La inteligencia artificial (IA) ha ido ganando mucho espacio, especialmente debido a la popularización de la IA basada en el aprendizaje automático generativo, como ChatGPT. Su uso puede traernos importantes beneficios, automatizando y agilizando diversas tareas. En la cadena de suministro, donde la planificación es esencial para el éxito y la reducción de costos, la capacidad de las IA para ayudar en el análisis de grandes cantidades de datos puede ser crucial para ayudar a la toma de decisiones, aumentar su velocidad y asertividad y reducir la necesidad de participación humana en un área llena de complejidades y desafíos.
La cadena de suministro está formada por varios eslabones que requieren el seguimiento de numerosos indicadores y variables para asegurar su óptimo funcionamiento. Gestionar y monitorizar estos datos, identificando tendencias o signos de posibles problemas es fundamental para optimizar la cadena de suministro, un gran reto para las empresas. Sin embargo, la reciente transformación de la inteligencia artificial tiene el potencial de facilitar este trabajo, entrenar un sistema de IA le permite identificar estas señales, mejorando su precisión y velocidad al aprender de cada nuevo conjunto de datos.
En logística donde la rapidez en la toma de decisiones es crucial para poder reaccionar sin comprometer el nivel de servicio, el uso de la IA se convierte en una gran ventaja competitiva. La investigación ya indica que la introducción de IA en las cadenas de suministro puede reducir los costos y aumentar los ingresos.
Los siguientes son algunos ejemplos que ilustran las muchas aplicaciones y beneficios del uso de IA en todas las etapas y áreas de la cadena de suministro:
Pronóstico de capacidad y demanda
Los pronósticos permiten una adecuada planificación, asignación eficiente de recursos y minimización de costos, hoy en día existen diversas herramientas computacionales para ayudar en este proceso, el uso de la inteligencia artificial puede facilitar la limpieza de datos, seleccionar la mejor base para su entrenamiento, identificar patrones, entre otras tareas, creando así modelos predictivos más precisos sin necesidad de un análisis manual profundo de cada uno de los modelos. El socio ejecutivo de ILOS, Leonardo Julianelli, escribió un artículo que aborda la beneficios potenciales de AI y ML en la planificación de actividades. Dado que la mayoría de las empresas ya utilizan lenguajes de programación o herramientas para llevar a cabo su proceso de planificación, insertar el aprendizaje automático y la IA en este proceso es factible y puede generar grandes ganancias.
Gestión de inventarios y almacenes
Con empresas que trabajan con más y más variedades de productos, llegando a decenas de miles, la gestión de inventario y almacenamiento es uno de los pasos que tiene la mayor cantidad de datos asociados, y garantizar que el producto pueda pasar por el almacén de manera eficiente y evitar la escasez o el exceso de existencias, en algunos casos puede ser el aspecto más importante de toda la cadena de suministro. Los sistemas de IA pueden ayudar a gestionar esta enorme cantidad de datos, asignando cada SKU (Stock Keeping Units) en los lugares más adecuados del almacén, generando alertas de productos con poca rotación y/o próximos a caducar, gestionando el FIFO (First In First Out) o FEFO (First Expire First Out) de tu stock e incluso realizando el inventario de forma automática mediante drones.
Mayor eficiencia y costos operativos reducidos
Debido a la interconexión entre los eslabones de la cadena de suministro, un retraso generado en una parte de la red puede afectar todo el flujo logístico. El uso de IA puede brindar una visión mucho más amplia de la cadena, ayudando a identificar brechas y oportunidades de mejora e integración, como, por ejemplo, la consolidación de múltiples proveedores, mejores rutas de entrega, entre otros. AI también reduce la dependencia manual, liberando recursos humanos para actividades más estratégicas.
Mejora del nivel de servicio
Los sistemas de IA ayudan a reducir las tareas manuales, reducen los errores y hacen que el proceso sea más rápido y eficiente, todas estas ventajas repercuten directamente en el eslabón final de la cadena, el consumidor, logrando que reciba el producto más rápido eliminando posibles cuellos de botella e ineficiencias que existen en la cadena.
Los desafíos de la implementación de la IA
El uso de inteligencia artificial claramente puede ser muy beneficioso para la operación de la cadena de suministro, pero su uso e implementación no viene sin desafíos asociados, la gran cantidad de datos que procesa una IA requiere hardware potente, con alta capacidad de almacenamiento y procesamiento, el costo de entrenar estos sistemas también es una gran barrera de entrada, es necesario asignar recursos para entrenar el sistema y preparar los datos para que dé buenos resultados, además de que los beneficios derivados de su uso pueden tardar en ser percibidos y generar ganancias en la operación.
Consulta Adhara Ginaid recientemente hizo una publicación sobre la importancia del mapeo de procesos antes de incursionar en la implementación de soluciones como la IA, que destaca uno de estos desafíos.
La inminente revolución de la inteligencia artificial en el panorama empresarial trae consigo importantes ventajas para las empresas. Si bien su implementación presenta desafíos, adaptar y aprovechar el potencial de las IA para impulsar el progreso parece inevitable para mantenerse competitivo y prosperar.
- https://decrypt.co/resources/how-artificial-intelligence-can-revolutionize-supply-chain-optimization
- https://medium.com/@blinx/an-expert-guide-to-ai-in-supply-chain-and-logistics-e45fdc26b5f8
- https://throughput.world/blog/ai-in-supply-chain-and-logistics/#Challenges_of_AI_in_Supply_Chain
- https://www.tecnologistica.com.br/artigos/geral/17087/inteligencia-artificial-e-machine-learning-no-planejamento-da-demanda/
- https://www.dhl.com/global-en/delivered/digitalization/ai-in-logistics.html
