IA: La clave para cadenas de suministro más verdes

Pocos temas son tan importantes para las empresas hoy como la sostenibilidad. Porque el consumidor moderno se preocupa por el medio ambiente, las empresas necesitan cumplir expectativas más altas sobre prácticas ecológicas. Las cadenas de suministro, en particular, tienen mucho margen para mejorar.

El problema ambiental de la logística

No es secreto que las cadenas logísticas no son exactamente ecológicas. Representan más del 80% de las emisiones de carbono globalmente. El mundo empresarial moderno no puede existir sin cadenas de suministro, pero el mundo natural no existirá de la misma manera si no mejoran.

La IA como solución disponible ahora

La buena noticia es que hay una respuesta. La inteligencia artificial es una herramienta invaluable para servicio al cliente e inteligencia de negocio, y también puede ayudar en sostenibilidad. El cambio climático es un tema complejo, así que un sistema complejo podría ser la clave para abordarlo.

La IA no es una tecnología del futuro. No solo está disponible ahora; está prosperando y ya ayudando a las empresas a volverse más sostenibles. Al implementar IA pensadamente, las empresas pueden perseguir sostenibilidad de formas que serían casi imposibles sin ella.

Predicción de demanda para reducir envíos innecesarios

Enviar bienes que la gente no usa no solo es malo para el negocio; es dañino para el medio ambiente. Cada envío libera contaminantes al aire, así que las empresas necesitan minimizar movimientos desperdiciados. Pero con métodos tradicionales, puede ser desafiante predecir lo que los clientes comprarán o no.

La IA permite a las empresas predecir la demanda del consumidor con mayor precisión. Los sistemas inteligentes pueden recopilar datos de una variedad de fuentes y usarlos para hacer pronósticos confiables a través de analítica predictiva. Ayudan a las empresas a enviar solo lo que los clientes comprarán.

La tecnología no es solo una teoría. El gigante de la moda H&M usa IA para predecir cuánto de ciertos artículos venderá en una temporada, y ajusta órdenes de envío en consecuencia. La compañía fundó su departamento de IA en 2018, y ahora lo aplica a tantos procesos como sea posible.

El movimiento hacia procesos digitales permite la generación de datos de formas nunca antes posibles. Con toda esa información en mano, la analítica predictiva puede ser sorprendentemente precisa. Estimar cuántas latas de sopa comprarán las personas puede ser complicado para un humano, pero no es problema para la IA.

Optimización del transporte: rutas y vehículos

El transporte es una de las áreas de mayor impacto ambiental de la cadena de suministro. Camiones grandes, aviones y barcos llenos de carga generan enormes volúmenes de emisiones. La IA puede ayudar a disminuir estas emisiones, optimizando tanto rutas como los propios vehículos.

Los vehículos habilitados por IA ofrecen rendimiento mejorado, lo que significa menores emisiones. Por ejemplo, camiones inteligentes podrían medir su kilometraje y ajustar automáticamente algunos ajustes para maximizar la eficiencia de combustible. También podrían alertar a las empresas cuando necesiten mantenimiento, para que los conductores eviten operar vehículos menos eficientes.

La aplicación más común de IA en transporte es en el desarrollo de vehículos autónomos. Con sistemas GPS avanzados y otros datos ambientales, transportes sin conductor podrían trazar y seguir rutas más eficientes que conductores humanos. Vehículos como barcos eléctricos autónomos y camiones semi-autónomos sin conductor ya están en producción, así que este futuro podría no estar lejos.

Parte de maximizar la eficiencia de envío es determinar la urgencia de las entregas. La IA puede rastrear condiciones de envío y otros factores para producir rutas de entrega que equilibren urgencia de paquetes con eficiencia de combustible. De esta manera, las empresas no tienen que sacrificar conveniencia por sostenibilidad.

La IA puede adaptarse a condiciones cambiantes en tiempo real. Puede ajustar cambios en la prioridad de entregas individuales después de que un envío sale del almacén. Porque las máquinas pueden hacer cálculos complejos mucho más rápido que las personas, adaptarse a estos cambios no es un problema para sistemas inteligentes.

Medición y monitoreo continuo del impacto ambiental

La sostenibilidad no es un trabajo único. Las empresas tienen que medir su impacto ambiental rutinariamente si quieren ser ecológicas a largo plazo. Determinar el impacto ecológico real es un asunto complicado, lo que lo hace una tarea ideal para dejar a la IA.

Los sistemas inteligentes pueden analizar cómo opera una cadena de suministro, luego ofrecer insights sobre cómo mejorarla. Las empresas pueden incluso usar IA para monitorear el desempeño ético de sus socios, para asegurar que solo trabajen con negocios sostenibles.

Un estudio de Panasonic encontró que el 90% de las industrias cara al cliente ya han adoptado tecnologías móviles a lo largo de la cadena de suministro. Los dispositivos móviles generan múltiples puntos de datos que la IA puede rastrear fácilmente.

Las empresas pueden usar IA para rastrear la efectividad de sus estrategias ambientales. Porque los sistemas de aprendizaje automático se adaptan en tiempo real, pueden hacer cambios a medida que surgen problemas, reduciendo el riesgo de emprender proyectos sustanciales de sostenibilidad.

Las cadenas de suministro tendrán que cambiar mucho para volverse sostenibles, pero la IA puede ayudar a permitir sus esfuerzos. Si más empresas adoptan la tecnología en sus operaciones, la logística podría convertirse en una industria verde en poco tiempo.

Jenna Tsui es bloguera de tecnología en The Byte Beat.