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24/08/2022
Inteligencia Artificial y cadena de suministro inteligente
Por Francisco Rojas, Director Ejecutivo de Applied Intelligence en 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. Por otro lado, los clientes exigen productos, servicios y experiencias personalizadas, todo ello con plazos de entrega mínimos, con costos más bajos y en el lugar que elijan.

Además, las tensiones comerciales y arancelarias mundiales y la escasez de talento en el sector de la logística también han contribuido a un ambiente volátil que está afectando a las cadenas de suministro. El efecto agravante de estas perturbaciones es un aumento sin precedentes de los costos. Y luego está el interés y la demanda cada vez mayores de prácticas empresariales responsables por parte de los consumidores, los gobiernos, los inversores y otras partes interesadas. Esto ejerce aún más presión sobre las cadenas de suministro, que son responsables de la mayor parte de las emisiones del mundo.

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).

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.

A pesar de lo anterior, un nuevo estudio de Accenture muestra que 79% de los ejecutivos a nivel mundial dice que aún no logra escalar la Inteligencia Artificial en las operaciones de sus cadenas de suministro. ¿Por qué? Hay una serie de obstáculos que los frenan. El mayor, es que no tienen un vínculo claro y de confianza entre el uso de datos y la IA y las mejoras operativas que generan valor.

Entre los otros desafíos que enfrentan hoy para alcanzar la cadena de suministro inteligente se encuentran los silos. 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.

Para avanzar, es aconsejable enfocarse en tres elementos clave: una hoja de ruta, cloud y el talento. La IA no es sólo una transformación tecnológica. 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. 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.

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.

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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