empresa puede contratar a un consultor o experto del sector para que le oriente.

Qué puede hacer:

• Revisar cada opción de sistema para ver cuál se adapta mejor a los objetivos de gestión de la cadena de suministro de la empresa.

• Considerar la posibilidad de obtener información profesional de un experto en la industria.

La empresa necesita comenzar la implementación de la tecnología de IA. Es probable que el integrador de sistemas trabaje con el equipo interno de TI y el proveedor de soluciones de IA para poner las cosas en marcha.

Qué puede hacer:

• Prepare y forme a un equipo sobre la tecnología de IA.

• Estar preparado para los contratiempos o errores que se produzcan en el proceso.

La tecnología de IA puede suponer un cambio importante que requiere formación, paciencia y un plan. Los empleados necesitan aprender a hacer su trabajo y la comunicación abierta es clave para el éxito de la implantación de la tecnología de IA.

Qué puede hacer:

• Elabore un plan de comunicación con todos los empleados antes de que comience la implementación.

• Considerar el tiempo de inactividad que se necesita para capacitar a los empleados y crear un horario.

La tecnología de IA cambia, mejora y se ajusta constantemente. Los equipos que deben gestionar la tecnología necesitan probar y realizar un seguimiento de lo que sucede cuando se producen ajustes, para que se puedan realizar refinamientos periódicos.

Qué puede hacer:

• Probar regularmente la solución de IA y solucionar los problemas de sus capacidades.

• Asegurarse de que haya un método de seguimiento organizado para cuando se realicen las pruebas.