Se ha vuelto casi imposible predecir los cambios en los patrones de oferta y demanda. Por el lado de la oferta, las interrupciones del suministro son cada vez más frecuentes, la escasez de piezas y las presiones de los costes. Por el lado de la demanda, las preferencias de los clientes siguen siendo volátiles, y esto se ve agravado por la creciente amenaza de inflación y el aumento de la omnicanalidad. Esto no solo perjudica los ingresos, las ganancias y la satisfacción del cliente, sino que dificulta que las organizaciones logren los objetivos de sostenibilidad de reducir los desechos.
A medida que los desafíos externos e internos se han vuelto más agudos, han surgido nuevas tecnologías para abordarlos. El auge de plataformas como Azure ha acelerado la implementación de soluciones SaaS. Las nuevas estrategias de gestión de datos están cambiando la forma en que las empresas organizan, estructuran y gestionan los datos. Y la promesa de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) ha obligado a muchas organizaciones a invertir en nuevas tecnologías, con el objetivo de optimizar y automatizar los procesos empresariales, impulsar un mejor rendimiento y aumentar la rentabilidad.
Los silos de datos y las soluciones puntuales inconexas hacen que sea imposible lograr la rentabilidad o la resiliencia deseadas
Las tecnologías avanzadas, como la IA y el ML, tienen el potencial de revolucionar las cadenas de suministro del mundo. Al monitorear las condiciones en tiempo real a lo largo de la cadena de suministro de extremo a extremo y en toda la red de socios extendida, los motores de optimización habilitados para IA y ML pueden detectar anomalías, proyectar los resultados de varias estrategias de resolución y tomar medidas correctivas de forma autónoma.
Sin embargo, para muchas empresas, la promesa de estas tecnologías avanzadas no se está cumpliendo, a pesar de sus crecientes inversiones. De hecho, se ha informado de que el 85% de los proyectos de IA y ML no logran obtener los resultados empresariales previstos. ¿Las razones principales? La falta de una gestión estratégica de datos o de una infraestructura de datos bien diseñada, y soluciones puntuales inconexas. Incluso con grandes inversiones en soluciones puntuales impulsadas por IA, las empresas de hoy en día siguen confiando en bases de datos de décadas de antigüedad, algoritmos fuera de línea y sistemas que carecen de interoperabilidad o de fácil intercambio de datos.
Hoy en día, las empresas tienen toda la información que necesitan para optimizar sus cadenas de suministro. Pero la mayoría de las empresas simplemente se sienten abrumadas por el gran volumen de datos disponibles, de proveedores, clientes, socios y fuentes de terceros. También carecen de la infraestructura para recopilarla, armonizarla, analizarla y aplicarla a sus decisiones cotidianas. En su lugar, los datos se dispersan a lo largo de la cadena de suministro extendida en soluciones puntuales dispares. No es centralizado, accesible ni accionable. Ya no basta con dedicar más recursos al problema. A medida que el volumen y la velocidad de los datos se aceleran, las empresas no pueden procesar todos los datos necesarios en medio de las crecientes complejidades del mercado.
Las tecnologías avanzadas, como la IA y el ML, dependen de los datos para su éxito. A menos que las empresas estén equipadas para capturar y aplicar digitalmente datos en tiempo real sobre los cambios en la demanda, los niveles de inventario, la disponibilidad de productos y otros factores clave, sus soluciones avanzadas de cadena de suministro nunca alcanzarán todo su potencial
