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Más inteligente, más rápido, más fuerte: cómo la IA está transformando la cadena de suministro moderna
La cadena de suministro moderna está en un punto crítico.
La volatilidad se ha convertido en la norma, y en todas las regiones e industrias, los líderes de la cadena de suministro se enfrentan a una convergencia de fuerzas que los métodos tradicionales ya no pueden gestionar. Lo que antes parecían interrupciones aisladas, inestabilidad geopolítica, eventos climáticos o cambios en la demanda de los consumidores, ahora se han convertido en presiones continuas y agravantes.
En este punto de inflexión, tres factores universales están afectando gravemente las operaciones de la cadena de suministro: los implacables obstáculos macroeconómicos, la intensificación de las presiones sobre los márgenes y la urgente necesidad de adoptar la IA. Cualquiera de estos factores sería un desafío. Juntos, representan una tormenta perfecta que requiere más que un cambio gradual, sino un enfoque fundamentalmente nuevo para la gestión de las cadenas de suministro.
La tormenta perfecta: tres fuerzas que están transformando las cadenas de suministro
Vientos macroeconómicos en contra: la volatilidad es la nueva normalidad
Los conflictos geopolíticos y los fenómenos climáticos definen ahora las cadenas de suministro globales. Las recientes tensiones cerca del Estrecho de Ormuz, por donde se mueve casi el 20% del petróleo mundial, han disparado los precios del combustible y las primas de los seguros. lo que obliga a algunas aerolíneas a considerar costosas redirecciones alrededor de África. Mientras tanto, las maniobras políticas, los tifones, las sequías y las huelgas laborales agravan los retrasos e interrumpen la planificación de inventarios. Tan solo el año pasado, se produjeron 29 días de huelga portuaria, y el impacto de las tarifas está obligando a las empresas a cancelar y reemplazar planes completos de buques.
Las consecuencias se extienden a todo el mundo. Una estimación sugiere que las perturbaciones en el Canal de Suez por sí solas añadieron 0.7 puntos a la inflación básica mundial de bienes. Mientras tanto, las huelgas portuarias, los cambios en las políticas comerciales y las reubicaciones de la producción están acelerando la complejidad que los profesionales de la cadena de suministro deben gestionar.
La compresión de márgenes: expectativas en alza, recursos en baja
Se les pide a las empresas que hagan más con menos. Esto significa recortar costos de transporte, reducir el capital circulante y mejorar el servicio al cliente, todo ello sin dejar de cumplir con los objetivos de sostenibilidad. No solo es difícil, sino que a menudo es contradictorio. Sin embargo, la mayoría de las empresas de Global 2000 esperan una reducción del 10 % en los costos de transporte este año. Al mismo tiempo, un Cada año, en todo el mundo, quedan atrapados en inventarios de seguridad una cantidad enorme de 9.7 billones de dólares de capital circulante.
Este no es solo un desafío técnico, sino también humano. Los analistas de transporte dedican cada vez más tiempo a gestionar manualmente los datos. Mientras tanto, los equipos de experiencia del cliente se enfrentan a expectativas cada vez mayores y a una política de tolerancia cero ante las fallas del servicio. La presión por mejorar el rendimiento y, al mismo tiempo, reducir drásticamente los costos está ejerciendo una presión insostenible sobre las organizaciones de la cadena de suministro.
El mandato de la IA: urgencia sin claridad
La IA se ha convertido en una necesidad. Los ejecutivos saben que la necesitan: la mayoría de los directores ejecutivos afirman que su supervivencia depende de ella. Sin embargo, su implementación exitosa sigue siendo difícil de alcanzar. Los estudios muestran que el 42% de las empresas abandonan proyectos de IA a mitad de camino y más del 80% de las iniciativas de IA nunca pasan de la etapa piloto.
El ruido en torno a la IA dificulta distinguir entre realidad y publicidad exagerada. Muchas iniciativas de IA fracasan no porque la tecnología sea incapaz, sino porque carecen de una dirección clara o no se integran bien con los sistemas ya existentes. Como resultado, las empresas tienen dificultades para obtener un valor comercial real a pesar de las enormes inversiones.
El camino a seguir: de la sobrecarga de datos a la inteligencia procesable
A medida que las cadenas de suministro se vuelven más complejas e interconectadas, la toma de decisiones se ve cada vez más obstaculizada por un exceso de datos y muy poca claridad, lo que hace que la capacidad de tomar decisiones rápidas y confiables sea aún más crucial.
Muchas organizaciones han invertido en plataformas de visibilidad y herramientas de análisis, pero aún tienen dificultades para tomar decisiones oportunas e informadas. Para afrontar los desafíos actuales, es necesario aplicar la IA para permitir una acción más inteligente y rápida.
