¿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.