¿Qué es la IA?
La IA es un campo de la informática que describe sistemas capaces de imitar la inteligencia humana. Lo logra mediante el aprendizaje automático (machine learning) o el aprendizaje profundo (deep learning), lo que le permite comprender situaciones analizando grandes volúmenes de datos y aplicando ese conocimiento a problemas específicos.
Mediante redes neuronales, un sistema de IA puede analizar datos y utilizar algoritmos para reaccionar de forma autónoma. El sistema informático se adapta y actúa según lo que ha aprendido e inferido de los datos, sin necesidad de instrucciones explícitas.
A nivel básico, todos los ordenadores tienen cierta inteligencia artificial. Actúan en el nivel más simple: la IA reactiva. Responden de forma predecible a las entradas sin aprender. Un ejemplo son los motores de recomendación de Amazon o Netflix, que sugieren productos o contenidos basados en nuestras acciones previas. Aunque son personalizados y parecen inteligentes, no realizan acciones autónomas sin haber sido programados previamente para ello.
Un nivel superior en la escala de la IA es la capacidad de aprender y reaccionar. Utilizando la observación e información histórica, junto con instrucciones preprogramadas, un sistema puede hacer predicciones y actuar en consecuencia. Los vehículos autónomos poseen esta capacidad: combinan datos históricos con observaciones de cámaras y sensores para predecir las acciones de otros usuarios de la vía y actuar en consecuencia.
Los coches autónomos son un ejemplo de IA de memoria limitada. Existen innumerables sistemas que utilizan este nivel de IA, empleando rasgos humanos comunes como la capacidad de analizar información, extraer inferencias y llegar a una conclusión. Pueden razonar y resolver problemas aprendiendo de la experiencia previa. Esto incluye sistemas como los modelos de lenguaje extensos (GPT), chatbots, tecnología inteligente de respuesta por voz y sistemas de reconocimiento de imágenes.
Más allá de esto, la IA existe solo como concepto. Se acepta generalmente que existen dos niveles más. El primero describe un sistema con inteligencia emocional adicional capaz de discernir autónomamente necesidades, creencias y emociones humanas para comprenderlas y reaccionar.
El nivel más alto es la IA autoconsciente. Sería un sistema tan similar a un humano que posee autoconciencia y puede actuar de forma independiente al mismo nivel que una persona.
La IA en la cadena de suministro.
Investigaciones recientes demuestran que "las cadenas de suministro impulsadas por IA son más de un 67% más eficaces, con menor riesgo y costes generales reducidos".
La IA se puede utilizar en las cadenas de suministro para mejorar la eficiencia y el servicio al cliente, ahorrar dinero y mantener la satisfacción del cliente, todo mientras aprende, refina y optimiza los procesos de la cadena de suministro.
Previsión de la demanda y gestión de inventario.
Uno de los usos potenciales más prometedores de la IA en la cadena de suministro es la mejora de la previsión de la demanda. Al analizar grandes volúmenes de datos, las empresas pueden utilizar la IA para aumentar la precisión de sus pronósticos, ya sea mediante información histórica interna o datos y experiencias externas.
La IA puede utilizar análisis de datos en tiempo real y análisis predictivo para tomar decisiones sobre las necesidades de stock. Con una gestión de inventario optimizada mediante la previsión de la demanda impulsada por IA, las empresas pueden reducir las roturas de stock, anticipar picos de demanda y garantizar que haya existencias suficientes.
Imagine poder predecir con precisión qué productos comprarán los clientes el próximo mes o incluso el próximo año. Acertar con estas predicciones ahorra y genera dinero, pero depende de una gran variedad de factores, como tendencias del mercado, demografía, clima, factores económicos, política, disponibilidad de materiales y mucho más. Solo un programa de IA sofisticado puede analizar y modelar suficientes datos para lograrlo.
Mediante la IA, un distribuidor puede predecir el orden en que los artículos entrarán y saldrán del almacén y utilizar esa información para almacenar los productos de la forma más adecuada. Por ejemplo, los productos de alta rotación que se acceden con frecuencia pueden colocarse más cerca de las áreas de embalaje y despacho, para minimizar los movimientos de los operarios. Aquellos que se prevé que tengan una rotación más lenta pueden colocarse en áreas menos accesibles, como en estanterías más altas o más alejadas del embalaje.
Con mejores predicciones, las empresas pueden liberar espacio de almacenamiento y reducir el dinero inmovilizado en stock. El uso de algoritmos de IA para predecir la demanda podría ahorrar millones a las empresas. Esto es especialmente crítico para cualquier empresa que opere con márgenes ajustados, como las del sector de bienes de consumo rápido (FMCG).
Dentro del almacén.
Dentro del almacén, los sistemas basados en IA pueden utilizar visión artificial para inspeccionar los productos. Con una capacidad igual o incluso superior a la humana, estos sistemas pueden detectar defectos de fabricación y montaje. Implementados en la propia línea de producción, pueden utilizarse para retirar productos defectuosos antes de que lleguen a las estanterías del almacén.
