Un enfoque de tres pasos para adoptar IA y qué priorizar

El impacto global de la pandemia ha generado una serie de lecciones importantes para las empresas que buscan sobrevivir a la próxima gran disrupción. Entre ellos se encuentra la necesidad de implementar mejor la inteligencia artificial en las cadenas de suministro.

A continuación, se ofrecen algunos consejos sobre cómo las empresas pueden lograr ese objetivo.

Primero, construya un mejor modelo para anticipar la demanda de los consumidores, uno que tenga en cuenta los insumos menos obvios. Actualmente, estos sistemas se basan en predicciones simples de tendencia y estacionalidad. En cambio, deberían considerar los insumos externos relacionados con la inflación, los índices de precios al consumidor y otros choques de insumos causados ​​por las políticas de intervención del COVID-19, como controles de estímulo, cierres y construcción de viviendas. Muchos de estos patrones son fáciles de ver en retrospectiva, pero eso no significa que no puedan detectarse antes de tiempo. La belleza de los modelos basados ​​en inteligencia artificial para la previsión es que pueden detectar interacciones entre características aparentemente no relacionadas.

Una vez que se crea un mejor modelo de demanda del consumidor, cree un modelo de estimación de envío secundario. Debe construirse para tener en cuenta el estado actual de la cadena de suministro en cualquier momento y predecir el costo de enviar un contenedor lleno de producto. Una ventaja de esta herramienta es que se puede probar para evaluar su precisión. Simplemente mire el pasado y verifique el precio estimado en cualquier momento para ver si coincide con la realidad.

Finalmente, cree un sistema que utilice el modelo de demanda y el estimador de costos para actuar como una verdadera IA de la cadena de suministro. La forma en que esto funcionaría se basa en dos observaciones centrales:

• El modelo de demanda se puede utilizar para predecir qué capacidad se necesita en un momento dado en el futuro.
• El modelo de estimación de costos se puede utilizar para predecir cuál sería el precio para facilitar ese envío en ese momento en el futuro para esa demanda.

Con esas dos capacidades, un sistema de inteligencia artificial puede mejorar ajustando las palancas de entrada en el modelo de estimación de costos. El modelo tendrá parámetros de entrada que podrían ser tan simples como "cuántas horas al día está funcionando el puerto de Los Ángeles". Se vuelve capaz de conocer el efecto sobre los costos de envío en función de los valores cambiantes. La IA podría estar capacitada para ajustar constantemente las palancas de entrada de lo que constituye la cadena de suministro, para garantizar que, sin importar cuál sea la demanda, el costo total para satisfacer la demanda tenga un límite superior.

Este enfoque de tres etapas es el aspecto que probablemente tendrá la cadena de suministro durante los próximos 10 años. El diablo está, por supuesto, en los detalles. Pero una vez que tengamos un sistema de este tipo, no necesitaremos depender de los políticos para encontrar soluciones para hacer frente a futuras interrupciones de la cadena de suministro. Con la ayuda de la IA en la planificación y el modelado de la cadena de suministro, el cielo es el límite.

James Kaplan es director ejecutivo de MeetKAI.