Francisco Rojas, Director Ejecutivo de Applied Intelligence de Accenture Chile.

Una convergencia de factores ha ejercido una importante presión sobre las cadenas de suministro de las organizaciones. La guerra en Ucrania, además de ser un desastre humanitario, ha agravado aún más la situación, inyectando una nueva incertidumbre en un entorno económico ya imprevisible. Sin embargo, los trastornos a los que se enfrentan hoy las empresas no se limitan a las creadas por la pandemia o la guerra.

Cada vez más, los clientes exigen productos, servicios y experiencias hiperpersonalizados, todo ello con plazos de entrega mínimos, con costos más bajos y en el lugar que elijan.

Ante este escenario, las empresas deben impulsar una reconstrucción a gran escala de la cadena de suministro que les permita ser más resilientes, relevantes para los clientes y los empleados, y responsables con el medio ambiente y la sociedad. El objetivo final es la cadena de suministro inteligente y, en el centro de esta transformación, están los datos y la inteligencia artificial (IA). Estas tecnologías permiten a las organizaciones impulsar la agilidad y velocidad de sus cadenas de suministro.

A pesar de la oportunidad, un nuevo estudio de Accenture muestra que 79% de las empresas a nivel mundial aún no logra escalar la inteligencia artificial en sus cadenas de suministro. Francisco Rojas, Director Ejecutivo de Applied Intelligence de Accenture Chile destacó que “es importante avanzar en este aspecto, ya que las compañías que ponen los datos en el centro de su cadena de suministro y aplican la IA a escala pueden crear una red de cadena de suministro conectada y verdaderamente inteligente. De esa forma, pueden obtener visibilidad de las interrupciones de suministro o de la demanda de última hora, proporcionando la información necesaria para resolver los problemas casi en tiempo real”.

El estudio de Accenture identifica las barreras que enfrentan hoy las empresas para alcanzar la cadena de suministro inteligente. Entre ellas se encuentran los silos. Francisco Rojas explicó que “las organizaciones tienen data dispersa en toda la empresa. Cuando los datos están fragmentados y desconectados, la capacidad de aplicar la inteligencia, generar conocimientos y valor es limitada. Las compañías también tienen problemas con los tipos de datos que recogen. No disponen de la data adecuada o de la calidad para obtener los resultados que buscan”.

Otra barrera es la capacidad de priorizar casos de uso. Si bien es beneficioso que el potencial de la IA sea enorme, y que la tecnología pueda aplicarse a innumerables áreas de la empresa, también hace que sea difícil para las compañías alinear su estrategia de negocio y priorizar los casos de uso en los que la inteligencia artificial puede aportar el mayor valor.

El informe plantea que para avanzar, es aconsejable enfocarse en tres elementos clave: una hoja de ruta, cloud y el talento. La IA no es solo una transformación nológica. Más bien, ayuda a impulsar la transformación de toda la empresa, conectando datos y personas, ideas y resultados. Esta transformación requiere alinear la estrategia de data con los objetivos empresariales, adaptar los sistemas de toda la compañía para apoyar la toma de decisiones basada en los datos y fomentar el talento y la cultura de data para impulsar la adopción a gran escala. Francisco Rojas destacó que “lo primero que necesita una empresa para que la IA tenga un impacto a gran escala es una visión clara e integrada de hacia dónde quiere ir. No puede limitarse a una función, departamento o unidad de negocio”.

El experto agregó que “en cuanto a cloud, la IA y la analítica avanzada pueden procesar conjuntos de datos masivos y diversos de todas las funciones, para proporcionar una mejor visibilidad en la red de la cadena de suministro. Pero con más fuentes de datos, se necesitará más potencia de cálculo y capacidad de los servidores. Con la nube, una empresa puede conectar estos datos para crear una única y fiable fuente de verdad”.

Finalmente, el talento es clave. Las empresas necesitan científicos de datos que puedan manejar el lado técnico de los algoritmos y el modelado. Sin embargo, los científicos de datos por sí solos no pueden impulsar una transformación, necesitan la perspectiva y la experiencia empresarial. Son necesarias personas que entiendan tanto la tecnología como el negocio, y que puedan guiar a los científicos de datos en el desarrollo de algoritmos que resuelvan los problemas de la empresa y ofrezcan los resultados específicos deseados.

Francisco Rojas concluyó que “las tecnologías inteligentes y los datos conectados de principio a fin, cuando se combinan a escala, pueden añadir un valor inmenso a la cadena de suministro de cualquier empresa. Esto crea nuevas eficiencias y capacidades operativas. A largo plazo, esta poderosa combinación de tecnologías y datos impulsará un cambio hacia redes de cadena de suministro verdaderamente autónomas, que lleven el valor y la innovación a un nivel completamente nuevo”.

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