11 jul 2023

El impacto de la IA generativa en la cadena de suministro

En los últimos años, uno de los segmentos que está experimentando cambios de mayor calado como consecuencia de la digitalización es la logística. Entre ellos, cabe destacar el empuje de la inteligencia artificial (IA) generativa, cuyo impacto en las cadenas de suministro solo estamos empezando a vislumbrar, pero que a buen seguro promoverá un súbito incremento de la productividad en la próxima década.

Alex Ordóñez - Colaborador de Asesores de Pymes externo a Cesce

 

La inteligencia artificial generativa se enfoca en la creación de contenido original a partir de datos existentes. Para lograrlo, basa su funcionamiento en algoritmos y redes neuronales avanzadas. De este modo, es capaz de aprender información de imágenes y de textos y, más adelante, generar contenido nuevo y original. Uno de los elementos clave en la inteligencia artificial generativa es la red neuronal generativa. Esta red se fundamenta principalmente en el Deep Learning (es decir, en el aprendizaje profundo), para posibilitar que la IA aprenda sobre los datos de manera automática. En apenas décimas de segundo, esta tecnología facilita poder analizar miles de millones de datos con los que se establecen patrones y relaciones entre ellos.

Nuevo campo de juego logístico

Uno de los estandartes actuales de la IA generativa es ChatGPT, que ha permitido dar un impulso significativo en el aprendizaje automático que ya muchas industrias de todo el mundo están utilizando, aunque sus utilidades serán más visibles a lo largo de los próximos años. En este nuevo ecosistema, entidades como Manhattan Associates, están realizando análisis sobre el modo en que la IA generativa impactará en el sector de la logística. Entre los principales hitos, cabe destacar:

  • Optimización a través del análisis predictivo. El análisis predictivo permite analizar datos de diferentes fuentes, como pedidos de clientes, programas de producción y niveles de inventario, para hacer predicciones sobre la oferta y la demanda futuras. De este modo, se puede optimizar la cadena de suministro, reducir el desperdicio y aumentar la eficiencia.
  • Servicio al cliente personalizado. Otra de las ventajas de la IA generativa es la posibilidad de ofrecer un servicio al cliente personalizado. Los consumidores pueden obtener respuestas rápidas y precisas a sus preguntas sobre la disponibilidad de un producto, los tiempos de envío y las opciones de entrega. De este modo, se reduce el estrés y la lentitud del proceso de contacto, y se mejora la eficiencia de la empresa.
  • Gestión del inventario más eficiente. La gestión de inventario también es una de las soluciones que la IA generativa ofrece. Este sistema permite monitorear los niveles de inventario en tiempo real y predecir cuándo se agotará el stock de ciertos productos. Esto puede ayudar a las empresas a evitar los desabastecimientos y el exceso de existencias, lo que a su vez puede reducir la pérdida de ventas y aumentar los beneficios.
  • Automatización del proceso de compras. La IA generativa también puede ser de gran utilidad para automatizar el proceso de compras, mediante el análisis de datos sobre el rendimiento del proveedor, la calidad del producto y los precios. De este modo, las empresas pueden tomar mejores decisiones de compra y negociar acuerdos en condiciones más ventajosas con los proveedores.
  • Generación de documentos. La IA generativa ofrece la posibilidad de generar documentos de forma más sencilla y efectiva. Con el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) de la IA, las empresas pueden crear contratos y mantener la información bien documentada, sin tener que subcontratar este aspecto de su negocio a un tercero. Esto es especialmente útil para las pequeñas y medianas empresas que no cuentan con los fondos necesarios para hacerlo.

El impacto de la digitalización

Además de la IA generativa, la digitalización a nivel general ya está teniendo desde hace tiempo un impacto muy relevante en el sector logístico. Entre las ventajas que está aportando a este segmento de actividad, en McKinsey subrayan como las más relevantes:

  • La reducción de errores. Al automatizar estos procesos, los operarios quedan libres y pueden aprovechar ese tiempo en tareas de mayor valor. Además, el ratio de error que tiene un sistema automatizado es considerablemente menor.
  • El control de la cadena de suministros en tiempo real. Digitalizar todos los procesos de almacén con un software de gestión permite ser mucho más preciso en la gestión de la cadena de suministro, ya que se obtienen datos actualizados en tiempo real.
  • Prever mejor la demanda a futuro. Incorporar un ERP para automatizar la cadena de suministro permite poder invertir más tiempo en la realización de informes de control. Con estas herramientas, cuyos datos se actualizan en tiempo real, es mucho más simple estudiar la situación actual e incluso poder predecir cómo se espera que sea la demanda en los próximos meses y anticiparse a ella.
  • Agilizar los tiempos de entrega. Disponer de los productos en la fecha acordada o acortar los tiempos de entrega son algunos de los grandes desafíos de las empresas logísticas.
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