La inteligencia artificial (IA) es una tendencia que ha permeado en todos los ámbitos y aunque se presenta como disruptiva, ésta no es nueva. No hay que malinterpretar esta afirmación: la IA sí revoluciona los procesos y es elemental impulsarla para optimizar la operación. Pero la realidad es que los algoritmos matemáticos, la base de esta tecnología, ya llevan algún tiempo en práctica.
En ese sentido, esta tecnología emergente no debe causar incertidumbre, es solo una forma diferente y mejorada de utilizar algoritmos. En los procesos de cadenas de suministro se han utilizado para ayudar a respaldar la fabricación, distribución y almacenamiento, lo cual permite obtener una mejor y más profunda analítica.
Considerando que a la par los modelos de aprendizaje se han vuelto cada vez más inteligentes, los algoritmos pueden ajustar los resultados en función de las tendencias y establecer cómo éstas respaldarían la acción, una información increíblemente útil.
Quienes adopten la IA estarán bien posicionados para enfrentar desafíos emergentes, pero navegar por este panorama requiere más que entusiasmo. Nos referimos a la información: esta tecnología simplemente no funciona a menos que se cuente con datos limpios y confiables.
¿Cómo construir una cadena de suministro inteligente?
La construcción de cualquier cadena de suministro inteligente requiere de información. Recopilar los datos más precisos posibles en las áreas clave que presentan mayor riesgo según los criterios de rendimiento —como la calidad o productividad, o los factores que impulsan la competitividad, como los costos, la innovación o la adaptabilidad— es el punto de partida.
No sólo se trata de digitalizar los procesos, es importante construir una base confiable y no dejarse llevar por la emoción de la modernización.
Cuando se adentra al mundo de la IA, es crucial tener la mente enfocada en el negocio y en los clientes, resolviendo un reto empresarial prioritario. En las cadenas de suministro, los problemas de las organizaciones tienen cierta relación con los costos de inventario, la productividad, la rentabilidad, las expectativas o la experiencia del cliente.
Por ello, identificar los retos permite priorizarlos y definir los impactos positivos que lograrán con IA. Se debe considerar cuánto esfuerzo e inversión se necesita y desarrollar un plan que contemple todos los aspectos relacionados con la implementación de la inteligencia artificial, incluyendo:
- La escalabilidad de los proyectos,
- Evaluación de riesgos,
- Seguridad y privacidad de datos,
- Monitoreo,
- Mantenimiento y
- La participación y capacitación de los usuarios.
Esto garantizará una gestión y adopción exitosa de las herramientas tecnológicas a corto y largo plazo.
Hay que desmitificar la IA y ayudar a la comprensión de ésta; si podemos desglosar su complejidad, las empresas estarán más dispuestas a adoptarla. Esta tecnología es un catalizador para la innovación y la eficiencia, con capacidad para predecir, optimizar, automatizar, asistir en la toma de decisiones, entre otras ventajas.
Al integrar IA en los procesos, los clientes descubren que habían estado complicando sus tareas al evitar soluciones tecnológicas.
Colaboración para LogistitiXnews por
Javier Lomeli, director general de Surgere México.
