Estrategias de IA exitosas para los líderes de la cadena de suministro.
Conclusiones clave
- El uso de la IA en la cadena de suministro está pasando rápidamente de ser una ventaja competitiva a una necesidad.
- Un plan de IA eficaz puede mejorar la toma de decisiones, la agilidad y la visibilidad en las redes de suministro.
- Los responsables de la cadena de suministro pueden necesitar apoyo adicional para determinar la estrategia de integración de IA adecuada.
El mercado medio está descubriendo rápidamente el valor transformador de la inteligencia artificial y las tecnologías de IA para aumentar la eficiencia y priorizar la resiliencia en todas las funciones comerciales clave. En medio de desafíos sin precedentes y cambios en la demanda, los funcionarios de la cadena de suministro son responsables de desarrollar e implementar una estrategia de IA efectiva para optimizar la cadena de suministro, lo que podría remodelar cada eslabón para brindar un valor significativo.
Demostrando el alcance de la IA en el mercado medio, la encuesta RSM Middle Market AI 2024: U.S. and Canada descubrió que el 78% de los ejecutivos encuestados utilizan la IA formal o informalmente. Pero solo el 20% de los encuestados siente que ha integrado la IA de manera significativa, y el 67% que usa IA generativa informa que necesita ayuda externa para aprovechar al máximo esa herramienta. Además, si bien la encuesta encontró que el análisis de datos (54%), TI (54%) y el servicio al cliente (46%) fueron las principales funciones en las que las empresas aprovechan la IA generativa, la gestión de la cadena de suministro se quedó significativamente rezagada, ya que solo el 15% de los encuestados indicó el uso de la IA generativa para respaldar la función.
Con el crecimiento y el potencial de las soluciones de IA, los responsables de la cadena de suministro tienen una gran oportunidad para transformar los procesos clave y dar forma al futuro del negocio.
Los directores de RSM US, Steve Biskie, George Casey y Jake Winquist, discutieron recientemente información práctica y mejores prácticas para aprovechar la IA en la cadena de suministro para aumentar la eficiencia, reducir costos y superar los desafíos durante el reciente seminario web de RSM "IA en la cadena de suministro: Transformando la eficiencia, la resiliencia y la visibilidad".
A continuación, echamos un vistazo a algunos detalles críticos que los líderes de la cadena de suministro deben tener en cuenta a la hora de desarrollar una estrategia de IA, así como posibles casos de uso y ejemplos de implementación exitosa de IA.
El papel de los líderes de la cadena de suministro en la adopción de la IA
La integración de la IA en la gestión de la cadena de suministro está pasando rápidamente de ser una ventaja competitiva a una necesidad. En medio de las incertidumbres en torno al comercio y los aranceles y el aumento de los costos de los bienes y la mano de obra, una estrategia de IA eficaz puede mejorar la toma de decisiones, la agilidad y la visibilidad en las redes de suministro globales.
Múltiples factores determinan el éxito de la integración de las herramientas y aplicaciones de IA en la cadena de suministro, pero los líderes deben establecer una visión clara del éxito de la IA desde el principio. "¿Sabes qué están usando tus empleados y colegas desde la perspectiva de la IA?" —preguntó Winquist. "¿Qué es lo que realmente impacta y qué queremos ofrecer en todos los ámbitos? Necesitamos hablar de esto para llegar a una visión y un plan formalizados para la IA".
Para impulsar el impacto de la IA, los responsables de la cadena de suministro deben asignar recursos e inversiones a áreas clave, entre ellas:
Mejora de los márgenes: Aumente la eficiencia de costos con mejoras operativas basadas en datos, incluido el aprovechamiento del cálculo de costos de productos y el análisis de márgenes, la incorporación de la racionalización de SKU y la mejora de las estrategias de logística y distribución.
Reducción del capital de trabajo: La detección del mercado y la planificación de escenarios empresariales que tienen en cuenta las tendencias, la macroeconomía y otros factores disruptivos ayudan a las empresas a alinear la estrategia de la cadena de suministro con las metas multifuncionales y los objetivos corporativos, lo que conduce a una mejor gestión del efectivo.
Escalado del negocio: Las empresas pueden escalar de manera más eficiente optimizando el inventario a través de pronósticos predictivos dinámicos, lo que permite una mayor penetración en el mercado, una mayor innovación de productos y servicios, un crecimiento más sostenible y una ventaja competitiva. Una estrategia de escalado emergente es el uso de gemelos digitales, modelos virtuales de IA que simulan el rendimiento de los procesos y operaciones en el mundo real.
Reducción de riesgos: Desde la ejecución de simulaciones de la planta de producción para la detección temprana de la calidad y los defectos hasta la predicción de retrasos, vulnerabilidades y riesgos ESG en toda la cadena de suministro, la IA puede mejorar y establecer la resiliencia de una empresa y su capacidad para adelantarse a posibles interrupciones.
Optimización de la fuerza laboral: La automatización de los procesos manuales y las actividades tácticas ayuda a mantener una fuerza laboral ágil y altamente productiva, mientras que involucrar al talento en la conducción de iniciativas estratégicas puede impulsar la retención de los empleados.
Cuestiones clave
Un modelo de IA eficaz comienza con la preparación de los cimientos, abordando los desafíos de los datos y confirmando la integridad y limpieza de los datos. En última instancia, el resultado y la eficacia de una implementación de IA dentro de la cadena de suministro dependen principalmente de la calidad de los datos. La gobernanza de datos y la diligencia debida son cruciales para aprovechar el verdadero potencial de las inversiones en IA.
"La estructura de datos fundamental es fundamental para prepararse para el éxito", dijo Winquist. "No asumas que la IA puede entrar y arreglar todos los datos problemáticos a los que puedes estar acostumbrado. En su lugar, hay que centrarse en la limpieza de los datos y en el proceso de diligencia debida desde el principio".
