Cómo las capacidades de planificación impulsadas por IA seguirán evolucionando en 2026

A medida que 2025 llega a su fin, las empresas y los líderes de la cadena de suministro están navegando una temporada de vacaciones y un panorama empresarial que se ven afectados por políticas de aranceles y comercio cambiantes, así como por incertidumbre económica, que probablemente seguirán desempeñando un papel en 2026.

Si algo se ha aprendido en los últimos años, es que gestionar la incertidumbre y la volatilidad se ha convertido en la nueva normalidad. Como tal, las metodologías tradicionales para la planificación empresarial, que a menudo involucran hojas de cálculo y información aislada entre departamentos, ya no son suficientes.

A medida que persisten la incertidumbre del mercado y las interrupciones de la cadena de suministro, también aumenta la cantidad de datos disponibles. Un informe de McKinsey de 2024 indica que para 2030, el volumen de datos se espera que aumente diez veces desde 2020. Si bien los dos no están necesariamente correlacionados directamente, los líderes empresariales están tomando conciencia del concepto de aprovechar mayores volúmenes de datos para ayudar a navegar la incertidumbre empresarial de manera más efectiva al tomar decisiones informadas por los datos. Más empresas están adoptando un enfoque integral para aprovechar estratégicamente los datos mediante la creación de almacenes de datos, el desarrollo de estrategias de datos empresariales y la implementación de plataformas impulsadas por IA con tecnologías de gemelo digital. Estas plataformas pueden ingerir grandes cantidades de datos para modelar varios escenarios comerciales y detectar interrupciones con anticipación.

Aprovechando la IA para eliminar datos aislados

Uno de los primeros pasos necesarios para implementar una estrategia de datos integral desde la visión hasta la realidad es centrarse en eliminar los silos de datos mediante la digitalización y unificación de los datos y el conocimiento dispersos en toda la organización. En muchas empresas, varios departamentos operan de forma independiente, cada uno utilizando sus propias fuentes de datos. Por ejemplo, las finanzas utilizan su propio conjunto de datos, la compras utilizan otro conjunto y la planificación de la cadena de suministro utiliza otro conjunto más. Además, cada departamento utiliza sus propias señales de datos externas. Esto significa que si un departamento es consciente de un posible retraso del proveedor, otros equipos pueden no tener visibilidad sobre esta información a tiempo para tomar decisiones que podrían afectar la disponibilidad del producto.

Las plataformas de planificación impulsadas por IA pueden ingerir vastas cantidades de datos internos y externos, sirviendo como una sola fuente de verdad. Los modelos de gemelo digital pueden proporcionar visibilidad en la cadena de suministro de extremo a extremo y ayudar a los equipos a desarrollar conocimientos en varios escenarios de planificación, lo que les permite tomar decisiones de planificación y negocio informadas de forma colaborativa. Por ejemplo, si hay un aumento en la demanda, los datos pueden revelar qué proveedores son más probable que puedan cumplir con un aumento en los pedidos a tiempo, qué podrían tener dificultades para cumplir con pedidos grandes en el último minuto o si los consumidores en ciertos mercados son probable que cambien a otro sabor del producto si el sabor más popular está en oferta limitada. Si un equipo de planificación puede detectar tendencias, riesgos y oportunidades antes, una empresa puede cambiar a un proveedor alternativo, utilizar una ruta de envío diferente o reasignar inventario a centros de distribución donde la demanda es más alta, antes de que una posible interrupción o riesgo de la cadena de suministro afecte el negocio.

Estas plataformas también pueden ayudar a desbloquear y digitalizar el conocimiento interno tribal de toda la organización, lo que permite a los equipos trabajar juntos de manera más eficiente. Por ejemplo, si un planificador con 20 años de experiencia puede determinar a partir de los datos que tanto el Proveedor A como el Proveedor B tienen suficientes niveles de suministro para cumplir con un aumento en la demanda, pero el Proveedor A es más confiable, este planificador sabe que debe priorizar un pedido con ese proveedor en particular. Por el contrario, un planificador menos experimentado puede seleccionar al Proveedor B y puede no recibir el producto a tiempo para cumplir con la demanda. Con una plataforma de planificación avanzada, un planificador que tiene este contexto puede ingresar manualmente información del proveedor, fechas de pedido, fechas de envío, fechas de entrega y más, que luego se codifican dentro del software. Estos conocimientos se marcarán entonces para otros planificadores, de modo que sus decisiones estén informadas por un contexto similar.

Para las empresas que ya han comenzado a implementar herramientas de IA para ayudar a conectar los datos de toda su organización y cadena de valor extendida, pueden estar listas para ir más allá de sus metodologías de planificación tradicionales y replantear cómo las plataformas tecnológicas pueden desempeñar un papel en la unificación de sus datos y conocimientos empresariales para que actúen esencialmente como una “Estrella del Norte” que alinee la planificación empresarial integrada en toda la empresa. Este enfoque permite a los equipos acceder a una fuente de verdad única y compartida a través de una plataforma digital, obtener visibilidad sobre los riesgos y oportunidades emergentes que podrían afectar su negocio y tomar decisiones informadas y coordinadas basadas en estas perspectivas.

