Revolución en la Cadena de Suministro Digital: Cómo la IA Está Remodelando la Logística

Las cadenas de suministro siempre han sido vulnerables a eventos y fallos, desconcertando incluso a las empresas y servicios mejor gestionados. ¿La inteligencia artificial en tiempo real finalmente traerá algo de sentido a este complejo empeño? ¿O es solo el último elixir lanzado como remedio para todos los males?

Por naturaleza, las cadenas de suministro dependen de muchas, muchas partes móviles para entregar según se necesita. Muchas de estas partes son dispares, desde proveedores de materias primas a fábricas a camiones a barcos a almacenes a minoristas. ¿Los tomadores de decisiones y gerentes obtendrán alguna vez una vista completa de lo que está pasando? Probablemente no. Pero tecnologías como la inteligencia artificial están listas para ayudar a llenar vacíos en el conocimiento, proporcionando insights para predecir y superar problemas que surgen. Y ese es un paso en la dirección correcta.

La cadena de suministro "inteligente" ahora está aquí y es una realidad, gracias a una constelación de tecnologías que incluyen IA generativa, analítica de datos, automatización, gemelos digitales, machine learning, Internet de las Cosas, blockchain y más, según un nuevo reporte de KPMG.

En este momento, la consultoría encuentra que el 50% de las organizaciones de cadena de suministro indican que están invirtiendo en aplicaciones que soportan tales tecnologías. Los autores del reporte describen las formas en que esta próxima generación de tecnologías está trayendo inteligencia a las cadenas de suministro de hoy:

IA Generativa en Operaciones: GenAI "tiene el potencial de revolucionar la gestión de cadena de suministro, logística y adquisiciones", relatan los autores de KPMG. GenAI "puede ayudar a asegurar cumplimiento de adquisiciones y regulatorio, optimizar y mejorar la eficiencia de flujos de trabajo de producción manufacturera, o habilitar comunicación logística virtual usando asistentes virtuales para manejar consultas rutinarias y proporcionar respuestas rápidas". Además, GenAI "también puede aprender —y auto-enseñarse— sobre los matices de cualquier ecosistema de cadena de suministro de una empresa dada, permitiéndole refinar y agudizar su análisis con el tiempo".

Ver también: IA Generativa Acerca las Cadenas de Suministro en Tiempo Real a la Realidad

Para aprovechar GenAI en cadenas de suministro, los autores de KPMG instan a profesionales de planificación "a aumentar sus habilidades en capacidad de modelado analítico, experiencia cross-funcional y gestión de relaciones para maximizar colaboración".

Planificación Sin Contacto/De Bajo Contacto Habilitada por IA: El análisis de escenarios efectivo es esencial para determinar las consecuencias financieras de decisiones de cadena de suministro, afirma el reporte. "Aplicaciones de planificación de ventas y operacional habilitada por IA y planificación de negocio integrada ayudarán a eliminar la brecha entre planificación de cadena de suministro y ejecución. La planificación de bajo contacto quitará grandes porciones de trabajo manual del proceso de planificación end-to-end y aprovechará el poder de analítica avanzada para responder preguntas más profundas con mínima intervención humana. La IA podrá analizar datos a escala, identificar anomalías, buscar patrones que lleven a disrupciones inesperadas y hacer sugerencias sobre cómo resolverlas —casi instantáneamente".

Poder de Datos: "Cada día, millones y millones de registros de datos son generados a través de la cadena de suministro desde múltiples sistemas", afirma el reporte de KPMG. "Esta riqueza de datos ha dado lugar a mayores silos de datos dentro de la organización lo que a su vez ha llevado a conjuntos de datos desconectados. Los profesionales de cadena de suministro deben gestionar las complejidades dentro de su panorama de datos eficientemente; para poder tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones.

Construir un enfoque data-driven significa "enfocarse en casos de uso específicos" que ayuda a las organizaciones "priorizar mejoras de calidad de datos donde más importan, refinando y mejorando gradualmente sus conjuntos de datos". El equipo de KPMG urge un "enfoque láser en los elementos críticos de disponibilidad, calidad, confiabilidad, cadencia y consistencia de datos".

Transparencia y Visibilidad Más Allá de Niveles 1 y 2: Al menos el 43% de gerentes de cadena de suministro tienen visibilidad limitada o nula del rendimiento de proveedores de nivel uno. "La falta de visibilidad a través de los niveles en capas de una cadena de suministro tiene implicaciones mayores para organizaciones a través de industrias, particularmente para cumplir requisitos regulatorios y para la identificación y mitigación de riesgos de cadena de suministro. Herramientas tecnológicas como torres de control y gemelos digitales pueden surgir relaciones críticas de proveedores sub-nivel, resaltar proveedores sub-nivel comunes, ubicaciones de fábrica y proporcionar insight claro en la profundidad de la cadena de suministro de una organización. Cuando se implementan a escala pueden mejorar la resiliencia de la cadena de suministro".

Plataformas Low-Code: Las plataformas low-code permiten a gerentes y administradores saltar rápido sobre disrupciones o cambios en sus cadenas de suministro ajustando o lanzando nuevas aplicaciones. "Estas reducen el tiempo de desarrollo, permitiendo a empresas reaccionar y adaptar rápidamente sus aplicaciones a nuevas condiciones de mercado, eventos disruptivos o estrategias cambiantes", afirman los autores de KPMG. "Permite a usuarios de negocio con poco conocimiento técnico construir, probar e implementar nuevas capacidades rápidamente. Aplicaciones potenciales abarcan planificación, fabricación, ciclo de vida de producto, colaboración de cadena de suministro y rastreo y localización".