Índice del contenido
- Introducción
– Definición de IA en la cadena de suministro
– Principio 1: La IA debería complementar a los humanos, no reemplazarlos
– Principio 2: La fusión experta de IA, heurística y optimización es clave
– Principio 3: La concurrencia amplificada por la IA es un gran avance en la gestión de la cadena de suministro
– Principio 4: El poder de la IA debe democratizarse
– Principio 5: La explicabilidad es esencial para la adopción de la IA
- Conclusión

Introducción

La llegada de ChatGPT a finales de 2022 ha intensificado la niebla digital que rodea a la inteligencia artificial (IA) en la gestión de la cadena de suministro. A medida que los directores ejecutivos se enfrentan a una presión cada vez mayor de sus juntas directivas para acelerar la adopción de la IA y los tomadores de decisiones reconocen su papel esencial para seguir siendo competitivos, el impulso para adoptar esta tecnología transformadora es fuerte. Sin embargo, la naturaleza compleja y de rápida evolución de la IA, junto con las intensas emociones que evoca, puede hacer que incluso los profesionales de la cadena de suministro más experimentados se sientan abrumados e inseguros sobre cómo proceder. Para ayudar a sortear esta niebla y liberar el enorme potencial de la IA en la cadena de suministro, presentamos cinco principios rectores para el éxito.

Definición de IA en la cadena de suministro

En esencia, la inteligencia artificial es la ciencia en la que las computadoras imitan la inteligencia humana para resolver problemas. Este amplio campo abarca una amplia gama de disciplinas, cada una de las cuales contribuye al objetivo general de mejorar la velocidad, la precisión y la elegancia en la toma de decisiones mediante la identificación de patrones dentro de grandes volúmenes de datos. Desde el aprendizaje automático (incluido el aprendizaje profundo) hasta la optimización, los algoritmos genéticos, la automatización de procesos robóticos, la inteligencia artificial generativa y la gestión de decisiones, las herramientas y técnicas que se incluyen en el ámbito de la inteligencia artificial son diversas y poderosas.

Cuando se aplica a la gestión de la cadena de suministro, la IA tiene el potencial de revolucionar los procesos y mejorar la productividad en todos los ámbitos. Al generar recomendaciones, predecir tendencias, descubrir información, automatizar tareas y proporcionar una velocidad y una escala sin precedentes, la IA puede transformar la forma en que funcionan las cadenas de suministro. Sin embargo, para aprovechar al máximo este potencial, es fundamental comprender no solo lo que puede hacer la IA, sino también cómo integrarla de manera eficaz en los flujos de trabajo existentes.

Principio 1: La IA como herramienta de mejora humana

Las capacidades de la IA se están expandiendo a un ritmo asombroso, y las máquinas ahora pueden producir contenido creativo, realizar investigaciones complejas e incluso generar arte y música. Estas impresionantes hazañas son posibles gracias a la capacidad de la IA para procesar y aprender de los datos en una escala que supera con creces la capacidad cognitiva humana. Sin embargo, en medio del entusiasmo que rodea a estos avances, es fundamental recordar que hay ciertas cosas que las máquinas no pueden proporcionar, a las que llamo las 3 C: contexto, colaboración y conciencia.

Los modelos de IA, por sofisticados que sean, no pueden extraer significado del contexto, una habilidad que es esencial en muchas áreas de la gestión de la cadena de suministro, como lo que el líder de opinión de Zero100, Kevin O'Marah, ha denominado "susurro de las máquinas". Además, la IA no puede trabajar en colaboración para resolver problemas o abordar cuestiones críticas como la sostenibilidad y los derechos humanos en las cadenas de suministro. Es esta naturaleza complementaria de las capacidades humanas y de las máquinas lo que subraya la importancia de utilizar la IA como una herramienta de ampliación en lugar de reemplazo.

