La IA generativa (genAI) permite a las empresas aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial en las cadenas de suministro de una manera que antes no era posible. Al simplificar las interfaces de usuario, automatizar las operaciones y la toma de decisiones, así como generar información procesable a partir de grandes conjuntos de datos, la genAI supera las complejidades de las implementaciones de IA anteriores y promueve una mayor adopción.
A medida que la tecnología de las cadenas de suministro se vuelve más compleja y la escasez de profesionales capacitados se intensifica, las empresas deberán adoptar la genAI para competir con éxito. ¿Por qué?
La genAI puede incorporar inteligencia avanzada de la cadena de suministro y herramientas complejas en flujos de trabajo accesibles. La previsión, la planificación del suministro y otros tipos de análisis avanzados que tradicionalmente requieren algoritmos especializados y conocimiento experto pueden ponerse al alcance de los usuarios, democratizando su uso.
La genAI puede transformar la colaboración entre humanos y máquinas y permitir una toma de decisiones más rápida y precisa. Puede conectar sistemas dispares y, en los casos más maduros, permitir la orquestación autónoma, coordinando actividades y procesos sin intervención manual.
Para transformar fundamentalmente las cadenas de suministro utilizando la genAI, las organizaciones deben ir más allá de las limitaciones de los enfoques de adopción de IA anteriores que se centraban en casos de uso individuales.
Una implementación eficaz implica alinear la implementación de la genAI con los objetivos comerciales e identificar flujos de trabajo donde la tecnología puede agregar el mayor valor. Priorizar las áreas correctas, repensar los flujos de trabajo de extremo a extremo y construir un ecosistema de socios garantizará que la genAI promueva mejoras sostenibles en las formas de trabajo, la automatización y el análisis.
El potencial incumplido de la IA en las cadenas de suministro
Las empresas han tardado en hacer realidad la visión de las cadenas de suministro impulsadas por la IA. Esto se debe principalmente a un énfasis excesivo en los poderes analíticos de la IA sin un enfoque adecuado en aplicaciones que incluyan suficiente aprendizaje adaptativo: la capacidad de mejorar con el uso y con el tiempo.
Las soluciones de IA, cargadas de complejidad, a menudo abruman al personal de la cadena de suministro, lo que conduce a una baja adopción y una disminución del retorno de la inversión (ROI).
Los desafíos para liberar el valor de la IA en las cadenas de suministro surgen de varios factores:
Procesos
Muchas empresas intentan adaptar a la fuerza las aplicaciones de IA a procesos obsoletos diseñados originalmente en torno a sistemas heredados. En ausencia de flujos de trabajo fáciles de usar, los profesionales de la cadena de suministro luchan con la complejidad de los sistemas en capas y el exceso de información.
Además, la interacción entre máquinas y humanos en la toma de decisiones sigue siendo inadecuada, en gran medida porque las propuestas generadas por IA a menudo no se alinean con los objetivos de los tomadores de decisiones.
Este desafío se ve agravado aún más por las variaciones dentro de las organizaciones (diferentes funciones pueden tener incentivos conflictivos) y entre organizaciones (los modelos operativos y las estructuras de gobernanza únicos a menudo hacen que las soluciones listas para usar sean menos efectivas).
Tecnología y datos
Las empresas a menudo luchan con bases de datos desconectadas, mala calidad de los datos y múltiples sistemas de registro, como los sistemas de planificación de recursos empresariales. Sin procesos continuos de limpieza de datos y mecanismos de gobernanza de datos efectivos, las implementaciones de IA se ven obstaculizadas por información incompleta o desactualizada.
Personas
Muchos empleados a menudo no comprenden completamente cómo usar las aplicaciones de IA (herramientas complejas que a menudo no son fáciles de usar) y cómo las aplicaciones de IA llegan a sus conclusiones.
Además, los empleados descubren que usar las aplicaciones significa conciliar datos en múltiples sistemas, lo que requiere dedicar tiempo valioso a tareas de bajo valor. Y muchas empresas subestiman el soporte y la capacitación que se requieren para ayudar a los empleados a realizar la transición a flujos de trabajo asistidos por IA.
Sin una comprensión de estas herramientas, los empleados a menudo se resisten a adoptarlas o confiar en ellas para tomar decisiones comerciales críticas.
El impacto de estos desafíos se ve magnificado por una inminente escasez de talento en la gestión de la cadena de suministro. Sin la adopción generalizada de soluciones digitales, incluidas las basadas en genAI, las empresas tendrán dificultades para ejecutar este proceso comercial fundamental. Abordar los desafíos de la adopción de IA es esencial para desarrollar un camino a seguir para la gestión de la cadena de suministro.
No dejes de leer: Google lleva la predicción del clima a un nivel superior con GenCast
Sigue nuestras redes sociales y se parte de nuestra comunidad