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La IA ayuda a desarrollar cadenas de suministro resilientes



El término inteligencia artificial (IA) se introdujo por primera vez en la década de 1950, pero no fue hasta el lanzamiento de ChatGPT, que el público comenzó a darse cuenta y acumuló más de 100 millones de usuarios en solo dos meses a fines de 2022,

 

De manera similar, la importancia de la “gestión de la cadena de suministro”, término acuñado en la década de 1980, se pasó en gran medida por alto hasta que la pandemia de COVID-19 provocó una escasez prolongada de diversos productos, desde equipos de protección personal hasta semiconductores. Hoy, un número cada vez mayor de empresas están recurriendo a la IA para gestionar sus cadenas de suministro globales. Surgen dos preguntas: ¿Puede la IA mejorar la resiliencia de la cadena de suministro? ¿Qué impacto tendrá la IA en el nivel de empleo dentro de la cadena de suministro?

 

El eslabón perdido entre IA y cadena de suministro en las órdenes ejecutivas de Biden


La administración Biden ha prestado considerable atención tanto a las cadenas de suministro globales como a la IA. En 2023, el presidente Biden firmó dos órdenes ejecutivas: una sobre gobernanza y responsabilidad en el desarrollo de la IA y otra para mejorar la resiliencia de la cadena de suministro. En junio de 2023, la Casa Blanca publicó un informe de progreso para construir cadenas de suministro resilientes para cuatro productos críticos: semiconductores, baterías de gran capacidad, minerales y materiales críticos e ingredientes farmacéuticos activos.


El desarrollo de cadenas de suministro resilientes es un componente clave de la Bidenómica. Para este esfuerzo, Biden obtuvo 52.700 millones de dólares del Congreso a través de la Ley CHIPS y Ciencia. Posteriormente, en octubre de 2023, la Casa Blanca publicó un informe que resume la orden ejecutiva del presidente Biden sobre IA segura y confiable. La orden exige que los desarrolladores de potentes sistemas de inteligencia artificial cumplan ciertos estándares de seguridad antes de lanzar públicamente sus soluciones. Finalmente, el presidente Biden anunció en noviembre de 2023 el establecimiento del nuevo Consejo de la Casa Blanca sobre Resiliencia de la Cadena de Suministro para desarrollar nuevas capacidades para monitorear los riesgos existentes y emergentes y detectar y responder a las interrupciones de la cadena de suministro en sectores críticos con socios en la cadena de suministro. Aunque estas políticas son prometedoras, los formuladores de políticas estadounidenses aún tienen que abordar la conexión inherente entre el desarrollo de la IA y la resiliencia de la cadena de suministro.


Esta tendencia no se limita a Estados Unidos. Propuesta por primera vez en 2021, el Parlamento de la UE alcanzó un acuerdo provisional con el Consejo sobre la Ley de IA de la UE en diciembre de 2023. La política proporciona orientación para los sistemas de IA de alto riesgo y desglosa las responsabilidades en toda la cadena de suministro de IA con requisitos para importadores, distribuidores, y otras partes interesadas de la cadena de suministro.


Los beneficios de la planificación de la cadena de suministro basada en IA


La IA tiene el potencial de revolucionar las operaciones de la cadena de suministro al mejorar la toma de decisiones y la eficiencia. Según una encuesta de McKinsey de 2022, los encuestados consideraron que los mayores ahorros de costos gracias a la IA están en la gestión de la cadena de suministro. Específicamente, la IA puede agregar valor a la planificación de la cadena de suministro, incluida la producción, la gestión de inventario y la distribución de productos. Las empresas también pueden aprovechar las herramientas impulsadas por la IA para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real y mejorar la precisión de la previsión de la demanda. Con pronósticos de demanda más precisos, las herramientas habilitadas con inteligencia artificial pueden ayudar a las empresas a optimizar los planes de producción e inventario en varias ubicaciones y seleccionar las soluciones logísticas más rentables.


Los primeros en adoptar la gestión de la cadena de suministro basada en IA redujeron los costos de logística en un 15 por ciento, mejoraron los niveles de inventario en un 35 por ciento y mejoraron los niveles de servicio en un 65 por ciento. Adoptar herramientas de IA para gestionar las operaciones de fabricación puede resultar costoso, pero el 70 por ciento de los encuestados de una encuesta entre directores ejecutivos de más de 150 empresas coincidieron en que la IA está generando un "fuerte retorno de la inversión". A pesar del potencial de la IA en las cadenas de suministro, la IA no debería disminuir el número de empleados. Más bien, debería crear nuevas oportunidades para mitigar los riesgos potenciales asociados con la adopción de nuevas tecnologías.