Además, los responsables de la cadena de suministro deben definir el "por qué" (el objetivo de la estrategia) y vincularlo a los casos de negocio y a los objetivos operativos generales de la empresa.
"Lo que me entusiasma es que pensemos en la innovación como la aplicación de la invención", dijo Casey. "En los últimos dos años, hemos visto muchos inventos y nuevos modelos y capacidades que se lanzan. Muchas empresas han estado en esa fase de prueba de concepto, prueba de valor, y han pateado los neumáticos comenzando con un solo caso de uso", agregó. "Durante el próximo año a 18 meses, vamos a ver algunos de los resultados de esos proyectos".
Retos y oportunidades
Al diseñar e implementar una estrategia de IA, los responsables de la cadena de suministro deben tener en cuenta las siguientes cuestiones y procesos clave:
- Desinformación sobre la IA: Sin datos de calidad, la IA puede generar información errónea y perder oportunidades. La evaluación crítica por adelantado es obligatoria para la implementación de la IA dentro de la cadena de suministro.
- Gestión de riesgos: Las empresas deben comprender los riesgos involucrados en la implementación de la IA para proteger la propiedad intelectual y los datos confidenciales y monitorear las preocupaciones éticas, el cumplimiento de sesgos y la integridad de los datos.
- Modelos de gobernanza: Un enfoque eficaz de gobernanza de la IA puede abordar mejor los riesgos derivados de la interpretación errónea de los resultados, la exposición de datos confidenciales, la vulnerabilidad a las violaciones de datos y la disponibilidad limitada de datos para entrenar modelos de IA.
- Evaluación de la preparación de la IA: El primer paso para desarrollar una estrategia integral de IA es realizar una evaluación que pueda definir la intención, evaluar los posibles casos de uso y establecer la supervisión humana.
Al igual que con cualquier implementación de tecnología transformadora, las empresas deben sopesar las oportunidades relacionadas con la IA y los impactos positivos frente a los riesgos y posibles impactos negativos. Si bien las oportunidades para aumentar el conocimiento, la eficiencia y la productividad de la cadena de suministro son enormes, los riesgos potenciales y los impactos relacionados incluyen:
- Seguridad: Violaciones de datos, pérdida de información confidencial, daño a la reputación.
- Predisposición: Discriminación, responsabilidad legal, daño a la reputación de la marca.
- Preocupaciones éticas: Desafíos legales, pérdida de confianza pública, daño a la reputación.
- Complejidad técnica: Dificultad con la implementación y el mantenimiento, aumento de los costos, falta de conocimientos del personal.
- Precisión y responsabilidad: Falta de rendición de cuentas y transparencia, problemas de cumplimiento, responsabilidad legal.
- Privacidad: Uso indebido o acceso no autorizado a datos confidenciales.
Soluciones y casos de uso de IA
Si bien las herramientas y soluciones de IA pueden ser difíciles de implementar y mantener, tienen un enorme potencial para fortalecer la cadena de suministro, impulsando mayores ganancias, eficiencia y excelencia de la fuerza laboral. La IA puede contribuir directamente al éxito de la cadena de suministro al proporcionar capacidades como:
Análisis predictivo y de tendencias: anticipe la demanda, optimice el inventario y mitigue los riesgos aprovechando la IA para pronosticar las tendencias del mercado, las interrupciones de la cadena de suministro y el comportamiento de los clientes, impulsando la toma de decisiones proactiva. Algunos ejemplos son:
- Previsión precisa de la demanda
- Análisis de expansión del mercado
- Precios dinámicos y soporte promocional
- Planificación logística dinámica
- Evaluación integrada de la calidad y los riesgos de la IA
Automatización del flujo de trabajo: optimice las operaciones y reduzca los errores manuales mediante la automatización de tareas repetitivas basadas en reglas que van desde la adquisición hasta el procesamiento de pedidos, lo que permite a los equipos centrarse en actividades estratégicas al tiempo que mejora la eficiencia y la velocidad. Algunos ejemplos son:
- Gestión integral de deducciones de clientes
- Asignación inteligente de costes de transporte
- Programación de producción flexible
- Cumplimiento y desvío de pedidos
- Programación de transporte adaptativa
Tecnologías generativas y autónomas: Resuelva problemas complejos, genere nuevas soluciones y tome decisiones independientes con una mínima intervención humana, transformando la cadena de suministro y la gestión operativa e impulsando la innovación y la eficiencia. Algunos ejemplos son:
- Personalización de clientes y productos
- Gestión inteligente del rendimiento
- Conceptualización de nuevos productos
- Asistentes virtuales al cliente
- Conteo de inventarios con drones
La comida para llevar
La IA puede revolucionar la cadena de suministro y mitigar el riesgo para cualquier empresa, independientemente de su tamaño y escala. Sin embargo, los desafíos y las complejidades en el desarrollo de una estrategia empresarial eficaz de IA pueden parecer abrumadores, y los responsables de la cadena de suministro pueden necesitar apoyo adicional para determinar la estrategia de integración de IA adecuada.
Pero no se puede ignorar el potencial de la IA: más que una tendencia, se ha convertido en un elemento fundamental de una estrategia exitosa de la cadena de suministro.
"Sus colegas y sus empleados ya están usando la IA", dijo Winquist. "Entonces, ¿cómo aprovechamos ese cambio y ese impulso en una estrategia y un plan de IA cohesivos? ¿Cómo reunimos eso, comprendemos qué son los casos de uso, cuál es la propuesta de valor y establecemos una estrategia de cadena de suministro cohesiva que se alinee con nuestra estrategia empresarial general? La IA no solo durará, y no solo es pegajosa, sino que claramente se está acelerando".