Con ello, la tendencia de las últimas décadas de generar cadenas de suministro lineales, enfocadas en la eficiencia, producción en masa, just-in-time y lo más lean posible se ha reorientado en incrementar la resiliencia para protegerse de impactos externos, aunque esto implique mermar la eficiencia. Situaciones como el Covid-19, la guerra de Ucrania, objetivos ESG, contexto regulatorio y tensiones geopolíticas han forzado cambiar este enfoque lineal hacia las denominadas “supply networks”.

Esto último implica reconfigurar las cadenas de suministro, reformulando sus estructuras de costos, impulsando mayor agilidad y resiliencia, además de repensar la fuerza laboral y las relaciones con proveedores.

A partir de estos factores emerge el concepto “Supply Chain Reset”. Un reinicio, que conlleva cuestionar la estrategia de negocios completa, analizando todas las unidades desde el abastecimiento hasta el transporte. Existen una serie de elementos que impulsan este reset, siendo el más relevante, desde la mirada de EY, la “automatización y apoyo cognitivo en la toma de decisiones”. Este último se enfoca en cómo apalancarnos sobre el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para crear cadenas de suministro completamente autónomas.

El creciente interés por la inteligencia artificial y sus aplicaciones se ha vuelto algo evidente, que en los últimos años se ha sostenido e incluso acelerado. Datos como el aumento de inversión de Venture Capitals en IA Generativa del 425% a finales de 2022, según Inc42 y el alcance de 100 millones de usuarios por parte de ChatGPT dos meses después de su lanzamiento (convirtiéndose en el más rápido de la historia), sólo refuerzan este panorama.

Abordando brevemente estos conceptos, se entiende por inteligencia artificial al campo de la computación centrado en la creación de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Una subcategoría de ella es la IA Generativa, que crea contenido nuevo, como imágenes, texto, audio o vídeo, basándose en datos previos. Para ello, utiliza técnicas avanzadas como modelos de lenguaje y redes neuronales para crear datos sintéticos.

Se tiende a pensar que la IA Generativa llega a reemplazar a la IA tradicional, la realidad es que la potencia y amplía. Las diferencias clave entre ambas incluyen el paso de modelos específicos a modelos versátiles que se adaptan a varias tareas, la adaptación de modelos preexistentes en lugar de crearlos desde cero, la transición de interfaces técnicas a interacciones en lenguaje natural, y el cambio de enfoque de reconocer a crear patrones, siendo la IA Generativa creadora por naturaleza.

Es un hecho que la IA Generativa está ocasionando impactos significativos en distintas áreas dentro de las organizaciones y a lo largo de diferentes industrias, ya sea energética, financiera, telecomunicaciones, entre otras.

En particular, las cadenas de suministro es una de las áreas que ha observado ventajas potentes de esta herramienta. Respecto a ello, EY realizó un estudio que brinda comprensión profunda del impacto actual y futuro de la herramienta. Se encuestó a 460 ejecutivos de alto nivel de cadenas de suministro y operaciones de 19 países. Los encuestados pertenecían a los sectores del consumo, las ciencias de la salud, la energía y los recursos, la tecnología, las telecomunicaciones y la industria manufacturera.

Uno de los primeros resultados de la encuesta nos muestra que el 73% de los ejecutivos planea desplegar IA Generativa en sus operaciones y ya un 7% ha logrado completar la implementaci ón. Del mismo modo, un 80% de los encuestados cree en que esta tiene el potencial de reinventar significativamente las cadenas de suministro y que además forma parte de las prioridades de la estrategia de sus cadenas. Adem ás, el 69% indica que fallar en integrar esta tecnología en sus cadenas los pondrá en una desventaja competitiva y más de la mitad de los encuestados cree que es un habilitador fundamental para conseguir cadenas de suministro autónomas. Estas cifras respaldan la creencia sobre el beneficio y poder transformativo de la IA Generativa sobre las cadenas de suministro y su potencial impacto al futuro.

En cuanto a qué están haciendo los líderes en el camino de las cadenas aut ónomas, se percibe que el 82% se encuentra aplicando alguna herramienta de IA o IA Generativa. Esto implica que los líderes poseen 3,5 veces más probabilidad de alcanzar mayor éxito con IA y 5,2 veces más probable de alcanzar mayor éxito con IA Generativa. Entre las aplicaciones más implementadas destacan soluciones en cuanto a proyección de demanda, diseño de redes logísticas, diseño de productos y optimización de comercio global. Estas soluciones se caracterizan por tener un alto valor para el negocio y una alta factibilidad de implementación. Por otro lado, entre las aplicaciones que deberían tener un gran crecimiento los próximos años se encuentran la gestión de riesgos y la optimización de calidad en manufactura. Dentro de las entrevistas realizadas se rescatan dos casos de éxito gracias al uso de IA Generativa, el primero relacionado con la categorización de productos donde se redujo el error en un 50% y el segundo asociado a una mejora en la precisión de la proyección de demanda de un 48%, cifras que no dejan de ser impactantes.

Si bien entre los encuestados se reconoce el poder y beneficio de la IA Generativa, esta no se encuentra exenta de riesgos y desafíos.

Dentro de los retos más reconocidos por el estudio ejecutado se encuentran: altos costos de implementación, necesidad de bases tecnológicas sólidas, cumplimientos regulatorios, complejidad de integración, acceso a datos, riesgos de seguridad, falta de habilidades técnicas entre los empleados y mantención de la calidad de los datos. Estos últimos tres tuvieron más de un 35% de consenso, respectivamente como los más desafiantes hasta el momento.

Como comentamos al inicio, estamos en una época donde este tipo de innovaciones están generando nuevas realidades, prometiendo no sólo eficiencia, sino también una ventaja competitiva insustituible. Lo importante desde nuestro punto de vista, es ver cómo vamos a aprovechar este tipo de tecnología aplicándola en nuestros procesos para así generar cadenas de suministro más conectadas, eficientes y robustas. /NG