¿Qué es la IA en la cadena de suministro?

Recientemente, esta tecnología ganó popularidad a medida que nuevos avances, como la IA generativa y herramientas como los chatbots despegaron y demostraron lo beneficiosos que pueden ser los sistemas para la gestión de la cadena de suministro. Mientras tanto, la pandemia de COVID-19 ilustró cuán frágil puede ser la cadena de suministro global y por qué son necesarias mejores herramientas de gestión.

Un subconjunto de la IA es el machine learning (ML), que es el proceso de un sistema que toma conjuntos de datos y procesos de aprendizaje a partir de ellos, en lugar de programar con instrucciones integradas. El ML puede ir mucho más allá de lo que puede hacer un software tradicional. Puede hacer forecasting 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. Están surgiendo más casos de uso que nunca.

Si bien es importante adoptar la IA, también es imprescindible comprender todos los beneficios y desafíos que puede conllevar antes de introducir un nuevo sistema en una cadena de suministro. 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 están ayudando a las empresas a optimizar rutas, agilizar flujos de trabajo, mejorar las adquisiciones, minimizar la escasez y automatizar tareas de principio a fin.

Una cadena de suministro puede volverse complicada, especialmente para los fabricantes de bienes que a menudo dependen de sus socios para enviar sus productos de manera oportuna y organizada. La IA puede mantener en equilibrio todas las partes de una cadena de suministro con su capacidad para encontrar patrones y relaciones, a diferencia de un sistema tradicional sin IA. Estos patrones pueden ayudar a optimizar las redes logísticas desde el almacén hasta los transportistas y los centros de distribución.

Las cadenas de suministro modernas son expansivas y requieren una supervisión exhaustiva para evitar interrupciones innecesarias. Los sistemas de IA pueden ofrecer asistencia en la previsión, como la planeación de la demanda o la capacidad de predecir la producción y la capacidad del almacén en función de la demanda de los clientes. Algunos están empleando la IA para obtener insights de un conjunto de datos más amplio recopilado de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) desplegados en toda la cadena de suministro.

La IA también se puede emplear en las operaciones de la cadena de suministro para rastrear los niveles de inventario y las tendencias del mercado. En la gestión de inventarios, la IA puede mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, automatizar la documentación de bienes físicos e introducir datos de forma inteligente cada vez que los artículos cambian de manos.

Puede ayudar con la transparencia para el fabricante y proporcionar datos valiosos para todos los stakeholders de la cadena de suministro. La mejora de la transparencia de la cadena de suministro por parte de la IA ofrece ahorros de tiempo y costos inigualables. También ayuda a las compañías a cumplir con los estándares éticos y de sostenibilidad, que históricamente han sido lentos y costosos.

Una cadena de suministro impulsada por IA tiene muchos beneficios potenciales para aumentar la resiliencia de la cadena de suministro y una base más estable para los fabricantes.

La IA puede aprender y comprender comportamientos complejos, además de aprender tareas repetitivas, como el seguimiento del inventario, y completarlas de forma rápida y precisa. Las soluciones de IA pueden reducir los costos operativos generales al identificar ineficiencias y mitigar cuellos de botella.

La IA emplea datos históricos y en tiempo real para tomar decisiones en tiempo real, a menudo con respuestas conversacionales. La IA procesa los datos y puede analizar la raíz del problema y sugerir una solución, en ese momento.

Uno de los beneficios de la tecnología de IA es su capacidad para detectar comportamientos y patrones. Al hacerlo, los fabricantes y operadores de almacenes pueden capacitar algoritmos para encontrar fallas, como errores de empleados y defectos de productos, mucho antes de que se cometan errores mayores. Además, la IA puede ayudar a optimizar un entorno de ERP y puede integrarse directamente.

Como se comentó anteriormente, la IA puede ayudar a pronosticar la demanda con su amplio uso de la información de inventario. Puede ayudar a los fabricantes y gerentes de la cadena de suministro a medir el interés de un cliente en un producto y determinar si la demanda de un cliente está aumentando o disminuyendo y ajustar en consecuencia. Puede ayudar en el proceso de toma de decisiones de un fabricante y mejorar la precisión de la previsión de la demanda.

La IA, en concreto los modelos ML, ayudan a distribuir los almacenes de forma más eficiente al poder evaluar la cantidad de materiales que entran y mejorar los niveles de servicio. El sistema de IA también puede planear las rutas óptimas para la maquinaria y los trabajadores, y convertirse en un centro neurálgico de la gestión general de almacenes.

Al emplear analytics predictivos ofrecidos por la IA, las compañías pueden hacer que las cadenas de suministro sean más sostenibles y mejores para el medio ambiente. Los fabricantes pueden emplear modelos de IA y ML para optimizar las cargas de camiones, predecir las rutas de entrega más eficientes y reducir el desperdicio de productos en el mercado.

Los responsables de la cadena de suministro siempre buscan comprender mejor sus operaciones. Gracias a las simulaciones basadas en IA, no sólo pueden obtener insights, sino también comprender y encontrar formas de mejorar. La IA, trabajando junto a los gemelos digitales, puede visualizar las posibles interrupciones de la cadena de suministro y ver, a través de modelos visuales 2D, los procesos externos que podrían crear tiempos de inactividad innecesarios.

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

Cada vez que una compañía incorpora una nueva tecnología, necesita capacitar a las personas que interactuarán con ella en cualquier nivel. Debido a esta necesidad, es probable que se produzca tiempo 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 transparentes con los socios de que podría ocurrir.

Hay varias consideraciones de costos a tener en cuenta al implementar la IA. Junto con el costo del software para ejecutar el sistema, los modelos de machine learning también son un gasto a tener en cuenta. Algunos vienen preconstruidos o se pueden construir desde cero, si la compañía prefiere esa opción. De cualquier manera, es importante capacitar el modelo con sus propios datos limpios e históricos antes de ingresar algoritmos de IA.

El trabajo no se detiene tan pronto como se implementa 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. Debido a 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 solución superior y el experto clave en la gestión y el manejo 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 a la inteligencia humana, pero, de hecho, la IA debería aumentarla. 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 datos de clientes para modelos de IA también aumenta los riesgos de vigilancia, piratería informática y ciberataques. Las compañías deben priorizar y salvaguardar la privacidad y los derechos de datos de los consumidores, proporcionando garantías explícitas sobre cómo se emplean y protegen los datos.

Antes de que una compañía implemente una solución de IA, debe preparar su sistema de planeación y gestión de la cadena de suministro heredado.