Los líderes actuales de la cadena de suministro están impulsando la IA, buscando aprovechar tecnologías innovadoras para resolver la complejidad, aumentar la eficiencia y descubrir nuevas fuentes de valor.
Pero si bien el futuro de la IA es transformador, el camino a seguir tiene muchos giros y vueltas, y los hitos a menudo no están definidos.
Lo que se necesita es una hoja de ruta: una forma para que las cadenas de suministro evalúen su progreso a lo largo de la curva de madurez de la IA.
Una vez que saben dónde se encuentran, pueden pasar con confianza de la planeación a la ejecución y al retorno de la inversión (ROI) de forma metódica, con objetivos claros en mente.
Con ese objetivo en mente, creamos un modelo de madurez de la IA que describe cómo se pueden implementar tecnologías de IA específicas en cada etapa de desarrollo, los beneficios que proporcionan y cómo se combinan para permitir el siguiente nivel de madurez.
Nos centramos en responder a las siguientes preguntas:
- ¿Cómo podemos maximizar el valor de la tecnología en esta etapa en individua?
- ¿Cuándo logramos la implementación completa?
- ¿Cuál es el siguiente paso?
¡Empecemos!
Etapa 1: Automatización
Optimización de las operaciones para un entorno empresarial turbulento.
El primer paso hacia la madurez de la IA y la base del éxito de la IA es la automatización de procesos.
En esta etapa, las cadenas de suministro aprovechan tecnologías como las plataformas digitales de gestión de la cadena de suministro, la robótica y los sensores de IoT para ejecutar flujos de trabajo administrativos y tareas físicas con una mínima intervención humana.
Por ejemplo, en el almacén, los sistemas de gestión de inventario analizan los niveles de existencias en función de las presiones de la oferta y la demanda; mientras tanto, en la planta del almacén, los cargadores de estanterías autónomos y las carretillas elevadoras robóticas trabajan junto a los operarios humanos.
En el contexto actual de constantes cambios, los flujos de trabajo automatizados son de un valor incalculable. Aumentan la velocidad, la fiabilidad, la precisión y la eficiencia de las operaciones de la cadena de suministro.
El objetivo de la Fase 1 es maximizar la eficacia de los procesos existentes y, lo que es fundamental, generar un conjunto estable de datos operativos. Estos datos permiten avanzar a la siguiente etapa de la curva de madurez, ya que la IA requiere datos para activar.
Sabrás que esta etapa finalizó cuando las automatizaciones específicas estén en funcionamiento de forma eficaz; ten en cuenta que puede llevar algún tiempo determinar qué inversiones en automatización ofrecen un retorno real. Una vez que el nuevo sistema generó un conjunto de datos utilizable para la IA, estará listo para pasar a la Etapa 2.
Etapa 2: IA predictiva/analítica
Transición de una gestión reactiva a una proactiva de la cadena de suministro
Una vez que las operaciones de la cadena de suministro se digitalizan en la nube, pueden dar soporte a una capa analítica que impulsa la toma de decisiones proactiva.
La IA analítica o predictiva emplea análisis estadísticos y aprendizaje automático (ML) para examinar los datos operativos, identificando patrones y correlaciones que se emplean para anticipar interrupciones e impulsar acciones rápidas para gestionar los riesgos.
Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar las tendencias del mercado, los patrones climáticos y las señales de las redes sociales para predecir la demanda de los clientes con un alto grado de precisión.
Gracias a la inteligencia artificial predictiva, las cadenas de suministro están preparadas para las interrupciones antes de que se produzcan. Como se puede imaginar, esto revoluciona la previsión de la demanda, la gestión de inventarios, la optimización logística, el mantenimiento predictivo, la evaluación de riesgos y la planeación de contingencias.
Una vez que el análisis mediante IA esté en pleno funcionamiento, las cadenas de suministro lograron una visibilidad profunda de las operaciones, eliminando el aislamiento de información y comprendiendo cómo las acciones repercuten en todas las funciones de la cadena de suministro. Con la Fase 3, es hora de poner esta información en práctica.
Etapa 3: IA generativa
Acelerar la ejecución y crear espacio para la toma de decisiones estratégicas
Ahora, la IA pasa del análisis a la ejecución.
