Explicación de la IA agéntica: de palabra de moda a valor empresarial

La IA agéntica que impulsa a los agentes autónomos liderará la próxima revolución en la administración de la cadena de suministro.

A medida que las cadenas de suministro se vuelven más complejas y se mueven más rápido que nunca, las organizaciones ya no pueden seguir el ritmo con procesos manuales y estrategias de planificación tradicionales. Muchas empresas ahora están adoptando la IA a un ritmo récord, utilizándola para procesar, analizar y obtener información valiosa a partir de los datos.

Sin embargo, aunque la IA generativa hace que el análisis sea conversacional, el seguimiento sigue siendo manual. La IA agéntica cierra esta brecha mediante la supervisión continua de las señales y la propuesta o la adopción de medidas contextuales. Los agentes autónomos amplían esta capacidad al actuar de forma independiente dentro de unos objetivos definidos, lo que permite a los sistemas detectar, decidir y ejecutar sin la intervención humana permanente. Para las cadenas de suministro que se enfrentan a interrupciones constantes, puede convertir la planificación de una acción periódica en una acción perpetua en la que el sistema detecta continuamente los cambios, toma decisiones y ayuda a ejecutar el flujo de trabajo.

Las organizaciones que aprendan a gestionar la disrupción con IA agéntica estarán un 70 % por delante de sus competidores y podrán crear planes con un costo de 30 % menos, al tiempo que lograrán una precisión en los pronósticos de un 20 % más.

De la IA generativa a la IA agéntica

Los cambios que traerá consigo la IA serán tan significativos como la revolución industrial o la revolución informática. La inteligencia de uso general se está volviendo tan accesible y omnipresente como la electricidad, mientras que la inteligencia de alta capacidad pronto estará disponible a un costo mínimo y se integrará en todos los ámbitos de la economía. La IA agéntica es, en esencia, un software inteligente con módulos de percepción, memoria, planificación y acción. Los agentes autónomos son la capa operativa de esta inteligencia, diseñada para ejecutar tareas y colaborar sin supervisión directa. Los agentes de IA demuestran razonamiento lógico y planificación mediante el análisis de su entorno y la descomposición de tareas complejas en componentes más pequeños. Estos agentes también tienen memoria a largo plazo y capacidad de reflexión, con la capacidad de recurrir a interacciones pasadas para comprender mejor la intención y el contexto mientras aprenden de la experiencia. Los agentes pueden tomar decisiones, colaborar y actuar de forma autónoma para perseguir objetivos sin la interacción humana constante.

En la planificación de la cadena de suministro, la IA agéntica utiliza una supervisión «siempre activa» en múltiples flujos de datos, como pedidos, inventario y actualizaciones de proveedores, para mantener la información actualizada. Dado que el sistema está diseñado y construido para detectar cambios, puede revelar anomalías a medida que se producen. A diferencia de la IA generativa, que puede limitarse a presentar información básica en paneles de control, la IA agéntica enmarca opciones, compromisos y posibles impactos. A continuación, los agentes autónomos toman estos conocimientos y ejecutan acciones dentro de los flujos de trabajo, lo que reduce la demora y mejora la capacidad de respuesta. En este sentido, automatiza la mayor parte del trabajo y presenta información y opciones para que los seres humanos asuman la responsabilidad y tomen decisiones. Los seres humanos establecen los objetivos y los sistemas de IA agéntica trabajan de forma autónoma para alcanzarlos, incluso adaptando sus estrategias cuando es necesario. Este enfoque da prioridad al aprendizaje contextual frente a las reglas rígidas, lo que permite al agente adaptar sus umbrales y avisos a medida que se expone a los resultados y las excepciones.

Estas capacidades ofrecen muchas aplicaciones prácticas en la cadena de suministro, ya que permiten ajustar los planes a medida que cambian los supuestos. También pueden identificar riesgos, acortar el tiempo de respuesta en situaciones de crisis y ofrecer más opciones, gracias a su capacidad para facilitar la colaboración interfuncional en tiempo real, trabajar con otras plataformas de software e interactuar con otras organizaciones.

Por qué es importante la IA agéntica en la cadena de suministro

Los procesos de planificación tradicionales, como S&OP e IBP, pueden requerir mucha mano de obra, ser costosos de llevar a cabo y no siempre ofrecen información útil o resultados precisos y oportunos.