 

El papel de la IA en el mapeo de las cadenas de suministro


Sin duda, la IA puede hacer que las operaciones internas sean más eficientes, partiendo por lograr visibilidad de la cadena de suministro (es decir, la capacidad de ver y rastrear los niveles de inventario a medida que los bienes avanzan a lo largo de la cadena de suministro). La visibilidad permitiría a las empresas responder a las disrupciones en tiempo real. Una encuesta de 2021 reveló que solo el 2 por ciento de las empresas afirmaron tener visibilidad más allá de sus proveedores de segundo nivel, aquellos que suministran materiales y piezas a sus proveedores directos. Sin una fuerte visibilidad, las cadenas de suministro de las empresas son susceptibles a interrupciones causadas por problemas como desastres naturales, pandemias, cuestiones geopolíticas, barreras comerciales y retiradas de productos. Por lo tanto, las empresas deberían intentar aprovechar la IA para mejorar la visibilidad de la cadena de suministro.


Mapear la cadena de suministro es un paso crucial para mejorar su resiliencia, y las herramientas de inteligencia artificial pueden brindar una ayuda sustancial en este sentido. Estas herramientas pueden recopilar registros como pedidos de productos, declaraciones de aduanas y reservas de transporte, que suelen estar representados en varios formatos e idiomas. Los algoritmos de IA pueden extraer datos relevantes de documentos estructurados y no estructurados con alta precisión. Las herramientas de inteligencia artificial pueden compilar y sintetizar estos datos sin procesar, lo que permite a una empresa trazar los diferentes niveles de su cadena de suministro. Por ejemplo, Altana, una startup de IA que crea mapas dinámicos de cadenas de suministro globales, ha desarrollado una herramienta de IA generativa que utiliza datos públicos y privados para mapear la cadena de suministro de una empresa. Esta herramienta se complementa con un asistente basado en un modelo de lenguaje grande (LLM) que responde a las consultas de los empleados planteadas en un lenguaje sencillo. Al utilizar sistemas de procesamiento de documentos para capturar, analizar y compartir documentos, como facturas, conocimientos de embarque y órdenes de compra, Altana puede mejorar la eficiencia y precisión en la logística y mejorar la comunicación entre los socios de la cadena de suministro.


Uso de IA para detectar cambios en la oferta y la demanda


La IA también puede ayudar a las empresas a medir la demanda del mercado y la confianza de los clientes. Utilizando datos de escáner recopilados en puntos de venta, junto con una gran cantidad de datos de reseñas de clientes y publicaciones de blogs en las redes sociales, las herramientas basadas en inteligencia artificial, como Video AI de Google, pueden recopilar y analizar texto, imágenes y videos. Luego, Google Video AI puede desarrollar un panel de control de la cadena de suministro de extremo a extremo en tiempo real que puede generar alertas sobre cambios anormales en la demanda debido a la competencia o problemas con el producto. La IA puede incluso detectar señales tempranas de compras de pánico utilizando grandes fuentes de datos. El panel de Google Video AI puede identificar las causas subyacentes de tales anomalías.


Además de la detección en tiempo real de cambios en la demanda, las herramientas de inteligencia artificial pueden recopilar y analizar datos sobre las condiciones del tráfico en diferentes niveles de la cadena de suministro, como puertos y almacenes. Estas herramientas pueden detectar interrupciones en el suministro causadas por escasez de suministros y trabajadores, cierres de fábricas y retrasos en los envíos, entre otros problemas. Por ejemplo, cuando los puertos de la costa oeste enfrentaron retrasos sin precedentes en septiembre de 2021, el Departamento de Transporte de EE. UU. desarrolló un panel de la cadena de suministro de transporte nacional que rastreaba tres indicadores clave de mercancías que se trasladaban desde los puertos a las tiendas minoristas: la cantidad de contenedores importados, el comercio minorista de EE. UU. niveles de inventario y la disponibilidad en los estantes de bienes de consumo. El seguimiento de estos indicadores en tiempo real ofreció la capacidad de detectar y reaccionar ante patrones anómalos a medida que ocurrían.


Uso de IA para diseñar respuestas efectivas a la interrupción de la cadena de suministro


Una cadena de suministro se vuelve más resiliente cuando puede detectar y responder rápidamente a las interrupciones, minimizando así el impacto. Según la literatura sobre gestión de riesgos de la cadena de suministro, se necesitan tres capacidades para generar resiliencia: (1) detectar una interrupción rápidamente, (2) diseñar una solución eficaz en respuesta a la interrupción y (3) implementar la solución rápidamente. Tradicionalmente, las empresas han garantizado la resiliencia de la cadena de suministro mediante el desarrollo de sistemas avanzados para mejorar la detección, el establecimiento de planes de contingencia proactivos y la realización de pruebas de estrés para un despliegue rápido. Sin embargo, la IA y las tecnologías de la Industria 4.0, como sensores, cadenas de bloques y análisis de datos, pueden amplificar muchas veces estas capacidades de resiliencia.


