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Por qué la IA es esencial para la transformación de la cadena de suministro

27 de mayo de 2022

Para hacer frente a la aparentemente interminable crisis de la cadena de suministro, los líderes empresariales recurren a la inteligencia artificial para tomar decisiones comerciales estratégicas. Un reciente encuesta por PwC descubrió que el 48 % de los líderes empresariales usan IA para impulsar las decisiones de la cadena de suministro, y el 54 % de los líderes empresariales planean usar simulaciones impulsadas por IA para mejorar las operaciones de la cadena de suministro.

AI permite simulaciones de grandes cantidades de datos de proveedores, clientes, competidores y factores externos como el clima o eventos geopolíticos. En el proceso, los líderes pueden predecir mejor la dinámica y las interrupciones de la cadena de suministro y contar con los planes comerciales integrados más actualizados para navegar por las complejidades de un entorno comercial que cambia rápidamente.

Los líderes que adoptan un enfoque holístico de la IA pueden obtener tres beneficios generales:

  • Suministro transformación en cadena. Las empresas que abordan la IA de manera integral en sus cadenas de suministro tienen aproximadamente el doble de probabilidades de reportar un valor sustancial de las iniciativas para mejorar la productividad, la toma de decisiones, la experiencia del empleado, la innovación de productos y servicios, la experiencia del cliente y más.
  • Toma de decisiones mejorada. Al reunir tantas observaciones y conocimientos de dentro y fuera de la organización, un enfoque integral de IA facilita el procesamiento de datos a escala y las correlaciones interfuncionales que fomentan conocimientos estratégicos consistentes y repetibles y permiten decisiones relevantes para el negocio que brindan resultados valiosos rápidamente.
  • Modernización de sistemas. El treinta y seis por ciento de las empresas con un enfoque integral de la IA planean utilizarlo este año para ayudar a crear una estructura de datos: una vista de 360 ​​grados de todos los datos que afectan a sus organizaciones e impulsa el valor de extremo a extremo de las funciones críticas dentro de la cadena de suministros.

A medida que los líderes buscan implementar IA dentro de su operación, deben centrarse en cinco prioridades:


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Piense eficientemente, a largo plazo. El setenta y cuatro por ciento de los líderes tecnológicos utilizan IA para la toma de decisiones. La IA agiliza el proceso al permitir que las organizaciones analicen más datos de los que cualquier persona podría analizar por su cuenta. Para los líderes empresariales, puede estimar los posibles resultados de los cambios de precios, la satisfacción del cliente y la disponibilidad del producto.

Comience con los resultados deseados en lugar de los datos existentes. Luego, busque los datos y análisis para respaldarlo.

Deje que la IA haga que sus datos sean procesables. Úselo para filtrar los datos para seleccionar solo lo que necesita. Es común que las empresas tengan datos desorganizados en sus sistemas, así que use IA para extraer exactamente lo que necesita y luego ponga estos datos a trabajar..


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Enfoca, luego escala. No es realista abordar todo al mismo tiempo. Comience poco a poco con solo una parte del negocio, como estimar la huella de carbono de una sola instalación, luego escale a otras instalaciones y factores.

Simula todo. Al modelar una gran cantidad de escenarios de la cadena de suministro en paralelo, las simulaciones le permiten pronosticar rápidamente eventos probables y «desarrollar» sus mejores acciones del mundo real antes de asumir riesgos del mundo real. Casi dos quintas partes de las empresas «integrales» utilizan simulaciones de IA para ayudar a optimizar los recursos. Las simulaciones de realidad virtual impulsadas por IA permiten mejores proveedores virtuales, mejoran las redes de acceso en todas las geografías, mejoran el monitoreo de entradas remotas y optimizan los nodos logísticos.

Estas simulaciones pueden incluso ayudar a superar los desafíos de talento con el tiempo. Casi la mitad de las empresas «holísticas» están utilizando simulaciones de IA en sus procesos de contratación e incorporación para acceder al talento sin restricciones geográficas, monitorear a los trabajadores remotos y mejorar las habilidades de los empleados existentes.

Utilice la IA para crear datos. Una plataforma de conocimiento de datos, con canalizaciones de datos repetibles para ingerir, preparar, organizar e informar sobre los datos, puede automatizar gran parte de este proceso, lo que permite a los científicos de datos dedicar su tiempo a los conocimientos sobre los nodos de la cadena de suministro.

Hacer gemelos digitales. Estos ayudan a dar sentido a los conjuntos de datos en el contexto de su negocio, clientes y productos. Considere esto cuando use el poder de la IA para crear simulaciones relevantes para el negocio.

Alinea tu enfoque. Ayude a sus empleados y científicos de datos a alinear objetivos, roles y procesos en torno a sus oportunidades más impactantes. Al reunir a especialistas en simulación y especialistas en datos (ingeniería), aumenta la probabilidad de crear soluciones innovadoras para los problemas de simulación.

