La IA presenta una inmensa oportunidad para las cadenas de suministro, ya que ofrece vías para optimizar los procesos y mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, el viaje desde el potencial de la IA hasta el éxito escalable está plagado de desafíos.
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una fuerza fundamental en el clima empresarial actual, dinámico y en evolución, que promete transformar las industrias al mejorar la eficiencia, la agilidad y las capacidades de toma de decisiones.
Los principales directores ejecutivos están reconociendo el potencial de la IA, aunque muchos prevén ajustes necesarios en sus operaciones actuales para prosperar en un mundo dominado por la IA. En ninguna parte es más evidente esta dicotomía que en la cadena de suministro, donde el potencial de la IA permanece en gran medida sin explotar, ya que solo el 17% de las organizaciones de la cadena de suministro encuestadas por Gartner afirman que han implementado con éxito la IA a escala. Además, solo el 23% de las organizaciones de la cadena de suministro tienen una estrategia formal de IA, lo que subraya la necesidad de un enfoque más estructurado para la adopción de la IA.
La capacidad de la IA para determinar y ejecutar de forma autónoma acciones óptimas con una mínima intervención humana es especialmente atractiva en los contextos de la cadena de suministro, donde el análisis y la respuesta en tiempo real son fundamentales.
Por ejemplo, la IA puede asignar dinámicamente el inventario analizando los datos de la oferta y la demanda en tiempo real o adaptar los flujos de trabajo de pruebas de productos en función de los datos de producción en tiempo real. Estas capacidades prometen liberar recursos humanos para tareas de mayor valor y crear nuevos roles centrados en la IA.
Sin embargo, el viaje desde el potencial de la IA hasta el éxito escalable está plagado de desafíos. Muchas organizaciones luchan con problemas de viabilidad, casos de negocio poco claros, desalineación con los objetivos de IA de la organización y falta de talento cualificado, por nombrar algunos. Todos estos problemas apuntan a una falta de estrategia cohesiva. Para maximizar el potencial de la IA, los directores de la cadena de suministro (CSCO) deben examinar su modelo operativo actual e implementar enfoques para ayudar a su empresa a aprovechar los beneficios de la IA a escala.
Pasos estratégicos para la adopción de la IA en la cadena de suministro
Para aprovechar el poder transformador de la IA, los líderes de la cadena de suministro deben tomar medidas decisivas. Para guiar la adopción de la IA, CSCO debe considerar las siguientes acciones:
Definir una estrategia clara de IA. Comience por alinear las iniciativas de IA con los objetivos generales de la organización. Esto implica un enfoque de arriba hacia abajo en el que los objetivos de IA se vinculan directamente con las prioridades de los directores ejecutivos y, posteriormente, se transmiten en cascada a los objetivos de la CSCO. Una estrategia de IA bien definida debe describir los resultados específicos que se esperan de las inversiones en IA, como la mejora de la eficiencia operativa, la mejora de la satisfacción del cliente o la innovación en la oferta de productos. Esta alineación garantiza que los proyectos de IA no sean esfuerzos aislados, sino que se integren en la estrategia empresarial más amplia, lo que facilita la asignación de recursos y el apoyo ejecutivo.
Cree un lenguaje común para las operaciones. Establecer un lenguaje común para la IA implica algo más que definir términos técnicos; requiere crear un cambio cultural dentro de la organización. Esto significa educar a todas las partes interesadas, desde los ejecutivos hasta los empleados de primera línea, sobre las capacidades y limitaciones de la IA. Los talleres, las sesiones de capacitación y los equipos multifuncionales pueden ser fundamentales para fomentar un entendimiento compartido. Un lenguaje unificado ayuda a desmitificar la IA, reducir la resistencia y promover la colaboración entre departamentos, garantizando que todos estén en sintonía con respecto a las iniciativas de IA.
