¿Qué tan tarde es demasiado tarde para adoptar la IA?

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¿Qué tan tarde es demasiado tarde para adoptar la IA?

¿Cuánto tiempo es demasiado tiempo para esperar? 

Adoptar IA, como cualquier tecnología, es un equilibrio. Integrar primero las capacidades de IA puede dar a las compañías un beneficio sobre sus competidores. Al mismo tiempo, la nueva tecnología también introduce cambios organizacionales que pueden resultar costosos. Debido a la complejidad de las cadenas de suministro, las compañías necesitan cerciorar de que el periodo de transición valga la inversión. 
Entonces, esperan hasta el momento adecuado para invertir.

Hay buenas razones para evitar apresurar a buscar nuevas soluciones sin un plan. Pero la inacción también tiene un costo. Y a medida que la tecnología de IA evoluciona, ese costo se vuelve más elevado para los líderes de la cadena de suministro. Costos que pueden llegar a resultar insuperables antes de que nos demos cuenta. Hablemos de por qué sucede esto y cómo prevenirlo mediante acciones estratégicas. 

 

Esperar y ver es para modelos de negocio simples 

Los modelos de negocio simples, aquellas compañías que pueden emplear soluciones listas para usar, pueden dar el lujo de esperar y ver. Las cadenas de suministro requieren soluciones que puedan adaptar a sus complejidades y al mismo tiempo manejarlas hacia la agilidad y la eficiencia. 

Si bien los poderosos sistemas de IA se adaptarán a los matices de la cadena de suministro, lo más pronto posible invierta una compañía en las tecnologías, más rápido comenzará a ver el retorno de la inversión. Los beneficios no sólo se reflejan en el resultado final. Todo, desde las operaciones del almacén hasta la contratación de talentos de primer nivel, se verá afectado por la actitud de una compañía hacia la IA y otras tecnologías emergentes. 

En un mercado global y competitivo, las compañías necesitan tantos beneficios como sea posible. En las mejores condiciones, sin interrupciones ni incertidumbre económica, los empleados sienten que están tratando de poner al día con gran parte de su trabajo diario. Si ese es el punto de partida desde el cual todos trabajan, una actitud de esperar y ver es mucho más perjudicial que útil. 

 

Las brechas de conocimiento son más fáciles de abordar antes

A pesar del creciente interés en las capacidades de la IA, los equipos de liderazgo dudan en invertir sin alguien en su organización que pueda ser considerado un experto en IA. Normalmente, esta filosofía sería prudente y sabia. Sin embargo, cuando se trata de soluciones de IA, la experiencia es la forma más fácil de adquirir conocimientos. 

Usar las herramientas, experimentar con diferentes casos de uso y trabajar junto con socios en tecnología es la mejor manera de cerrar la brecha de conocimiento y sentir seguro de que una compañía está aprovechando al máximo sus inversiones. 

Es más, cuando los empleados ven que su compañía está invirtiendo en herramientas que desarrollarán sus habilidades y los prepararán para un futuro exitoso, es más probable que se queden. El conocimiento histórico y tácito de los empleados que llevan mucho tiempo en la compañía implica datos mejores y más relevantes de los que la IA puede aprender. 

Por supuesto, ninguna compañía necesita un experto para que las herramientas de IA funcionen para ellos. Pero invertir en los empleados actuales para que se conviertan en expertos nunca es una mala inversión. 

¿Está su compañía preparada para la IA? 

El 90% de los líderes de la cadena de suministro están llevando a cabo actualmente una reorganización o lo harán en los próximos 12 meses. Muchos están preparando a sus equipos para la tecnología de cadena de suministro impulsada por IA, pero ¿cómo deberían adaptarse y qué consideraciones deberían tener en cuenta los líderes al reorganizarse para un futuro que priorice la IA?

Las soluciones de IA revelan sus puntos ciegos

Optimizar lo que ya funciona en su cadena de suministro es parte de lo que se necesita para tener éxito. La otra parte es descubrir lo que no sabes o no estás midiendo y encontrar formas de mejorar esos puntos ciegos. El problema es que muy pocos empleados, sin importar dónde trabajen en la cadena de suministro, tienen tiempo para buscar proactivamente los puntos ciegos. Todos están concentrados en lo que saben que tienen que hacer. 

La IA puede trabajar en segundo plano para evaluar qué mejoras se pueden realizar en las operaciones para alcanzar cada objetivo más rápido. Un agente de IA puede sugerir nuevos procesos o asignaciones de tareas que no son obvias para los empleados ocupados. 

La adopción de medidas en relación con esas sugerencias seguirá estando en manos del pueblo. Pero las pequeñas mejoras que cada equipo necesita realizar para seguir siendo competitivo se pueden destacar con IA. Toda compañía llega a un punto de rendimientos decrecientes a medida que mejora sus procesos y productos. Las compañías de gaseosas populares, por ejemplo, a menudo enfrentan resistencia cuando intentan modificar sus fórmulas populares. Pero rara vez hay consecuencias negativas por mejorar desafíos de los que ni siquiera eras consciente. En individuo, porque nuestros clientes normalmente pueden ver esos puntos ciegos mucho más claros. Y apreciarán un enfoque proactivo. 


Las innovaciones ágiles y las decisiones más rápidas son fundamentales para el éxito

La razón más importante para realizar el cambio a soluciones de IA, incluso si no se siente del todo preparado, es que la toma de decisiones lenta está perjudicando su negocio. Ya sea porque los datos cambian demasiado rápido o porque simplemente hay demasiados datos para clasificar, las decisiones no se toman de manera oportuna. 

Pero la respuesta no es tomar decisiones apresuradas o incompletas. La respuesta es emplear las herramientas disponibles para garantizar que el liderazgo siempre tenga una visión completa de todos los datos relevantes. La tecnología de IA, y específicamente los agentes de IA, no solo brindan esa transparencia, sino que también brindan sugerencias sobre qué hacer con esa información en función de los objetivos de su compañía. 

Ya sea que un equipo esté persiguiendo objetivos internos o la competencia, no invertir en herramientas que ayuden a que todos sean más eficientes y precisos hace que cada hito sea más difícil de alcanzar. El costo de adoptar tecnología de IA puede parecer alto, pero no invertir es un error aún más costoso. 

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