¿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 chatbots, robots y asistentes de IA demuestran el valor que la IA aporta a la mitigación de riesgos y la resiliencia de la cadena de suministro. Mientras tanto, la pandemia de COVID-19 demostró lo frágil que puede ser la cadena de suministro global, poniendo de manifiesto la necesidad de herramientas más inteligentes para reducir los tiempos de entrega y reducir costos.

Un componente clave de la IA es el machine learning (ML), donde los sistemas aprenden de datos en lugar de depender de reglas preprogramadas. El ML puede pronosticar 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 IA requiere una preparación reflexiva. 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 rutas y flujos de trabajo, mejorar las adquisiciones, minimizar la escasez y automatizar los procesos de extremo a extremo.

Las cadenas de suministro modernas son complejas, especialmente para los fabricantes que dependen de múltiples socios para enviar las mercancías a tiempo y de manera organizada que minimice las interrupciones. Al analizar grandes volúmenes de datos de toda la cadena de suministro, la IA ofrece insights aplicables en la práctica que mejoran la eficiencia y la satisfacción del cliente.

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

La IA también se puede utilizar para rastrear los niveles de inventario y las tendencias del mercado. Una capacidad específica es la gestión de inventario. La IA puede mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, automatizar la documentación de bienes físicos e ingresar datos de manera inteligente cada vez que los artículos cambian de manos.  

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

La gestión personalizada del inventario, la preparación de los envíos y las mejoras de sustentabilidad contribuyen aún más al impacto positivo de la IA en las operaciones de la cadena de suministro. Los resultados son un ahorro de tiempo y costos inigualable, junto con análisis de datos en tiempo real para informar a los stakeholders y equipos de la cadena de suministro sobre cómo gestionar mejor su operación en la cadena de suministro. 

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

La IA comprende comportamientos complejos y aprende tareas repetitivas, como el seguimiento del inventario, y las completa de forma rápida y precisa. Las soluciones de IA reducen los costos operativos generales al identificar ineficiencias y mitigar 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 a proveedores alternativos y actualiza los cronogramas de entrega rápidamente, con poca o nula 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 los pronósticos meteorológicos. Ya no es necesario el ingreso 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 a través de capacidades de mantenimiento predictivo.

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 entrenar algoritmos para encontrar fallas, como errores de los empleados y defectos de productos, mucho antes de que se cometan errores mayores. Además, la IA puede optimizar un marco de planificación de recursos empresariales (ERP) y puede integrarse directamente. Este enfoque refuerza las iniciativas 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 monitoreando los niveles de existencias, reasignando recursos y optimizando los ajustes en todos los almacenes. Reducen los costos de transporte, garantizan la disponibilidad del producto y minimizan las actualizaciones manuales, lo que ofrece operaciones fluidas a un costo óptimo.

También ayuda 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 del forecasting de la demanda.

Los agentes de IA mejoran la precisión y rapidez de los pedidos comprobando el estado de los envíos, actualizando los pedidos de los clientes y verificando la disponibilidad de existencias. Reducen los errores manuales, mejoran la productividad de los equipos de soporte de pedidos y aumentan la satisfacción del cliente con actualizaciones oportunas y abiertas. Los agentes de IA pueden optimizar los sistemas de envío y minimizar la necesidad de supervisión humana durante todo el proceso. 

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 gerentes de la cadena de suministro buscan constantemente comprender mejor su operación. Gracias a las simulaciones basadas en IA, no solo pueden obtener insights, sino también comprender y encontrar formas de mejorar. La IA, que trabaja junto con los gemelos digitales, puede visualizar posibles interrupciones de la cadena de suministro y, a través de modelos visuales 2D, cualquier proceso externo que pueda crear tiempo de inactividad innecesario.

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 empresa 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 estar abiertos 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 para considerar. Si la empresa prefiere esa opción, algunos vienen prediseñados o se pueden construir desde cero. De cualquier manera, es importante entrenar el modelo con sus propios datos limpios e históricos antes de ingresar algoritmos de IA.

El trabajo no se detiene cuando se ha implementado 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 empresa implemente una solución de IA, debe preparar su sistema tradicional de planificación y gestión de la cadena de suministro.

Vea qué funciona y qué no funciona para su negocio. Haga un balance de los cuellos de botella o áreas en las que surgen problemas constantes para cerciorarse de que la tecnología de IA le beneficie de la mejor manera posible.

Qué puede hacer:

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

Decida qué problemas quiere abordar su compañía primero 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:

• Priorice los problemas en función de las necesidades de su cadena de suministro.
• Aborde primero los problemas más difíciles y urgentes y luego delimite los de importancia media y menor.

Hay varios tipos de sistemas entre los que elegir, y cuál seleccione una empresa dependerá de sus necesidades y de la hoja de ruta que ha desarrollado. En este caso, una empresa podría recurrir a un consultor o experto de la industria para obtener orientación.

Qué puede hacer:

• Examine cada opción del sistema para ver cuál se ajusta mejor a los objetivos de gestión de la cadena de suministro de la compañía.

• Considere obtener información profesional de un experto de la industria.

La empresa debe 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 todo en marcha.

Qué puede hacer:

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

• Esté preparado para que ocurran contratiempos o errores en el proceso.

La tecnología de IA puede ser un cambio importante que requiere capacitación, paciencia y un plan. Los empleados deben aprender a hacer su trabajo, y la comunicación abierta es clave para una implementación exitosa de la tecnología de IA.

Qué puede hacer:

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

• Considere el downtime que se necesita para capacitar a los empleados y cree un cronograma.

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, de modo que se puedan realizar refinamientos periódicos.

Qué puede hacer:

• Pruebe periódicamente la solución de IA y solucione los problemas de sus capacidades.

• Asegúrese de que exista un método de seguimiento organizado para cuando se realicen las pruebas.