El rol transformador de la inteligencia artificial generativa en la optimización de las cadenas de suministro
La transformación digital en las empresas ha tomado un giro significativo con la irrupción de la inteligencia artificial generativa. Si bien en 2020, las disrupciones en las cadenas de suministro capturaron la atención en las esferas de dirección de las compañías, para 2023, la IA generativa se ha convertido en foco de fervientes debates. Destaca el hecho de que ChatGPT de OpenAI logró captar 100 millones de usuarios en solo dos meses, marcando un hito en la adopción de aplicaciones por parte del consumidor.
Las aplicaciones de la IA generativa en las cadenas de suministro son particularmente prometedoras; estos sistemas manejan y generan ingentes cantidades de datos. La complejidad adicional que aportan la variedad, el volumen y los distintos tipos de datos, suponen un desafío real al tratar de optimizar el rendimiento de la cadena. La IA generativa se perfila como una herramienta clave no solo en áreas de automatización y gestión de riesgos sino también en la predicción de demanda, seguimiento de pedidos y mantenimiento predictivo de maquinaria. Estas funciones son esenciales para la eficiencia dentro de un entorno que ya experimenta avances con la IA predictiva, la cual ha sido adoptada y desplegada en gran escala.
Este artículo desglosará algunos de los casos de uso más adecuados para la implementación de la IA generativa en las cadenas de suministro y señalará consideraciones importantes para los líderes del sector antes de realizar una inversión.
Decisiones más ágiles y fundamentadas
El propósito esencial de la IA y el Machine Learning (ML) en las cadenas de suministro es mejorar el proceso de toma de decisiones, garantizando celeridad y precisión. La IA predictiva aporta valiosos pronósticos y desvela patrones aún no descubiertos a través de la interpretación de grandes volúmenes de datos. La IA generativa, por su parte, lleva el potencial un paso adelante al asistir en diversas áreas funcionales de la cadena. Por ejemplo, los gestores pueden emplear modelos generativos para obtener datos aclaratorios, comprender mejor los factores influentes y revisar el historial de decisiones en contextos similares, simplificando así, de forma significativa, el proceso de toma de decisiones.
Además, basándose en una estructura de datos profunda, la IA generativa puede analizar cantidad de información estructurada y no estructurada, generar escenarios múltiples y ofrecer recomendaciones certeras, reduciendo el esfuerzo en tareas rutinarias para los gestores y permitiéndoles enfocarse en decisiones informadas y respuestas ágiles a fluctuaciones de mercado.
(Posible) Solución ante la escasez de talento en la cadena de suministro
Las empresas enfrentan una escasez de talento en la cadena de suministro a causa del agotamiento de planificadores y la complejidad que supone para los recién llegados familiarizarse con la función. Los modelos de IA generativa adaptados pueden integrarse con los procesos estándares y responder a consultas de usuarios ofreciendo información contextualizada. La interfaz conversacional propia de la IA generativa facilita la interacción con sistemas de soporte, acelerando la búsqueda de información precisa.
El empleo de un sistema de IA generativa para el aprendizaje y toma de decisiones puede acelerar la resolución de problemas y simplificar la incorporación de nuevo personal, reduciendo el tiempo de capacitación y los conocimientos previos exigidos. Es relevante mencionar cómo la IA generativa puede potenciar a personas con discapacidad al facilitar comunicación y aprendizaje continuo.
A pesar de los temores sobre la pérdida de empleos a causa de la IA, estudios sugieren que la IA generativa puede redefinir el trabajo humano eliminando tareas repetitivas y abriendo espacio a funciones más estratégicas. Esta tecnología podría ser la respuesta a la actual escasez de talento digital y de la cadena de suministro, subrayando la importancia de aprender a convivir con ella.
Creación del modelo digital de la cadena de suministro
Para que una cadena de suministro sea resiliente y ágil, requiere de visibilidad interempresarial completa. Sin embargo, replicar digitalmente toda la red de suministro puede resultar costoso. Las grandes corporaciones distribuyen sus datos a través de cientos de sistemas en plataformas de planificación, gestión de relaciones con clientes, adquisición y abastecimiento, entre otros, lo que dificulta amalgamar toda esta información de manera coherente. La IA generativa, habilidosa en el procesamiento de datos tanto estructurados como no estructurados, es capaz de identificar patrones y contexto con un preprocesamiento mínimo, pudiendo así crear y enriquecer un modelo digital más verdadero de la red de suministro y optimizar la colaboración y visibilidad entre y dentro de las empresas.
Entre las posibles mejoras que ofrece esta tecnología para las líderes de la cadena de suministro se encuentran el fortalecimiento de iniciativas ESG, la identificación de recursos en zonas sensibles y el cálculo de emisiones de carbono. Aunque la IA generativa supone una ventaja estratégica, existen riesgos y consideraciones a tener en cuenta.
La singularidad de su cadena de suministro
Aplicaciones generales de IA como ChatGPT tienen éxito en tareas de amplio espectro porque se basan en enormes cantidades de datos públicos. Para casos específicos de la cadena de suministro, los modelos deben ser ajustados a los datos y contextos empresariales individuales. Desafíos como la calidad y la integración de datos también pueden influir en la adopción de la IA generativa, convirtiéndola en una inversión onerosa y prolongada sin las soluciones de gestión de datos apropiadas.
Ya que la IA generativa se nutre del reconocimiento de patrones en los datos, es crucial subrayar que las cadenas de suministro continúan enfrentando riesgos y oportunidades sin precedentes, lo cual puede poner a prueba la efectividad del aprendizaje automático.
Seguridad y regulaciones
La creación de modelos generativos confiables requiere acceso a vastas cantidades de datos. Sin embargo, el uso de una interfaz humanoide puede derivar en riesgos de seguridad como la suplantación de identidad y el phishing. Limitar el acceso a la capacitación de modelos puede comprometer la calidad de la IA, pero un acceso abierto podría conducir a filtraciones de información crítica en la cadena de suministro. A medida que la adopción de la IA generativa se expande, surge la incógnita de cómo los gobiernos regularán esta tecnología. Varios expertos en IA han instado a una pausa en la experimentación hasta que se establezcan regulaciones efectivas para garantizar la seguridad.
Las organizaciones que integren adecuadamente la IA generativa con guías de negocio robustas y que establezcan medidas de seguridad consolidadas podrán potenciar la capacidad de sus equipos y optimizar resultados deseables sin desatender la seguridad de datos y usuarios. Antes de apostar por esta tecnología, es prudente contar con un caso de negocio sólido y objetivos comerciales mensurables.
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