¿Es su organización lo suficientemente disciplinada para extraer valor real de la IA?
Hasta hace poco, la historia de la inteligencia artificial (IA) fue una historia de disrupción, ya que estas nuevas tecnologías innovadoras prometían transformar las operaciones de la cadena de suministro. Los líderes de la cadena de suministro respondieron con una mezcla de entusiasmo y cautela, buscando implementar herramientas de IA siempre que sea posible, al tiempo que limitan el riesgo.
En este contexto, fue natural que las organizaciones recurran a la experiencia de los primeros en adoptar la IA: entusiastas que eran percibidos como poseedores de las habilidades adecuadas para maximizar el valor de la IA.
Pero ahora, la página pasó.
Las herramientas de IA maduraron hasta el punto de que ya no requieren conocimientos técnicos de nivel experto para implementarlas y emplearlas con éxito.
En el futuro, el ingrediente principal para el éxito de la IA será la disciplina organizacional. Las compañías que realicen una ejecución diligente, metódica y consistente serán las que extraigan el mayor valor de sus inversiones en IA.
Esta es una noticia emocionante, ya que significa que las organizaciones de la cadena de suministro finalmente están al mando en lo que respecta a la IA. La logística global se encuentra al borde de la transformación, y las compañías que se comprometan con la disciplina de la IA estarán bien posicionadas en el futuro.
En este blog, describimos tres competencias fundamentales en las que un enfoque disciplinado permitirá el éxito de la IA: datos, procesos y estrategia.
Disciplina de datos
Una de los principales beneficios de la IA es su capacidad de gestionar grandes cantidades de datos, identificar patrones que permiten realizar mejores pronósticos y encontrar soluciones a problemas y desafíos mucho más rápidamente de lo que un humano podría lograr solo.
En el contexto de una cadena de suministro, estos modelos de IA emplean datos para pronosticar la demanda, anticipar averías de equipos o redirigir el envío para evitar retrasos. Pero su desempeño en estas tareas es tan bueno como los datos que se les suministran: la calidad de los resultados de la IA depende de la calidad de los datos de entrada. Y cuando se trata de datos de la cadena de suministro, eso puede ser un desafío.
Debido a la amplitud y complejidad de las cadenas de suministro empresariales modernas, estas redes generan enormes cantidades de datos. Estos datos a menudo provienen de sistemas dispares y no estandarizados, lo que suele generar lagunas, errores y redundancias que ralentizan la IA y hacen que sus resultados sean mucho menos fiables.
De hecho, la infraestructura de datos suele ser la mayor barrera para la implementación exitosa de la IA. Por ejemplo, una encuesta reciente de PwC descubrió que el 44% de las inversiones en tecnología no cumplieron con las expectativas debido a problemas de datos.
Para preparar su infraestructura de datos para la IA, las cadenas de suministro deben comenzar con una auditoría de datos para descubrir anomalías, duplicados, valores faltantes y formatos inconsistentes. Debido a que los datos de la cadena de suministro a menudo se distribuyen entre sistemas locales, múltiples nubes y ubicaciones periféricas, la adopción de una única plataforma de integración para todos los datos puede ayudar a solucionar muchos de estos problemas.
Una vez que los datos se reúnen en un centro central, una buena gobernanza de datos puede ayudar a mantener la calidad de los datos a lo largo del tiempo. La propiedad clara de las fuentes de datos fomentará la responsabilidad y un mejor mantenimiento de los datos y contribuirá a una mejor seguridad de los mismos.
Una vez establecida la disciplina de datos, la organización tendrá confianza en la funcionalidad principal de las herramientas de IA y estará lista para avanzar hacia la ejecución del proceso.
Disciplina de proceso
La gestión del cambio es importante con la adopción de cualquier tecnología nueva, pero la IA puede ser particularmente desafiante. La conversación sobre IA en los medios durante los últimos años se centró en la idea de que requerirá una amplia capacitación o eliminará muchos puestos de trabajo por completo. No es sorprendente que esto creó una atmósfera de miedo, desconfianza y resistencia al cambio entre muchos trabajadores.
Incluso sin estos desafíos psicológicos, la adopción exitosa de la IA en las operaciones diarias presenta dificultades. La IA no es una tecnología que funciona silenciosamente en segundo plano ni automatiza tareas humanas por completo (en la mayoría de los casos). Más bien, la IA se integra profundamente en los flujos de trabajo centrados en el ser humano, lo que requiere que los trabajadores interactúen de forma proactiva con la tecnología.
Esta interacción humana con la IA es necesaria tanto para maximizar su valor potencial como para definir sus limitaciones.
Para superar estos desafíos, las cadenas de suministro necesitan desarrollar procesos que permitan a los trabajadores interactuar plenamente con la IA y, al mismo tiempo, crear un ciclo de retroalimentación para gestionar continuamente su adopción.
Los programas de capacitación continua y tutoría pueden ayudar a los empleados nuevos y existentes a aprender unos de otros y mantener al día con estas tecnologías que cambian rápidamente. Estas iniciativas deben ir acompañadas de un canal de comunicación abierto con los líderes, así como con otras partes interesadas, lo que fomentará un sentido de “propiedad” de las herramientas de IA entre los trabajadores.
Implementar un enfoque disciplinado y diario para estos procesos contribuirá en gran medida a mantener alta la moral y, al mismo tiempo, a maximizar el valor de las inversiones en IA.
Disciplina estratégica
La IA funciona mejor cuando se emplea para cumplir objetivos específicos de la compañía. En otras palabras, la IA no debería ser una solución en busca de un problema. Sin disciplina estratégica, la IA puede convertir en una distracción costosa.
Esto es especialmente relevante para las organizaciones de la cadena de suministro, muchas de las cuales quedaron (comprensiblemente) atrapadas en un modo de crisis, saltando de una tormenta a la siguiente. Se podría perdonar a los líderes de la cadena de suministro por considerar la IA como un medio simplemente para hacer que la operación sea más ágil. El problema es que, dado que la IA es una herramienta tan personalizable, funciona mucho mejor cuando está diseñada con objetivos estratégicos específicos en mente.
Para emplear la IA de manera eficaz, los líderes de la cadena de suministro deben identificar su estrella del norte estratégica antes de comenzar a emplearla. El proceso de implementación de la IA consta de varios puntos de decisión fundamentales, cuyo manejo se vuelve mucho más sencillo cuando se toman en función de una estrategia definida.
¿Su cadena de suministro está intentando resolver la escasez de mano de obra? ¿Obtener una mejor visibilidad de las relaciones con los proveedores? ¿Mejorar la inteligencia y la velocidad en la toma de decisiones? Todas estas son tareas que la IA puede abordar, pero la solución final variará un poco según el caso de uso.
Al aplicar un enfoque consistente y disciplinado para ver las estrategias impulsadas por IA, las cadenas de suministro pueden cerciorar de que la IA realmente tenga un impacto medible en los objetivos comerciales y realmente genere ROI.
Rápido y constante gana la carrera
La IA está preparada para revolucionar la logística global, amplificando los poderes de los profesionales de la cadena de suministro para que puedan reaccionar más rápidamente a las condiciones cambiantes y desarrollar un conocimiento más profundo de sus operaciones con más datos. Nada de esto requiere un doctorado en informática ni el genio de un fundador de una compañía tecnológica. Simplemente requiere disciplina y un plan claro de datos, procesos y estrategia, centrado en los objetivos de su negocio. Este es un caso en el que la constancia realmente acelera el éxito, ¡gracias a la IA!
