¿Se parece al hip-hop? ¿Jazz? ¿Un chachachá? ¿La diapositiva? Nadie lo sabe, pero en mis discusiones, los líderes empresariales coinciden en que la Inteligencia Artificial (IA) está aquí, y el impacto proyectado en la tecnología de la cadena de suministro cobra gran importancia y hace que la industria tome giros muy diferentes. Nadie lo sabe con qué rapidez transformará el trabajo, pero reina la emoción.

Por Lora Cecere

Tradicionalmente, los proveedores de tecnología de la cadena de suministro evolucionan lentamente y los líderes empresariales avanzan a un ritmo aún más lento (velocidad de glaciar) para revisar las prácticas laborales. Para mí es como ver cómo se seca la pintura en invierno. ¿Podemos potenciar esto? Creo que quizás.

Mientras los equipos agitan las manos y hablan de lo digital, encuentro que las ideas de proyectos digitales carecen de definición, claridad de proceso y éxito. (Nuestra investigación muestra que los proyectos no lograron generar valor en el 75% de las empresas). La industria comenzó a hablar de digital por primera vez en 2012, pero hoy en día sigue siendo un concepto amorfo. (Mi primera presentación sobre la cadena de suministro digital fue en Milán en una conferencia de SAP Insider en 2012). Si miramos a lo largo de la década, el mayor valor ocurrió cuando los líderes empresariales dieron pequeños pasos en el análisis visual y, lamentablemente, lo llamaron digital.

Entonces, ¿de dónde vendrá la innovación? Las nuevas empresas emergentes y los innovadores empresariales generarán nuevos proyectos e ideas. Al principio será lento (como un vals incómodo). Entonces el ritmo se acelerará. ¿Quizás un baile?

¿Qué es la IA? ¿Por qué eso importa?

Comencemos con una definición clara. Defino la inteligencia artificial (IA) como la capacidad informática para realizar tareas humanas que requieren inteligencia y discernimiento humanos. El aprendizaje automático y la IA son diferentes: el aprendizaje automático es una forma de enseñarle a la computadora. La IA y el aprendizaje automático no son lo mismo. El aprendizaje automático es un medio para lograr un fin.

El camino a seguir está lleno de baches. Los resultados de la IA, al igual que el pensamiento humano, a menudo son defectuosos. Dentro de una organización, el pensamiento informático puede consumirse con prejuicios políticos. Qué tan equivocado y sesgado depende de los datos de entrada y del refinamiento del modelo. Controlar el error y el sesgo es importante debido a la velocidad de la computación. Abróchese el cinturón: la IA pondrá la toma de decisiones en la cadena de suministro con esteroides. El problema es ayudar a los modelos a superar la inexactitud y el sesgo.

Los modelos generales de IA como ChatGPT están de moda, pero el mayor impulso para la cadena de suministro se está produciendo en el mundo de la IA limitada impulsada por el aprendizaje profundo. La IA estrecha permite obtener conocimientos basados ​​en datos dispares. Mi remordimiento es que los tecnólogos y líderes empresariales están reemplazando la optimización tradicional con modelos más nuevos basados ​​en IA limitada, pero sin cuestionar las taxonomías ni las definiciones actuales de planificación. Mi analogía es poner un motor nuevo en un viejo cacharro.

Me complace la inversión en modelos de datos semánticos u ontologías para complementar las implementaciones de gráficos. Usando un gráfico de conocimiento (a diferencia de un modelo de base de datos relacional), las empresas pueden analizar los cambios en las redes de relaciones, en lugar de ver los datos en tablas separadas. El gráfico de conocimiento permite visualizar conexiones entre puntos de datos que de otro modo no podrían visualizarse.

Estamos muy lejos de la superinteligencia en la que las máquinas son conscientes de sí mismas.

Mis amigos de Silicon Valley que trabajan con capitalistas de riesgo están entusiasmados con los casos de uso. El problema para mí, y para muchos de mis lectores, es que el trabajo sobre casos de uso de la cadena de suministro es escaso. El temor es la disposición a la adopción de una industria rezagada donde solo el 3% de los fabricantes son los primeros en adoptar.

¿Cuál será el valor?