Mejorar la planificación de escenarios

Una vez que se digitaliza el conocimiento interno y se unifican todas las fuentes de datos para facilitar una colaboración más efectiva entre los equipos en la planificación y la toma de decisiones, los equipos pueden ir más allá de simplemente detectar posibles riesgos y interrupciones antes y comenzar a fortalecer sus capacidades de planificación de escenarios proactivos. Cuando los equipos utilizan una plataforma de IA que puede ingerir y conectar datos a través de múltiples funciones comerciales, pueden colaborar más profundamente traduciendo un evento o interrupción singular en su impacto directo en el negocio y los clientes. Una vez que los equipos de planificación comprenden la situación y su posible impacto temprano, pueden explorar varios escenarios para ayudar a mitigar los impactos negativos en el negocio.

Por ejemplo, si una interrupción de la cadena de suministro resulta en una escasez de un producto de snack popular, los equipos de planificación pueden utilizar conocimientos basados en datos para determinar cuánto producto está actualmente en inventario que se puede transferir a otros centros de distribución e identificar áreas con una fuerte demanda de otros sabores del mismo producto. Con este conocimiento, los equipos de planificación pueden mitigar posibles escasez y agotamiento de stock en los minoristas reasignando el inventario a áreas donde el producto está en alta demanda y reequilibrando sabores alternativos en áreas donde también hay una fuerte demanda de esos productos.

Automatizar tareas a través de agentes de IA

Las plataformas que también tienen capacidades de IA agente pueden ayudar a los equipos a automatizar tareas de planificación rutinarias y sugerencias de escenarios, lo que les permite centrarse en estrategias de planificación y gestión de escenarios de nivel superior. Los agentes de IA se pueden configurar para automatizar el proceso de analizar situaciones, comprender sus impactos y proponer múltiples opciones o escenarios para que los planificadores revisen y consideren. Pueden asistir a los equipos de planificación en la evaluación de diferentes posibilidades, considerando factores como el costo y la margen de producto, y responder a cambios repentinos en la demanda o el suministro. Cuando se implementan inicialmente las capacidades de IA agente, los agentes pueden proponer recomendaciones para la validación humana. Una vez que se establece la confianza en la calidad de sus recomendaciones, los agentes pueden transitar a modos autónomos con límites definidos.

Sin embargo, hay instancias en las que un planificador necesita intervenir para aprobar un plan u override recomendaciones basadas en directrices específicas. Un plan de escenario puede sugerir mover producto de un centro de distribución en Canadá, pero si el planificador sabe que el equipo de ventas está a punto de cerrar un trato con una gran empresa canadiense, ese inventario será necesario para atender a ese cliente a corto plazo. Por lo tanto, el planificador anularía esta opción de escenario.

Nuevamente, para las empresas que han comenzado a implementar capacidades de IA agente y han comenzado a configurar sus agentes para automatizar tareas específicas, el siguiente paso es identificar oportunidades donde los agentes puedan proporcionar conocimientos más profundos para mejorar la productividad de los equipos multifuncionales y sincronizar la toma de decisiones en toda la empresa y los cronogramas de planificación.

Cómo escalar la IA de manera responsable en toda la empresa

Para los líderes empresariales que están listos para aprovechar una plataforma de planificación impulsada por IA para conectar los datos de su organización y señales externas (como la demanda, el inventario y la compras) y construir una estrategia de planificación basada en datos, uno de los pasos más importantes es comprender las brechas de valor empresarial que las herramientas de IA pueden ayudar a abordar. Por ejemplo, si los equipos de planificación luchan por analizar grandes cantidades de datos o mantenerse al día con un volumen aumentado de cumplimiento de pedidos, lo que resulta en fugas de valor, estas pueden ser áreas que se beneficiarían de pilotar una plataforma que pueda conectar datos relevantes para proporcionar a las partes interesadas una mayor visibilidad sobre dónde se originan los problemas y ofrecer perspectivas para mejorar la toma de decisiones.

Los equipos que están encargados de implementar soluciones centradas en IA también necesitarán obtener el compromiso de sus colegas que utilizarán las herramientas y plataformas, y probar exhaustivamente los resultados y recomendaciones de la plataforma (y incorporar comentarios de los usuarios) antes de permitir que las capacidades autónomas se utilicen ampliamente en el equipo. Una vez que un programa piloto haya mostrado resultados exitosos, los líderes empresariales pueden considerar dónde tiene sentido implementar tecnologías de IA adicionales dentro del negocio y aprovechar plataformas para integrar un modelo de planificación y toma de decisiones empresarial más cohesivo y fluido en toda la organización.