La IA generativa sintetiza datos no estructurados para crear contenido nuevo, automatizando y optimizando los procesos de la cadena de suministro que requieren comunicación, resumen o investigación.
Por ejemplo, la IA generativa puede desempeñar un papel importante en la gestión de proveedores. La IA analiza al instante los extensos acuerdos con proveedores, resumiendo los riesgos legales, las condiciones de pago y las obligaciones de cumplimiento. También funciona en sentido contrario, redactando emails detallados y contextualizados para los proveedores en función de parámetros preestablecidos. Y cuando surgen discrepancias en la facturación o retrasos en los envíos, la IA te ayuda a investigarlos y resolverlos en una fracción del tiempo que llevaría con los procesos manuales.
Además del evidente ahorro de tiempo, la IA generativa libera al personal de la presión de completar tareas tediosas, lo que les da más margen para pensar estratégicamente.
La fase 3 se completa cuando la IA generativa se integró por completo en las operaciones diarias, cuando el personal tiene plena confianza en la precisión de la IA y llegó a depender de ella para maximizar su alcance.
En este punto, la IA ya no se limita a sugerir "qué" está sucediendo, sino que proporciona de forma constante el "por qué" y un "cómo" viable para la resolución de problemas complejos. Ahora ya estás listo para la Etapa 4.
Etapa 4: IA agencial
Capturando valor para la compañía a escala
En la etapa 4, la IA evoluciona de ser una herramienta dependiente del ser humano a un colaborador autónomo.
Los agentes de IA son sistemas que pueden planear y ejecutar tareas de varios pasos de forma independiente, sin supervisión humana directa, para lograr objetivos de alto nivel.
Por ejemplo, se podría desplegar un agente logístico para anticipar y gestionar las interrupciones en los envíos. Cuando un transportista tiene un problema, el agente puede redirigir el envío, negociar una tarifa puntual con otro transportista e informar al cliente, todo ello sin necesidad de instrucciones humanas.
Pero estos agentes son mucho más que simples "empleados" robóticos. En realidad, transforman la forma en que opera una compañía, descubriendo valor oculto mediante el análisis continuo de conjuntos de datos masivos para encontrar eficiencias operativas y oportunidades de ingresos a nivel de sistemas.
Inicialmente, los agentes de IA suelen implementar para funciones puntuales; esta etapa se completa cuando los agentes se implementan en toda la cadena de suministro. Las cadenas de suministro eficaces gestionadas por agentes generan información valiosa para el negocio que los gerentes humanos pueden emplear para desarrollar e implementar nuevas estrategias de valor en un ciclo de retroalimentación continuo.
Etapa 5: IA personalizada
Ampliando el beneficio y tomando la delantera
Una vez que una organización domina la IA, esta pasa a formar parte del ADN del negocio: la IA se convierte en algo verdaderamente intrínseco.
En esta etapa, las cadenas de suministro comienzan a crear casos de uso de IA personalizados que aumentan los ingresos, incrementan la resiliencia de la cadena de suministro y construyen un beneficio competitivo dentro de su sector específico y contexto regional.
Por ejemplo, una compañía de moda, cuyo modelo de negocio se basa en anticipar a los gustos cambiantes de los consumidores jóvenes, crea un sistema de IA que analiza datos del mundo real para identificar las tendencias de la moda antes de que se popularicen. Su cadena de suministro está diseñada para responder a este análisis en tiempo real, modificando la producción en cuestión de días, si fuera necesario.
Con este tipo de hiperpersonalización, la cadena de suministro se vuelve más estable y rentable durante la volatilidad del mercado, ya que la IA identifica oportunidades de arbitraje e ingresos que los competidores simplemente no pueden ver.
Con la Fase 5, la cadena de suministro pasó completamente de ser un centro de costos a un motor de crecimiento que impulsa el negocio.
El camino hacia la madurez de la IA comienza con un solo paso.
Las posibilidades de la IA son vertiginosas, y eso puede resultar abrumador. Para muchos líderes de la cadena de suministro, es difícil saber por dónde empezar, dónde las inversiones en tecnología pueden tener mayor impacto y cómo medir el éxito.
Pero la incertidumbre no debería ser un impedimento para la acción. Evalúa tu situación, elabora un plan y actúa. Cada paso adelante representa un mayor valor que se desbloquea.