Con la capacidad de detectar cambios anormales en la oferta y la demanda, las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a las empresas a evaluar y comparar la efectividad de diferentes estrategias de respuesta mediante la realización de simulaciones. Estas simulaciones evalúan el impacto de cada posible respuesta sobre la oferta y la demanda, así como el tiempo de recuperación de las interrupciones. Al analizar los resultados simulados y examinar los efectos de diferentes respuestas en varios socios de la cadena de suministro, una empresa puede desarrollar rápidamente una estrategia bien informada en respuesta a un cambio repentino. Las estrategias de respuesta pueden implicar modificaciones en el diseño del producto, ajuste de precios y cambio de proveedores. En términos de posibles casos de uso, la IA podría ayudar a una agencia gubernamental a diseñar una cadena de suministro de contramedidas médicas para defenderse de los bioataques. Las empresas minoristas podrían utilizar la IA para simular y predecir el impacto de implementar políticas de racionamiento en las tiendas minoristas. En términos más generales, el objetivo es evaluar escenarios alternativos para garantizar la resiliencia frente a posibles perturbaciones imprevistas y comprender cómo las estrategias de mitigación afectan a cada parte de la cadena de suministro.

La IA puede ayudar a las empresas a responder a las crisis, pero, lo que es más importante, también puede ayudarlas a fortalecer las cadenas de suministro antes de que se vean sobrecargadas. La IA puede recomendar cambios en las políticas de la cadena de suministro de una empresa en función de una multitud de factores, como la estacionalidad y las tendencias macroeconómicas. Por ejemplo, la IA puede identificar la mejor configuración de la cadena de suministro, el número óptimo de proveedores (y sus ubicaciones) y los términos más favorables de los contratos de la cadena de suministro.


Implicaciones de la IA para el empleo y las políticas públicas


Si bien la IA tiene un inmenso potencial para desarrollar cadenas de suministro resilientes, la administración Biden puede coordinarse con la Unión Europea para mitigar diversos riesgos que surgen de las cadenas de suministro globales habilitadas por la IA. De manera similar a cómo Biden ha buscado un desarrollo responsable de la IA en Estados Unidos, debería trabajar con los reguladores europeos para garantizar que los datos con los que se capacita a los LLM se obtengan de manera ética y eviten violaciones de derechos de autor. El desarrollo responsable de la IA es clave para la estabilidad de las cadenas de suministro, a medida que la IA está cada vez más arraigada en su gestión.


Incluso con la ayuda de los reguladores estadounidenses y europeos, las empresas deben gestionar ciertos riesgos mediante la participación humana. Las cadenas de suministro basadas en IA transformarán el papel de los profesionales de la cadena de suministro, eliminando puestos de trabajo administrativos y de entrada de datos, pero también crearán nuevos puestos de trabajo. Los datos utilizados para entrenar la IA y los conocimientos producidos por la IA pueden estar sesgados. Por lo tanto, los humanos deben identificar los datos más relevantes sobre los cuales capacitar a los LLM y garantizar el cumplimiento de las pautas éticas. La IA no siempre comprende los contextos y matices de las cadenas de suministro globales; los humanos deben interpretar y examinar la idoneidad de las recomendaciones generadas por la IA. Por lo tanto, se necesita personal nuevo, incluidos científicos investigadores, desarrolladores de chatbots, éticos de la IA y analistas de prejuicios, para desarrollar cadenas de suministro resilientes. Además, para gestionar operaciones de la cadena de suministro cada vez más complejas en medio de asuntos geopolíticos extremadamente complejos, el papel de los administradores de la cadena de suministro es más crítico que nunca.


La IA promete revolucionar industrias, incluidas la justicia, el comercio minorista, el marketing, el transporte, los medios de comunicación y las biociencias. De hecho, el Foro Económico Mundial comentó que el futuro del trabajo está cambiando y es probable que las máquinas y la IA asuman una proporción cada vez mayor del trabajo. La interacción entre la IA y la gestión de la cadena de suministro, dos sectores críticos, es crucial para crear estabilidad y resiliencia económicas. Sin embargo, el futuro no es tan pesimista como la afirmación de Elon Musk de que la IA eliminará la mayoría de los empleos, al menos no en la gestión de la cadena de suministro en el futuro previsible.



 

Tomado de Georgetown University in Washington DC, February 5, 2024. “The Role of AI in Developing Resilient Supply Chain" by Maxime C. Cohen & Cristopher S. Tang. Todos los derechos reservados.

 

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