La inteligencia artificial ha representado una revolución mayor en el ámbito tecnológico. Ya sea en el sector de la salud, del textil o de la logística, esta tecnología de vanguardia ha permitido numerosos avances y un ahorro de tiempo considerable. Hoy en día, aplicada a la cadena de suministro, la inteligencia artificial permite asegurar la toma de decisiones para mejorar el pilotaje operativo y los resultados económicos (reducción de sobrestocks, mejora del margen…). Aunque esta tecnología es una verdadera baza estratégica, esta impone no obstante a las empresas algunos requisitos previos y esfuerzos de adaptación.

Una acogida a medias por parte de las empresas

La integración de la inteligencia artificial en el mundo empresarial no está exenta de dificultades. Esta nueva tecnología transforma profundamente las prácticas y el uso de los programas de trabajo existentes, obligando a las empresas a adaptarse. Esta adaptación resulta ser aún más compleja debido a que la mayoría de las empresas no cuentan con expertos en inteligencia artificial que faciliten la transición. Esta falta de competencias se explica en parte por la escasez de formaciones y titulaciones dedicadas a la inteligencia artificial, lo que acentúa posteriormente la dificultad para contratar. Las empresas también deben revisar su lenguaje tecnológico y sus algoritmos para poder acoger la IA y aprovecharla al máximo.

Ventajas operativas e incluso competitivas

La inteligencia artificial aporta su cuota de sorpresas, pero también su cuota de ventajas. Por ejemplo, en el ámbito de la cadena de suministro, esta automatiza y simplifica ciertas operaciones, como la previsión de ventas, la gestión de transportes o incluso la elasticidad de precios. Antes de la inteligencia artificial, el ejercicio de la previsión de ventas era tedioso y consumía mucho tiempo, ya que requería una gran manipulación de datos y dejaba poco margen para el análisis. Además, para evitar las roturas de stock, estas previsiones solían sobreestimarse. Gracias a la IA, las empresas pueden tomar decisiones más informadas, ya que se basan en un volumen de datos más considerable que combina factores internos (productos, promociones…) y externos (eventos, clima…), permitiendo así una mayor fiabilidad de las previsiones de venta. Los datos estratégicos también son analizados por la inteligencia artificial, y su explotación orientará a las empresas sobre el medio de transporte más ecológico o incluso la estrategia a seguir para lograr márgenes importantes. En términos generales, la inteligencia artificial permite homogeneizar y optimizar las actividades de la cadena de suministro y la logística.

Un intercambio de datos esencial para hacer avanzar la investigación

A pesar de una creciente concienciación de las empresas sobre la importancia de los datos, estas siguen siendo reticentes a compartirlos con los investigadores. Sin embargo, el acceso a estos datos resulta crucial para que puedan progresar en sus estudios y mejorar los algoritmos. Esta reticencia obstaculiza la evolución y ralentiza la investigación sobre la inteligencia artificial aplicada a la cadena de suministro.

Actualmente, muchas empresas descuidan la inversión en investigación, subestimando los beneficios económicos y los avances tecnológicos significativos que podrían derivarse de ello. Es esencial que los investigadores tengan acceso a los datos y que las empresas den el paso de invertir en investigación. Además, incluso cuando algunas empresas deciden invertir en investigación, son pocas las que comparten y publican los resultados de sus trabajos. Esta restricción en el ámbito de la investigación hace incierta la evolución de la cadena de suministro en los años venideros.