Si estamos abiertos a las oportunidades y estamos dispuestos a admitir que las taxonomías actuales de planificación de la cadena de suministro y el uso de datos son heredados, las empresas darán el primer paso para generar valor en cinco áreas:

• Sentir y Responder. Hoy en día, las empresas están invirtiendo en redes para mejorar la detección. Desafortunadamente, las empresas descubren que se están ahogando en datos y sin conocimientos. El problema es la falta de una capa semántica. Las implementaciones de tecnología tradicional de ERP y APS aumentan el efecto látigo y alargan la latencia del proceso. Desafortunadamente, las empresas gastan mucho dinero para tomar decisiones tarde sin tener claro si fue una buena decisión. El alto costo de los inventarios inflacionarios y la necesidad de reducir el capital de trabajo posterior a la pandemia es un impulso para que las empresas utilicen mejor los datos de la red.
• Gestión de relaciones. Hoy en día, las empresas son ciegas a los flujos de relaciones en sus redes. Las principales inversiones se realizan en redes de capacidades limitadas basadas en EDI y gestión indirecta del gasto en adquisiciones. El enfoque en los procesos de adentro hacia afuera es una barrera para construir relaciones sólidas. Las inversiones en nuevos enfoques y la implementación de procesos externos permiten una detección más rápida y una orquestación bidireccional entre el origen, la fabricación y la entrega. La visibilidad de las relaciones también es necesaria en la gestión de planes ESG.
• Redefinición del Trabajo en la Planificación. democratización de la planificación. La semana pasada hablé con una empresa con más de 700 planificadores. (Diga eso de nuevo, ¿700 planificadores? Yowza, ¿cómo sucedió esto?) La empresa definió la planificación como el tiempo para reaccionar dentro de horizontes a corto plazo de 3 a 12 semanas. En su afán por trabajar duro y reaccionar, pierden conocimiento sobre las opciones a largo plazo. La reactividad no impulsa la excelencia de la cadena de suministro. El objetivo debe ser sentir y responder. La empresa me preguntó "¿Cuántos planificadores deberían tener?" Mi respuesta fue, "¿Estás dispuesto a redefinir el trabajo?" Creo que la evolución de mejores motores, arquitecturas y procesos de afuera hacia adentro tiene el potencial de reducir la cantidad de planificadores entre un 85% y un 90%. Para lograr este objetivo, las empresas deben tener claro el papel de la planificación, la definición de excelencia de la cadena de suministro y democratizar la planificación. Sin embargo, si esta organización hace que la organización actual implemente enfoques tecnológicos más nuevos, fracasarán. ¿La razón? Los planificadores lucharán contra la redefinición del trabajo.

¿Cómo preparo a mi equipo?

El punto de partida de este viaje es definir claramente la excelencia de la cadena de suministro. La excelencia funcional desequilibra la cadena de suministro, aumenta el desperdicio y disminuye el margen. Las taxonomías de planificación tradicionales se centran en la optimización de métricas funcionales. El primer paso es definir la excelencia de la cadena de suministro de manera transversal y alinear los motores y las taxonomías para mejorar la eficacia del balance. Mejorar el costo no necesariamente mejora el margen.

El segundo paso es impulsar el aprendizaje organizacional sobre las nuevas tecnologías y el Arte de lo Posible. Detengamos las estúpidas RFP que circulan en la industria. En su lugar, asóciese con algunos tecnólogos para probar y aprender. No limites este trabajo obligando al proyecto a tener un retorno de la inversión definido.

El tercer paso es trazar un plan futuro sobre los procesos externos y el uso del mercado (tanto datos de canales como de proveedores) para impulsar la orquestación bidireccional de un extremo a otro. Todavía no hay tecnologías en el mercado que permitan esta visión, pero el interés es alto y las tecnologías están más preparadas para impulsar los casos de uso. La barrera es el desaprendizaje. En agosto, llevaré a tres cohortes a una clase virtual donde definiremos un proceso de afuera hacia adentro, categorizaremos datos, alinearemos tecnologías y al mismo tiempo definiremos posibles casos de uso/visión. Espero poder compartir más sobre las ideas de 140 estudiantes virtuales a finales de agosto.

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• Fuente: https://www.supplychainmovement.com/the-dance-with-ai/