Los resultados más potentes surgen cuando los humanos y la IA trabajan juntos, un sentimiento que comparte el 93 % de los tomadores de decisiones en una encuesta de Workday, quienes creen en la importancia de mantener al humano informado cuando la IA toma decisiones importantes. Al aprovechar las fortalezas tanto de los humanos como de las máquinas, los profesionales de la cadena de suministro pueden alcanzar nuevos niveles de eficiencia, conocimiento e innovación.

Principio 2: Combinar de forma experta la IA, la heurística y la optimización

La capacidad de la IA para modelar problemas a escala permite recomendaciones más precisas, como una mayor precisión en las previsiones de demanda o mejores predicciones de entregas a tiempo. Esta precisión también es un sello distintivo de la optimización, un campo de la IA muy conocido en la gestión de la cadena de suministro por su capacidad para maximizar la utilización de recursos dentro de ciertas limitaciones para lograr un objetivo específico, como minimizar los costes. Sin embargo, la escala de estos problemas puede ser inmensa, y la optimización de una red de suministro puede implicar millones de variables interdependientes, lo que genera importantes desafíos computacionales.

En algunos casos, los profesionales de la cadena de suministro recurren a la heurística (modelos de resolución de problemas que emplean soluciones prácticas y “suficientemente buenas”) para generar rápidamente cursos de acción factibles. Si bien la IA, la heurística y la optimización ofrecen beneficios en términos de velocidad, precisión y elegancia, también tienen desventajas. Es importante reconocer que los modelos matemáticos más nuevos y avanzados no siempre son los más adecuados para todas las situaciones, a pesar de lo que pueda sugerir la publicidad.

Las soluciones más elegantes suelen implicar una fusión de métodos, como la combinación de aprendizaje automático y heurística para “iniciar en caliente” un modelo de optimización, acelerando así el proceso de resolución de problemas. Al integrar de forma creativa las fortalezas de cada enfoque, los profesionales de la cadena de suministro pueden lograr un equilibrio entre velocidad, precisión y elegancia, garantizando que se utilice el modelo adecuado para el problema adecuado en el momento adecuado.

Principio 3: El poder de la concurrencia amplificado por la IA

Las cadenas de suministro son redes intrincadas que conectan múltiples funciones dentro de una organización y más allá de ella, lo que dificulta optimizar toda la cadena centrándose en eslabones aislados. Por ejemplo, si bien la IA puede mejorar significativamente la precisión de los pronósticos, el verdadero objetivo no es crear silos altamente eficientes, sino alinear la toma de decisiones en toda la cadena de suministro para obtener respuestas más rápidas y cohesionadas. Como señala un grupo de economistas canadienses, a menos que las soluciones impulsadas por la IA puedan traducirse en decisiones alineadas en toda la cadena de suministro, el problema fundamental de alinear la demanda con la oferta seguirá sin resolverse.

El verdadero avance en la gestión de la cadena de suministro no proviene solo de la IA, sino de la concurrencia: la integración de la IA en los flujos de trabajo para permitir la toma de decisiones sincronizada en toda la cadena de suministro. Al incorporar la IA en los procesos simultáneos, los profesionales de la cadena de suministro pueden aprovechar las capacidades predictivas de la tecnología y, al mismo tiempo, absorber la volatilidad inherente que surge de las inevitables interrupciones que enfrentan las cadenas de suministro.

El papel de la IA en este contexto es proporcionar mayor precisión, velocidad y elegancia en las predicciones, mientras que la concurrencia garantiza que estos conocimientos estén conectados y se actúe en consecuencia de manera coordinada. Esta poderosa combinación permite que las cadenas de suministro respondan de manera más eficaz a las condiciones cambiantes, lo que en última instancia conduce a un mejor rendimiento general.