Priorizar los casos de uso. En el vasto panorama de posibles aplicaciones de IA, la priorización es clave. Comience por realizar un análisis exhaustivo de los procesos actuales de la cadena de suministro para identificar los puntos débiles y las áreas con mayor potencial de mejora impulsada por la IA. Tenga en cuenta factores como la escalabilidad, la viabilidad y la alineación con los objetivos estratégicos. Por ejemplo, la previsión de la demanda podría priorizarse si la organización tiene dificultades con la gestion del inventario, mientras que el mantenimiento predictivo podria ser crucial para reducir el tiempo de inactividad en la fabricaciã³n. Se pueden iniciar proyectos piloto para probar estos casos de uso, lo que permite el aprendizaje iterativo y el refinamiento.
Medir el valor. Establecer métricas sólidas es crucial para evaluar el éxito de las iniciativas de IA en la cadena de suministro. Estas métricas deben estar vinculadas a los resultados empresariales y podrían incluir mejoras en la eficiencia operativa, reducciones de costes, una mayor satisfacción del cliente o un aumento de los ingresos. La revisión periódica de estas métricas ayuda a evaluar el retorno de la inversión de los proyectos de IA y proporciona información para futuras inversiones. Además, la retroalimentación cualitativa de los empleados y los clientes puede ofrecer perspectivas valiosas sobre el impacto de la IA en las operaciones diarias y la prestación de servicios.
Incorporación de enfoques avanzados de IA
A medida que los CSCO desarrollan su estrategia de IA, es fundamental mantenerse al día con el panorama de la IA en rápida evolución. Algunos enfoques avanzados de IA para evaluar casos de uso dentro de la organización de la cadena de suministro incluyen:
IA generativa (GenAI). GenAI se puede utilizar para simular varios escenarios de la cadena de suministro, lo que permite a las organizaciones explorar diferentes estrategias para la previsión de la demanda, la gestión de inventarios o la optimización de la logística. Al generar simulaciones realistas, las organizaciones pueden anticipar mejor los cambios del mercado, probar nuevas ideas y desarrollar estrategias de cadena de suministro más resistentes. Además, GenAI puede ayudar en el diseño y desarrollo de productos mediante la creación de prototipos o la sugerencia de mejoras de diseño basadas en datos y tendencias históricas.
IA compuesta. Al integrar múltiples técnicas de IA, la IA compuesta ofrece un enfoque holístico para resolver desafíos complejos de la cadena de suministro. Por ejemplo, la combinación del aprendizaje automático con el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial puede mejorar la precisión de la previsión de la demanda mediante el análisis de diversas fuentes de datos, incluidas las tendencias del mercado, el sentimiento de las redes sociales y las evaluaciones visuales del inventario. Este enfoque multifacético permite a las organizaciones aprovechar las fortalezas de las diferentes técnicas de IA, lo que da como resultado una visión más completa y una toma de decisiones informada. La IA compuesta también puede facilitar la colaboración interfuncional al proporcionar una plataforma unificada para el análisis y la interpretación de datos.
IA agente. Esta forma de IA es particularmente valiosa para automatizar los procesos de toma de decisiones que requieren respuestas en tiempo real. Los sistemas de IA agentic pueden ejecutar decisiones de forma autónoma, como desviar los envíos en respuesta a interrupciones meteorológicas o ajustar los programas de producción en función de las fluctuaciones de la demanda en tiempo real. Al capacitar a los agentes de IA para que tomen medidas decisivas, las organizaciones pueden mejorar su agilidad y capacidad de respuesta, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para la intervención manual. Además, la IA agentica puede aprender y adaptarse continuamente de su entorno, mejorando su rendimiento con el tiempo y optimizando aún más las operaciones de la cadena de suministro.
Aprovechar el potencial transformador de la IA
La IA presenta una inmensa oportunidad para las cadenas de suministro, ya que ofrece vías para optimizar los procesos y mejorar la toma de decisiones. Para aprovechar al máximo este potencial, las organizaciones deben seguir el ritmo del panorama de la IA en rápida evolución, experimentando con nuevos casos de uso y buscando oportunidades para adoptar de manera eficiente enfoques a escala con beneficios demostrables. También será crucial que las CSCO alineen las iniciativas de IA con la estrategia digital más amplia de la empresa y recaben el apoyo de los líderes de toda la organización, asegurando que los esfuerzos sean coherentes y estén vinculados a los objetivos del liderazgo.