10 maneras en que la inteligencia artificial está transformando la administración de operaciones

La gestión de operaciones consiste en encontrar formas de hacer las cosas de manera más eficiente, precisa y fluida. Incluye una amplia gama de actividades, como la planeación, organización, gestión de inventarios y cadenas de suministro, programación de la producción, control de calidad, logística y la ejecución efectiva de procesos y mantenimiento activo. Hoy en día, estas funciones comparten un hilo común: están listas para mejorar a través de la inteligencia artificial (IA).

La IA, la tecnología que permite a las computadoras y máquinas simular la inteligencia humana y las capacidades de resolución de problemas, está transformando las industrias. De hecho, el 94 % de los líderes empresariales encuestados en una encuesta dijeron que la IA sería crítica para su éxito en los próximos cinco años. Y debido a que la gestión de operaciones es fundamental para el funcionamiento de una empresa y su competitividad, es esencial utilizar la IA de manera productiva.

La IA es una poderosa herramienta para los gerentes de operaciones que buscan optimizar los procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia operacional. Los sistemas impulsados por IA pueden analizar grandes cantidades de datos, lo que permite la toma de decisiones en tiempo real y la optimización de los procesos del negocio. Dichos sistemas ayudan a los gerentes de Operaciones a descubrir cuellos de botella, predecir fallas en el equipamiento y adaptarse a las tendencias del mercado.

La IA también puede proporcionar recomendaciones aplicables en la práctica para abordar problemas y ampliar datos incompletos o inconsistentes, lo que conduce a insights más precisos y a una toma de decisiones informada. Los avances en machine learning, Automatización y análisis predictivos están ayudando a los gerentes de Operaciones a mejorar la planeación y agilizar los flujos de trabajo.

Si bien los beneficios de la IA son claros, las empresas también deben ser conscientes de sus desafíos. Entre ellos se incluyen las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, las cuestiones relacionadas con el cumplimiento normativo y la necesidad de personal cualificado para gestionar las tecnologías de IA. Aunque la IA puede adaptar e iniciar cambios importantes en los procesos sin entrada humana, el juicio humano debe seguir validando sus resultados y tomando decisiones estratégicas de mayor nivel. A menudo, el Approach más eficaz es combinar las capacidades de la IA con la experiencia humana.

A través de una planificación y ejecución cuidadosas, las empresas pueden aprovechar el poder de la IA para alcanzar mejores resultados.

La IA usa analytics avanzados para extraer insights valiosos y realizar forecasting. Los modelos de machine learning pueden analizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado, estacionalidad, patrones climáticos, sentimiento de las redes sociales y otros factores para generar pronósticos de demanda. Por ejemplo, la IA puede analizar patrones de ventas y predecir ventas futuras, ayudando a las compañías a mantener niveles óptimos de inventario. Un estudio descubrió que las herramientas impulsadas por IA pueden reducir los errores de forecasting hasta en un 50 % y reducir las ventas perdidas debido a la escasez de inventario hasta en un 65 %.

El uso de IA en la administración de la cadena de suministro puede mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. La IA permite a las compañías procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, anticipar a las tendencias del mercado, optimizar la logística y realizar el enrutamiento y la programación en función de las condiciones cambiantes. También puede optimizar los flujos de trabajo mediante la Automatización, mejorar las adquisiciones, reducir las interrupciones y proporcionar una mejor visibilidad y transparencia de principio a fin.

El uso de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) en todas las operaciones de la cadena de suministro también proporciona a los sistemas de IA una gama más amplia de datos, lo que lleva a insights más completos. IBM aplicó varias de sus soluciones de cadena de suministro impulsadas por IA a sus propias operaciones, lo que generó ahorros de 160 millones USD y una tasa de cumplimiento de pedidos del 100 % incluso durante el pico de la pandemia de COVID-19.

Los algoritmos de IA pueden analizar datos de sensores y registros históricos de mantenimiento para predecir fallas del equipamiento. La IA también puede ayudar a crear modelos de análisis de modos de falla y efectos (FMEA) de manera más eficiente, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para desarrollar estos estudios. Como resultado, las compañías pueden programar el mantenimiento de forma proactiva para minimizar el tiempo de inactividad, extender la vida útil de los activos y reducir los costos operativos. Por ejemplo, una compañía minera empleó soluciones impulsadas por IA para predecir las necesidades de mantenimiento, reduciendo el tiempo de inactividad de la producción hasta en un 30 %.

Al capacitar con datos históricos, los modelos de IA pueden identificar rápidamente patrones inusuales y valores atípicos que podrían indicar problemas de control de calidad. Al conectarse con datos de cámaras, drones, sensores y otros dispositivos periféricos, la IA puede resolver problemas de calidad en tiempo real. Las visualizaciones impulsadas por IA y los algoritmos pueden detectar defectos en los productos con mayor rapidez y precisión que los seres humanos, identificando en ocasiones la causa principal. De hecho, un fabricante de automóviles descubrió que un sistema de inspección visual basado en IA identificaba defectos con una precisión de hasta el 97 %, en comparación con el 70 % de los inspectores humanos.

Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden proporcionar un servicio las 24 horas del día, los 7 días de la semana, resolviendo problemas comunes y mejorando la experiencia del cliente. Este servicio puede mejorar significativamente la satisfacción y retención del cliente. Por ejemplo, Bouygues Telecom utilizó IA generativa para extraer y analizar datos del centro de atención telefónica, lo que permitió a los trabajadores hacer sugerencias y soluciones personalizadas en tiempo real. Este Approach dio lugar a una reducción del 30 % en las operaciones previas y posteriores a la llamada y se prevé que ahorre más de USD 5 millones.

Los chatbots de IA pueden ofrecer soporte las 24 horas del día al personal, proporcionando datos y respondiendo consultas comunes. Pueden ayudar a los trabajadores a solucionar problemas más rápido, mejorar las tasas de arreglos a la primera y mejorar la eficiencia operativa. Esta asistencia apoya la retención de conocimientos institucionales y ayuda a superar las brechas de habilidades. Por ejemplo, la IA y la realidad virtual se pueden utilizar para crear simulaciones que permitan a los trabajadores practicar habilidades de manera segura antes de aplicarlas en situaciones reales. Los programas de capacitación impulsados por IA pueden proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas, adaptando el contenido para que coincida con las habilidades y el progreso individuales.

La automatización robótica de procesos (RPA) utiliza bots impulsados por IA para automatizar tareas rutinarias basadas en reglas y repetitivas, como la entrada de datos, el procesamiento de facturas y las respuestas de atención al cliente. Los bots pueden extraer datos, llenar formularios, generar informes y realizar otras actividades rutinarias, mejorando la eficiencia, reduciendo errores y liberando a la fuerza laboral humana para tareas estratégicas más complejas. Por ejemplo, Deloitte descubrió (PDF) que la RPA redujo la preparación de informes de gestión de varios días a solo una hora y redujo el tiempo de preparación de informes de gastos de viaje de tres horas a 10 minutos.

La IA puede ayudar con la toma de decisiones basada en datos al analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar insights que los humanos podrían pasar por alto. Aplicados a big data, estos analytics avanzados pueden mejorar la planeación estratégica, la gestión de riesgos y la asignación de recursos. Y con la llegada de sistemas de IA capaces de procesar el lenguaje natural, las compañías pueden obtener insights más profundos a partir de datos no estructurados. La tecnología puede predecir riesgos potenciales, ayudando a las compañías a preparar para posibles desafíos. La inteligencia de decisiones impulsada por IA se puede aplicar a casos de uso como la optimización de carteras y precios.

AIOps, o inteligencia artificial para operaciones de TI, utiliza la IA para automatizar y optimizar la gestión de servicios de TI y los flujos de trabajo operativos. Las aplicaciones informáticas, las herramientas de supervisión del rendimiento y los componentes de la infraestructura pueden generar grandes cantidades de datos. Las soluciones AIOps pueden clasificar estos datos para identificar eventos y patrones significativos, diagnosticar las causas raíz e informar al departamento de TI y DevOps para que puedan responder rápidamente y realizar la corrección o resolverlo de forma automática. Por ejemplo, Electrolux empleó AIOps para reducir el tiempo de resolución de problemas de TI de tres semanas a una hora y ahorró más de 1000 horas al año mediante la automatización de las tareas de reparación.

La IA puede ayudar a las empresas a reducir su impacto ambiental optimizando el uso de recursos e identificando oportunidades para la eficiencia energética y la reducción de desechos. Este enfoque, a su vez, puede conducir a una reducción en la huella de carbono de una empresa y apoyar sus iniciativas más amplias para detener las emisiones de gases de efecto invernadero. Los analytics avanzados de datos y la automatización de informes pueden simplificar la elaboración de informes de sustentabilidad y el cumplimiento normativo.

Cada vez más empresas están encontrando formas de integrar la inteligencia artificial en su gestión de operaciones. A medida que continúan los avances en IA y ciencia de datos, podemos esperar métodos más sofisticados de integración de IA que avanzarán aún más en las operaciones comerciales y proporcionarán nuevas vías para obtener una ventaja competitiva.

Elegir las herramientas y soluciones de software de IA correctas es crítico para cualquier transformación digital. IBM^® Maximo Application Suite, por ejemplo, ofrece gestión de activos, supervisión, mantenimiento predictivo y fiabilidad en una única plataforma. IBM® Sterling Supply Chain Intelligence Suite utiliza el poder de la IA para mejorar la resiliencia y la sustentabilidad de la cadena de suministro. IBM ofrece una gama cada vez mayor de soluciones de IA para ayudar a las empresas a reimaginar el futuro y crear una ventaja competitiva.