Hoja de ruta impulsada por IA: Guía estratégica para empresas de cadena de suministro

La cadena de suministro tal como la conocemos está al borde de bascular de décadas de dinámica «push» (empuje) acelerada a un nuevo modelo «push-and-pull» (empuje-y-tirón).

Cuatro factores impulsan el cambio global

• Compradores cada vez más exigentes. Los clientes viven en el mundo digital y exigen una experiencia fluida. Si no la tienen, se van. Esto significa que la cadena de suministro —optimizada para «empujar» inventario a clientes— necesita añadir optimización para lo que los clientes quieren «tirar» hacia sí mismos.
• Clima geopolítico actual. Ya sean tendencias nacionalistas globales, disputas arancelarias entre EE. UU. y China, Brexit o foco global en sostenibilidad, las cadenas de suministro están más expuestas que nunca a incertidumbre y riesgo.
• Avances desiguales en Industria 4.0 y cadena de suministro digital. Fábricas, cadenas de suministro y tiendas se vuelven más conectadas, permitiendo a distintos sistemas compartir información y reducir plazos de entrega —pero solo para empresas capaces de actuar. La producción se acerca a los clientes, rompiendo patrones tradicionales de comercio regional.
• Tecnología de cadena de suministro existente al final de su ciclo de vida. Soluciones de software heredadas, construidas para resolver un problema específico y aislado como previsión o planificación de fábrica, ya no sirven. Simplemente, este software no puede seguir el ritmo.

IA para la cadena de suministro: oportunidad y desconexión

Sea mediante mantenimiento predictivo en fábrica, camiones autónomos en logística o automatización en tienda, las soluciones de IA emergen para mejorar eficiencia y reducir costes operativos para los actores de la cadena de suministro. Sin embargo, existe una desconexión, como en la mayoría de industrias, sobre cómo reconocer plenamente el valor de la IA.

El primer paso es crear una hoja de ruta: una cartera de oportunidades de IA validadas y priorizadas para lograr objetivos estratégicos de negocio a corto y largo plazo. Aprender experimentando sigue siendo crítico para adoptar IA, pero tener una hoja de ruta de IA es una estrategia necesaria. Permite a quienes mejoran la logística de la cadena de suministro planificar y elegir las mejores tácticas para una adopción inteligente de IA.

Cómo desarrollar una hoja de ruta de IA

Primero, debe delimitar el trabajo a nivel de línea de negocio o área funcional —no toda la empresa, ni un solo proceso o tarea. En un entorno fabril, áreas como gestión de inventarios o calidad son buenos puntos de partida porque representan sistemas completos de procesos, datos, roles y objetivos.

Tras elegir su foco, necesitará educar a sus ejecutivos sobre cómo se ve una buena oportunidad de IA, y luego trabajar con su equipo para explorar posibilidades de emparejar capacidades de IA con oportunidades.

Las buenas oportunidades de IA son prácticas y valiosas. Abordan qué predicción o decisión hará la IA, con qué datos, y cómo esa salida se aplicará para crear valor. En gestión de calidad en fábrica, por ejemplo, sistemas de IA podrían usar datos de línea de producción para predecir defectos, prescribir mantenimiento o aumentar analistas en la respuesta a preguntas.

El descubrimiento trata tanto de encontrar estas opciones como de formular hipótesis sobre cuáles vale la pena perseguir. Tras el descubrimiento, su equipo debería tener un conjunto de casos de estudio que ahora necesitan validación.

Estimar impacto: más allá de mejoras incrementales

Al estimar el impacto de un caso de uso de IA, mire más allá de mejoras incrementales en precisión o eficiencia. Analice el valor creado por encima del status quo.

Por ejemplo, un caso de uso de IA podría construirse para ayudar a un empleado de cuentas por pagar que lee informes y procesa facturas regularmente. Con una capacidad de IA como inteligencia documental, facturas simples pueden gestionarse con procesamiento directo. El empleado puede entonces manejar las facturas restantes más rápido, asistido por funciones como resumen automático de documentos y extracción de información, como identificación de discrepancias. Una métrica inicial podría ser facturas procesadas o tiempo ahorrado, pero hay un panorama mayor. Si un empleado de AP gana una hora extra al día, podría dedicarla a análisis de causa raíz y corrección de problemas de pedidos, o gestionar su carga de trabajo para aprovechar mejor descuentos de proveedores.

La fase de análisis termina cuando cada caso se ha definido hasta el punto de que los tomadores de decisiones ejecutivos tienen información suficiente para tomar conclusiones difíciles sobre priorizar casos en una visión y plan.

Secuenciar inversiones para máximo impacto

Finalmente, con casos de uso bien definidos, su equipo está listo para secuenciar inversiones en IA para máximo impacto equilibrando tres objetivos:

• Establecer próximos pasos inmediatos con proyectos valiosos y accionables,
• Preparar mayores victorias con un plan deliberado para construir y escalar capacidades con el tiempo, y
• Desbloquear apoyo y presupuesto alineando a ejecutivos en torno a una visión común.

Los dos primeros objetivos equilibran valor a corto y largo plazo. El tercero trata de desbloquear progreso asegurando buy-in del liderazgo ejecutivo sobre costes y beneficios realistas de inversiones en IA en la cadena de suministro.

A medida que la cadena de suministro bascula hacia un nuevo normal responsivo de empuje-y-tirón, será cada vez más vital para los tomadores de decisiones actuar rápido para capturar el impulso. Sin embargo, las complejidades de la gestión de la cadena de suministro dictan que reequilibrar el equilibrio no es una actividad de una sola vez. Tomarse el tiempo para descubrir, analizar y priorizar sus inversiones en IA marcará la diferencia entre adelantarse —o perder el tiempo.

Karthik Ramakrishnan es VP, Head of Advisory and Enablement, y Ben Humphries es Head of Global PreSales, en Element AI.