La inteligencia artificial (IA) está transformando las industrias en todo el mundo. Sin embargo, a pesar de su potencial, la gestión de la cadena de suministro (SCM) parece no estar preparada para adoptarla plenamente. La cadena de suministro es un sistema complejo que requiere agilidad, precisión y decisiones basadas en datos para prosperar en el panorama digital actual. Sin embargo, existen varios obstáculos que impiden que la IA se integre sin problemas en la gestión de la cadena de suministro. Esta brecha debe superarse y rápidamente si las empresas quieren seguir siendo competitivas.
El estado actual de la gestión de la cadena de suministro
La gestión de la cadena de suministro actual es una combinación de procesos manuales, sistemas obsoletos y silos de datos. Si bien algunos sectores han comenzado a adoptar soluciones digitales, las capacidades totales de la IA siguen en gran medida sin límites. Según un informe de 2023 de McKinsey, solo el 12 % de cadena de suministro Actualmente, los profesionales utilizan herramientas basadas en IA, a pesar de que el 61 % de ellos reconoce el valor que aporta la IA. Esta falta de preparación genera ineficiencias que se propagan por toda la cadena de suministro.
Entonces, ¿por qué la gestión de la cadena de suministro se está quedando atrás en la adopción de la IA? Las razones van desde la falta de profesionales capacitados y el alto costo de implementación hasta el miedo a lo desconocido. Sin embargo, estos obstáculos ya no son sostenibles en una economía global que exige velocidad, precisión y rentabilidad.
El potencial de la IA en la gestión de la cadena de suministro
La IA ofrece numerosos beneficios que pueden mejorar drásticamente la gestión de la cadena de suministro. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden pronosticar la demanda con mayor precisión, lo que reduce el exceso de inventario y minimiza los desabastecimientos. Los análisis basados en IA mejoran la toma de decisiones al analizar grandes cantidades de datos que las capacidades humanas no pueden manejar en tiempo real. Además, la IA puede optimizar las rutas de entrega, predecir las necesidades de mantenimiento e incluso automatizar los procesos de adquisición.
Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA es el análisis predictivo. Mediante el análisis de datos históricos y tendencias del mercado, la IA puede predecir interrupciones (como demoras en los envíos o problemas con los proveedores) antes de que ocurran. Esto permite a los gerentes de la cadena de suministro tomar medidas proactivas, mitigar el riesgo y reducir los cuellos de botella operativos.
Por qué la gestión de la cadena de suministro no está preparada
El principal desafío para adoptar la IA es la falta de infraestructura. Muchas empresas aún dependen de sistemas ERP obsoletos, que no son compatibles con las herramientas impulsadas por IA. Estos sistemas heredados no pueden manejar el volumen de datos que la IA requiere para funcionar de manera eficaz, lo que genera silos de datos y una visibilidad limitada en toda la cadena de suministro.
Otra barrera es la falta de talentos cualificados. Según Deloitte, la demanda mundial de profesionales de IA en la gestión de la cadena de suministro supera con creces la oferta. Muchas organizaciones tienen dificultades para encontrar y retener científicos de datos y especialistas en IA que puedan implementar y gestionar estas tecnologías. Sin profesionales cualificados, las empresas no pueden aprovechar al máximo la IA para optimizar sus procesos de la cadena de suministro.
Además, existe una brecha significativa en la comprensión de cómo se puede integrar la IA en los flujos de trabajo de la cadena de suministro. Muchos gerentes aún ven la IA como un concepto futurista en lugar de una necesidad actual, lo que retrasa su adopción. La IA debe verse como una herramienta que complementa la toma de decisiones humana, en lugar de algo que la reemplaza.
El costo de ignorar la IA en la gestión de la cadena de suministro
No prepararse para la integración de la IA no es solo una oportunidad perdida, sino también una responsabilidad. Un estudio de Accenture muestra que las empresas que integran la IA de manera eficaz en su cadena de suministro pueden esperar una reducción del 30 % en los costos operativos. Por otro lado, las que se queden atrás experimentarán mayores ineficiencias, mayores costos y falta de agilidad en un mercado en rápida evolución.
Una de las principales consecuencias de la demora en la adopción de la IA es la incapacidad de competir con empresas que ya han adoptado la transformación digital. Amazon es un claro ejemplo de una organización que ha dominado el uso de la IA en su cadena de suministro. Al utilizar la IA para la previsión de la demanda, la gestión de inventarios y la optimización de las entregas, Amazon puede ofrecer envíos en el mismo día a un precio rentable, algo que sus competidores tienen dificultades para igualar.
Caso de uso: Previsión de la demanda basada en IA
Una gran empresa minorista se enfrentaba a frecuentes desabastecimientos y exceso de existencias, lo que generaba insatisfacción de los clientes y un aumento de los costes de almacenamiento. Para combatirlo, la empresa integró la previsión de la demanda basada en IA en su sistema de gestión de la cadena de suministro. La IA analizaba los datos de años anteriores, teniendo en cuenta los cambios estacionales, las tendencias del mercado y el comportamiento de los consumidores. Esto permitió a la empresa predecir la demanda con un 95 % de precisión.
En seis meses, la empresa vio una reducción del 6 % en los desabastecimientos y un aumento del 20 % en los costos de exceso de existencias. Esta solución basada en IA no solo mejoró la satisfacción del cliente, sino que también optimizó el espacio del almacén y redujo los costos operativos.
Preparándose para la IA
Para garantizar que la gestión de la cadena de suministro esté preparada para la IA, las empresas primero deben invertir en la modernización de su infraestructura. Esto implica actualizar los sistemas heredados, implementar soluciones basadas en la nube e integrar dispositivos IoT (Internet de las cosas) que puedan recopilar datos en tiempo real.
A continuación, las empresas deben centrarse en la adquisición y el desarrollo de talentos. Es esencial invertir en formación en IA para profesionales de la cadena de suministro. Las empresas deben fomentar las asociaciones con instituciones académicas e invertir en programas internos de desarrollo de talentos en IA para cerrar la brecha de habilidades.
Por último, es fundamental crear una cultura basada en datos para la adopción de la IA. La IA se nutre de datos y, cuanto más precisos y completos sean, más eficaz será. Al eliminar los silos de datos y garantizar la transparencia en toda la cadena de suministro, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de la IA.
Conclusión
La gestión de la cadena de suministro se encuentra en una encrucijada. Si bien la IA promete revolucionar el sector, la mayoría de las organizaciones aún no están listas para adoptarla. Desde infraestructuras obsoletas hasta falta de talento calificado, los obstáculos son claros, pero no insuperables. Las empresas que comiencen a prepararse ahora (modernizando sus sistemas, capacitando a su fuerza laboral y adoptando una mentalidad que priorice los datos) estarán bien posicionadas para capitalizar el potencial transformador de la IA.
Es hora de actuar. Es posible que la gestión de la cadena de suministro no esté preparada para la IA, pero debe estarlo. Adoptar este cambio podría marcar la diferencia entre prosperar en un mercado competitivo o quedarse atrás. Haga clic en el botón rojo que aparece a continuación para reservar una demostración con LogiNext y transformar su negocio con el mejor software de gestión de la cadena de suministro del mercado.
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- Fuente: https://www.loginextsolutions.com/blog/supply-chain-management-is-not-ready-for-ai-it-needs-to-be/