El enorme volumen de datos que generan las empresas también está saturando las hojas de cálculo, lo que provoca retrasos y hace que los cambios críticos se detecten demasiado tarde. En muchos casos, las organizaciones tienen un retraso de entre dos y cuatro semanas cuando se actúa ante un cambio percibido en la demanda, y pueden tardar hasta 180 días en comprender e incorporar un cambio en los patrones de compra de los consumidores finales. Cuando las organizaciones tardan un mes en tomar decisiones con un ciclo y un proceso de planificación tradicionales, los planes pueden desincronizarse rápidamente, lo que da lugar a un exceso de existencias, agotamiento de existencias y reducción de los niveles de servicio.

Sin embargo, los agentes se adaptan al ritmo por diseño, tomando medidas y tomando decisiones basadas en los cambios y acontecimientos, en lugar de basarse en informes y en una frecuencia arbitraria. Los agentes autónomos aceleran aún más este proceso al ejecutar las decisiones en tiempo real, lo que reduce la dependencia de la intervención humana para las tareas rutinarias. La información se captura digitalmente a medida que se produce, lo que permite a los planificadores abordar inmediatamente los riesgos, identificar oportunidades y tomar decisiones informadas. Los primeros en adoptar la IA agéntica también obtienen una ventaja, ya que los agentes pueden aprender el contexto de la empresa y mejorar continuamente el servicio con menos sorpresas costosas. Dado que la IA es escalable y aprende continuamente, puede transferirse a otros ámbitos y aplicarse inmediatamente a nuevos productos o divisiones. Esto ofrece un sistema de aprendizaje continuo que puede optimizar todos los aspectos de la cadena de suministro en tiempo real.

Adopción y administración de la IA agéntica 

Las organizaciones de la cadena de suministro deberán garantizar una administración adecuada al adoptar la IA agéntica. La supervisión es fundamental, y las organizaciones necesitan un mapeo colaborativo de procesos en el que las decisiones sean compartidas por humanos y agentes para obtener un rendimiento óptimo. Las mejores aplicaciones son aquellas que combinan mano de obra humana, digital y robótica para optimizar las fortalezas de cada una.

El primer paso para adoptar la IA agéntica es implementar medidas de protección «human-in-the-loop», ósea intervención o supervisión humana en las que los agentes proponen soluciones para que los humanos las aprueben y perfeccionen. Los agentes autónomos también deben estar sujetos a límites claros para garantizar el cumplimiento y la toma de decisiones éticas. Aunque el toque humano es fundamental en la fase inicial de adopción, a las personas les puede resultar difícil aceptar y trabajar con la IA por miedo a que sus décadas de experiencia y habilidades queden obsoletas. Una cosa que ayuda es hacerlo comprensible con propuestas que muestren las señales, la lógica y el impacto esperado para generar confianza a través de la transparencia. Los conocimientos digitales pueden describir el impacto en el plan de la organización como un número, pero los usuarios también reciben explicaciones sobre cómo se obtuvieron los datos, lo que puede generar confianza en las respuestas. Esto ayuda a la organización a ganar confianza para pasar finalmente a automatizar los ajustes de bajo riesgo. 

Es importante medir no solo la precisión, sino también la responsabilidad en función de los resultados y el tiempo de decisión. Esto se debe a que el valor real de un agente es la eficacia y rapidez con la que puede convertir las señales en mejores opciones. Las métricas de desempeño pueden incluir el tiempo necesario para recopilar información, el tiempo para tomar una decisión, la calidad de los datos, la reducción de la gestión de crisis y la aprobación de pedidos. Al involucrar a los seres humanos desde el principio y tomar medidas, la confianza aumentará y las organizaciones podrán establecer una nueva realidad basada en el control y las mejoras continuas.

Conclusión

La mejora de la IA generativa, la IA agéntica y los agentes autónomos permite a las organizaciones de la cadena de suministro responder a los cambios en tiempo real. Como compañero digital, el objetivo no es sustituir a los seres humanos, sino aumentar su discernimiento y juicio. La lógica transparente y las funciones claras mantienen la responsabilidad en manos de los seres humanos, al tiempo que se utiliza la IA para aumentar la capacidad y el valor y la precisión de la información.

Esto permitirá que los procesos tradicionales, como la planificación estratégica y de ventas y operaciones (S&OP), sean más dinámicos y estén mejor conectados con el mundo exterior, con niveles de planificación integrados que permitan la captura de información en tiempo real y una alineación más rápida. Al igual que en su día pasamos de herramientas independientes a sistemas empresariales y de software local a la nube, los sistemas pronto serán más fluidos y se harán cargo de muchas tareas manuales. Esto permitirá a las organizaciones centrarse más en lo que realmente importa: ofrecer mejores productos y experiencias a sus clientes.