Para las empresas que fabrican y distribuyen productos costosos, la IA puede ahorrar dinero limitando el número de devoluciones por productos defectuosos. O, para aquellas que dependen de procedimientos de seguridad estrictos, contar con pruebas basadas en IA podría prevenir accidentes y preservar su reputación.
Utilizando sensores inteligentes y datos históricos, la IA también puede predecir cuándo podrían fallar la maquinaria y los equipos. Esto garantiza que el mantenimiento se programe correctamente y se anticipen los problemas. Esto tiene aplicaciones para todo tipo de equipos utilizados en almacenes, desde carretillas elevadoras hasta brazos robóticos, cintas transportadoras y otros equipos especializados de manipulación de materiales.
Los robots móviles autónomos (AMR) también están a veces impulsados por IA. Aquellos que utilizan IA emplean sensores para evitar colisiones con estanterías, vehículos o trabajadores, y utilizan datos para encontrar las rutas más cortas o rápidas dentro de las instalaciones.
Logística y transporte.
Existe un enorme potencial para que la IA transforme la logística y la entrega de última milla.
Mediante la IA, las empresas pueden mejorar la optimización de la carga utilizando datos que predicen el número de pedidos y la volumetría. Esto reduciría el número de viajes realizados, limitando la cantidad de vehículos y conductores necesarios. Otros ahorros de costes impulsados por la IA provendrían del mantenimiento predictivo, asegurando que los vehículos estén siempre en condiciones de circular y se mantengan a tiempo.
La planificación de rutas ya se beneficia de la tecnología de IA. Los algoritmos de datos complejos pueden generar las rutas más eficientes analizando patrones de tráfico, obras en la carretera, condiciones climáticas y puntos de entrega. Pueden predecir cómo podría verse afectado el tráfico según el día o la hora.
Para la entrega de última milla, varias empresas han sido pioneras en el uso de drones, camiones autónomos y vehículos de entrega autónomos. Estos vehículos pueden mejorar la seguridad, reducir los costes de transporte y acelerar las entregas.
Atención al cliente en la cadena de suministro.
La IA se utiliza en situaciones de atención al cliente en la cadena de suministro para facilitar y mejorar las comunicaciones. Mediante el uso de modelos de lenguaje extensos (LLM), la tecnología detrás de herramientas como ChatGPT, los chatbots pueden conversar en lenguaje natural, hacer deducciones, responder preguntas y resolver problemas de los clientes.
Más allá de los beneficios en la atención al cliente, un LLM podría entrenarse con la gran cantidad de datos internos de la empresa, como correos electrónicos, notas de reuniones y otros documentos corporativos. El objetivo aquí podría ser responder consultas internas o cerrar brechas de conocimiento institucional.
Por ejemplo, un LLM impulsado por IA podría revelar qué clientes tienen probabilidades de pagar tarde, explicar por qué un proveedor determinado solo entrega los miércoles o dar detalles sobre cómo se manejó un problema específico anteriormente.
Obstáculos para la adopción de la IA en la cadena de suministro.
Aunque el futuro parece brillante para la IA en la cadena de suministro, es importante ser consciente de los obstáculos y limitaciones involucrados.
Construir e integrar un sistema de software de IA puede ser costoso y llevar mucho tiempo para las empresas. No solo exige un conjunto de habilidades del que carecen muchas empresas, sino que también implica navegar por una curva de aprendizaje pronunciada debido a las complejidades de estos sistemas.
Es difícil encontrar personas con los antecedentes de datos y habilidades técnicas adecuados para desarrollar e implementar IA, así como para gestionar sus capacidades dinámicas. Además, para muchas empresas, los costes de reclutar y emplear personal adicional son prohibitivos.
Más allá de la implementación inicial, una empresa también debe considerar si sus tecnologías elegidas requieren actualizaciones periódicas, así como la capacidad de la empresa para proporcionar las entradas de datos continuas necesarias.
Aprovechar el poder de la IA en la gestión de la cadena de suministro.
Mirando hacia el futuro, es evidente que la IA desempeñará un papel cada vez más fundamental en la transformación de la gestión de la cadena de suministro.
Con su capacidad para automatizar tareas, reducir errores y desbloquear información valiosa, la IA tiene el potencial de revolucionar el funcionamiento de las empresas de la cadena de suministro. Las ventajas que ofrece en la optimización de la previsión de la demanda, la mejora de las operaciones de almacén, la optimización de la entrega de última milla y la elevación del servicio al cliente hacen que sea un viaje emocionante.
Al aprovechar el poder de la IA, las empresas pueden pasar de ser reactivas a ser proactivas y desbloquear un futuro donde la gestión de la cadena de suministro ofrezca una mayor eficiencia y rentabilidad.
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