Para ayudar a los líderes de la cadena de suministro a afrontar estos desafíos, aquí se presentan cuatro formas en las que la IA ya está brindando beneficios tangibles en todas las industrias y cómo abordar su adopción de manera reflexiva:
- Gestión predictiva de interrupciones
La IA puede ayudar a las organizaciones a pasar de la extinción reactiva a la gestión proactiva de riesgos. Mediante el análisis de datos históricos, transmisiones en vivo y señales externas, como patrones meteorológicos, eventos geopolíticos y congestión portuaria, los modelos de IA pueden identificar riesgos emergentes con antelación. Esto permite a los equipos de la cadena de suministro evaluar rutas alternativas o ajustar los niveles de inventario antes de que los problemas se agraven. Por ejemplo, durante el derrumbe del puente de Baltimore, una importante empresa automotriz logró ahorrar 16 millones de dólares en costos al aprovechar la IA para gestionar la disrupción. - Manejo y respuesta de excepciones automatizadas
La IA puede ayudar a identificar anomalías en los datos de envío o en el rendimiento de los proveedores y sugerir medidas correctivas en tiempo real. En un caso, un fabricante canadiense de piezas de automoción logró un aumento del 100 % en su productividad sin aumentar la plantilla. Esto resulta especialmente útil para gestionar el creciente número de excepciones, como retrasos en las entregas o desajustes de inventario, ya que evita tener que gestionar manualmente cada problema. La automatización de las respuestas rutinarias permite a los equipos centrarse en los problemas de alta prioridad y en las mejoras a largo plazo. - Planificación más inteligente de la demanda y del inventario
Utilizando diversas fuentes de datos, desde señales de mercado hasta tendencias en el punto de venta, la IA puede mejorar la precisión con la que las empresas predicen la demanda y gestionan el stock de seguridad. Esto facilita una mejor alineación entre la oferta y la demanda, reduciendo tanto las roturas de stock como el exceso de inventario. Por ejemplo, una empresa suiza líder en dispositivos médicos y cuidado ocular redujo su inventario en un día y obtuvo un ahorro anual de 15 millones de dólares. La IA puede incluso identificar dónde el reequilibrio del inventario en las distintas regiones podría mejorar los niveles de servicio o reducir los costes de transporte. - Reducir la fricción mediante la automatización y el aumento
La IA facilita una mejor colaboración al proporcionar información compartida en tiempo real que alinea a los equipos de logística, compras, finanzas y atención al cliente. Con una visión unificada de las operaciones, las organizaciones pueden coordinar respuestas de forma más eficaz y tomar decisiones conjuntas más rápidas. Cuando está completamente integrada, la IA actúa como copiloto, reduciendo los costes de la cadena de suministro y la logística hasta en un 50%. 15% mediante optimización A la vez, se libera a los equipos para que se centren en el trabajo estratégico e interfuncional. Por ejemplo, una empresa estadounidense de artículos para el hogar a nivel mundial utilizó IA para aumentar su tiempo de respuesta ante excepciones en un 72 %, lo que demuestra la eficacia de la IA para coordinar esfuerzos.
Poniendo la IA en práctica: una hoja de ruta hacia cadenas de suministro más inteligentes
El futuro de la gestión de la cadena de suministro reside en combinar el criterio humano con la información generada por las máquinas. La IA no reemplazará la experiencia ni la intuición de los profesionales de la cadena de suministro, pero sí puede potenciar su impacto. Al descubrir patrones ocultos, predecir riesgos y mejorar la velocidad y la calidad de las decisiones, la IA permite a los equipos operar de forma más proactiva.
Pero aprovechar el potencial de la IA implica más que simplemente implementar nueva tecnología. Requiere una alineación estratégica, una implementación minuciosa y una cultura preparada para el cambio. Para las organizaciones que buscan desarrollar operaciones más adaptables y resilientes, aquí hay tres pasos esenciales para que la IA funcione:
- Comience con un caso de uso específico
En lugar de intentar reestructurar toda su cadena de suministro, comience con un problema definido que la IA pueda resolver eficazmente, como mejorar la precisión de la hora estimada de llegada (ETA), optimizar la gestión de excepciones u optimizar la asignación de inventario. Los primeros logros ayudan a generar confianza, justifican una mayor inversión y generan impulso. - Garantizar la disponibilidad de los datos
La IA se nutre de datos oportunos, estructurados e integrados. Antes de escalar, asegúrese de contar con una gobernanza de datos fundamental. Esto implica estandarizar las entradas, eliminar los silos de datos y mejorar la visibilidad en todos sus sistemas. Con una infraestructura de datos sólida, puede esperar que los resultados de sus modelos sean más fiables y eficaces. - Involucrar a equipos multifuncionales
La adopción exitosa de la IA no se basa solo en algoritmos, sino también en las personas. Todos, desde operaciones, TI, análisis y usuarios de negocio, deben estar involucrados desde el principio. Cuando las personas colaboran en el desarrollo, se garantiza que los modelos de IA no solo sean precisos, sino también interpretables, fáciles de usar y que se adapten a los flujos de trabajo reales.
Cuando estos elementos se combinan, la IA se convierte en un componente práctico e integrado en la toma de decisiones. Estas decisiones no son decisiones de la cadena de suministro, sino decisiones empresariales que impactan los balances. Las organizaciones que aprovechen las capacidades de la IA, actuando con datos en tiempo real de forma fiable, consistente y a gran escala, serán las que lideren. Con las bases adecuadas, la IA puede ayudar a las cadenas de suministro a evolucionar de reactivas a resilientes, listas para afrontar cualquier desafío futuro.