Principio 4: Democratizar la IA para los profesionales de la cadena de suministro

Para aprovechar al máximo el potencial de la IA en la gestión de la cadena de suministro, es esencial ampliar su alcance más allá del dominio exclusivo de los científicos de datos. Si bien la exploración y el desarrollo continuos de nuevas aplicaciones de IA siempre requerirán la experiencia de estos especialistas, capacitar a los profesionales de la cadena de suministro para que adopten la IA por sí mismos es crucial para una implementación generalizada y un éxito. Las soluciones de IA más efectivas son aquellas que pueden ser fácilmente entendidas y aplicadas por profesionales con un profundo conocimiento de los datos y los procesos comerciales de la empresa, en lugar de requerir un amplio dominio técnico en IA o ciencia de datos.

Aunque una encuesta de Workday reveló que el 72 % de los líderes creen que sus organizaciones carecen de las habilidades necesarias para implementar por completo la IA, adoptar esta tecnología no tiene por qué ser una tarea abrumadora. Al elegir soluciones diseñadas específicamente para quienes tienen conocimientos sobre el contexto de la cadena de suministro y el negocio, las organizaciones pueden permitir que sus equipos aprovechen los conocimientos y las capacidades de la IA sin necesidad de sumergirse en las complejidades de la creación de modelos.

Democratizar la IA de esta manera no solo garantiza su adopción y uso, sino que también permite a los profesionales de la cadena de suministro comenzar desde su nivel actual de comprensión y desarrollar gradualmente sus habilidades con el tiempo. Al seleccionar un proveedor de IA, es esencial considerar su capacidad para respaldar este enfoque de aprendizaje incremental, ya que en última instancia conducirá a implementaciones más exitosas y sostenibles.

Principio 5: Garantizar la explicabilidad de la IA para lograr confianza y adopción

En el complejo y arriesgado mundo de la gestión de la cadena de suministro, la confianza es primordial. Para que la IA sea verdaderamente aceptada y adoptada, debe ser explicable: los usuarios deben comprender cómo la tecnología llega a sus recomendaciones y predicciones. Las soluciones de caja negra que no ofrecen información sobre su funcionamiento interno pueden hacer que los profesionales de la cadena de suministro duden en confiar en ellas, especialmente cuando se enfrentan a decisiones críticas con consecuencias significativas.

La IA explicable brinda transparencia sobre los factores que influyen en sus resultados, lo que permite a los usuarios interpretar y validar los resultados. Esto no solo genera confianza, sino que también permite a los profesionales de la cadena de suministro combinar su propia experiencia con los conocimientos proporcionados por la IA, lo que conduce a una toma de decisiones más informada y segura. Al comprender el razonamiento detrás de las recomendaciones de la IA, los profesionales pueden evaluar mejor su aplicabilidad a situaciones específicas y realizar los ajustes necesarios.

Además, la explicabilidad es crucial para identificar y mitigar posibles sesgos en los modelos de IA. A medida que estos modelos aprenden de los datos históricos, pueden perpetuar o amplificar inadvertidamente los sesgos existentes, lo que conduce a resultados injustos o subóptimos. La IA explicable permite la detección y corrección de dichos sesgos, lo que garantiza que la tecnología se esté utilizando de manera ética y responsable.

Conclusión

A medida que los profesionales de la cadena de suministro navegan por la niebla digital que rodea a la IA, adoptar cinco principios rectores es crucial para el éxito: usar la IA como una herramienta para la mejora humana, fusionar de manera experta la IA con la heurística y la optimización, aprovechar la concurrencia amplificada por la IA, democratizar la IA para los profesionales y garantizar la explicabilidad de la IA. Al lograr el equilibrio adecuado entre la experiencia humana y la inteligencia de las máquinas, las organizaciones pueden aprovechar el poder de la IA para mejorar la toma de decisiones, optimizar los procesos e impulsar la innovación en un panorama cada vez más complejo. Mantenerse adaptable, de mente abierta y comprometido con el aprendizaje continuo es clave para navegar con confianza a través de la niebla de la IA y hacia un futuro más eficiente.