Ponle un número. Al fomentar la escala, los conocimientos compartidos y las mejores prácticas compartidas, la IA facilita la predicción del retorno de la inversión de nuevas iniciativas. Las empresas pueden responder a estas incertidumbres utilizando los nuevos métodos de evaluación. La IA captura retornos duros, como una mayor productividad, y retornos blandos, como una mejor experiencia de los empleados.

Mientras trabaja para medir y maximizar el ROI de AI, también puede aprovechar la propia AI: sus simulaciones pueden modelar las incertidumbres que rodean a otras iniciativas de AI, lo que ayuda a asignar mejor los recursos.

Sea completo. Usa los nuevos métodos para evaluar y predecir el ROI de AI mientras se tienen en cuenta variables como incertidumbres o cambios en el rendimiento del modelo.

Cree una cartera. Crear y evaluar una combinación de iniciativas que aumenten la probabilidad de lograr los resultados deseados.

Gestionar el ciclo de vida. Al tratar de administrar una nube de inteligencia artificial de datos integrada (DAC) en lugar de proyectos individuales, puede desarrollar la estrategia, ajustar la ejecución y encontrar nuevos casos de uso para los datos.

Protégete a ti mismo. Solo el 57 % de los líderes dicen que la IA cumple con las regulaciones aplicables, y aún menos (41 %) revisan para asegurarse de que los servicios de IA de terceros cumplan con los estándares. Aunque la mayoría de las empresas tienen ambiciones de IA responsable, estos números no son suficientes.

La IA responsable requiere tanto tecnología como experiencia empresarial. Es posible que los profesionales de IA no estén alineados con el cumplimiento y que los expertos comerciales carezcan de las habilidades técnicas para pronosticar algoritmos complejos. Juntos, pueden obtener resultados positivos de IA sin dejar de confiar en el cumplimiento de la normativa.

Gobernar el ciclo de vida. Debido a que los modelos de IA están en constante cambio, implementar la gobernanza de extremo a extremo del ciclo de vida de DAC. Esto debería incluir líderes de riesgo, inteligencia artificial y negocios, con nuevos procedimientos, roles y responsabilidades para cada uno.

Evaluar el impacto. Considere evaluaciones de impacto algorítmicas para capturar el riesgo, identificar las necesidades de gobernanza, aumentar la responsabilidad y facilitar las decisiones.

Minimizar el sesgo. Asegúrese de que AI esté tratando a todas sus partes interesadas de manera justa.

Reclutar, retener y automatizar. Las iniciativas de IA están brindando margen presupuestario, ya sea mediante el ahorro de costos o la mejora de los ingresos, para un perfil de talento de la fuerza laboral diferente, lo que permite a las empresas reorganizarse para el futuro. El cincuenta y ocho por ciento de las empresas están experimentando una rotación de empleados de la cadena de suministro más alta de lo normal, pero solo el 23% dice que tiene las habilidades digitales necesarias para cumplir los objetivos. Las empresas que utilizan IA de manera integral continúan creciendo a pesar de los desafíos del mercado laboral, porque es más probable que vuelvan a capacitar al talento interno y reorganicen los equipos para llenar los vacíos de experiencia en IA.

Haga más con menos IA. La IA puede ayudar a las personas a completar de manera más eficiente las tareas rutinarias y los roles específicos de la IA. Esto reduce la presión para cubrir puestos especializados y ahorra tiempo a los empleados.

Haz que los empleados sean más felices. La IA puede ayudar a brindar apoyo emocional en el puesto de trabajo, combatiendo el burnout incrementando el valor derivado de la formación.

Invierta en personas basadas en datos. Enseñe a los especialistas que ya tiene habilidades adicionales, como ciencia de datos para científicos informáticos e ingeniería de software para científicos de datos. Además de llenar los vacíos de talento, esta es otra forma de desarrollar la gobernanza y los esfuerzos del grupo.

AI ofrece a los profesionales de la cadena de suministro la capacidad de evaluar y optimizar sus cadenas de suministro en tiempo real, superando lo que antes tomaba semanas y meses lograr. Las líneas de tiempo retrasadas del pasado eran tan tardías que era difícil crear y mostrar valor. Hoy, durante la escasez, la inflación y los cambios geopolíticos, las etapas de planificación y optimización deben simplificarse de eventos anuales a ocurrencias diarias (o incluso por hora), algo que solo la IA puede proporcionar.

En la actualidad, casi el 50 % de los líderes empresariales ya utilizan la IA para tomar decisiones sobre la cadena de suministro y planean utilizar simulaciones de IA para mejorar las operaciones. Y el número de personas que se inclinan por la tecnología solo aumentará en los próximos meses y años. Al avanzar con IA en tres áreas a la vez (transformación de la cadena de suministro, toma de decisiones mejorada y sistemas modernizados), las empresas están superando a aquellas que se enfocan en un objetivo a la vez.

Matt Comte es líder de prácticas de transformación de operaciones en PwC.