La brújula de la IA: IA Generativa, Agéntica y Limitada para Líderes de la Cadena de Suministro

Aprende cómo la IA Generativa, Agéntica y Limitada trabajan juntas para aumentar la precisión del pronóstico, la toma de decisiones y la eficiencia en la planificación moderna de la cadena de suministro.

Aunque muchas organizaciones de la cadena de suministro utilizan actualmente alguna forma de IA en su planificación, el valor real proviene de combinar diferentes tipos de IA en un flujo de trabajo colaborativo. Cuando trabajan al unísono, la IA Generativa, la IA Agéntica y la IA Limitada (Narrow AI) pueden ser una fuerza poderosa en la planificación de la cadena de suministro.

Los procesos de planificación tradicionales, como S&OP (Planificación de Ventas y Operaciones) e IBP (Planificación Integrada de Negocios), ya no pueden seguir el ritmo en los entornos volátiles de hoy debido a sus altos costos, su naturaleza laboriosa y su falta de fiabilidad a la hora de generar información útil y resultados precisos. Sin embargo, la disrupción también ofrece oportunidades, y las organizaciones que aprendan a aprovechar la IA para superar los retos podrán superar a sus competidores, aumentar sus márgenes de beneficio y mejorar sus pronósticos y su planificación.

La IA Generativa, la IA Agéntica y la IA Limitada tienen cada una sus propias fortalezas. Una explica, otra coordina la acción y la tercera se especializa. Combinar las fortalezas de estas IAs en un solo modelo operativo ofrece una mayor visión de futuro, capacidad de decisión y apoyo bajo un mismo techo. Al utilizar los tres para crear una brújula de IA, las organizaciones pueden deshacerse de las limitaciones y las imprecisiones del pasado y trazar un rumbo hacia el nuevo futuro de la planificación de la cadena de suministro.

IA Generativa para la Planificación de la Cadena de Suministro: Convirtiendo Datos en Narrativas

La IA generativa crea contenido nuevo, incluyendo texto, imágenes y código, utilizando grandes modelos de lenguaje para aprender patrones a partir de datos existentes. En la planificación de la cadena de suministro, puede convertir datos sin procesar en narrativas que las personas pueden entender y sobre las que pueden actuar. Comienza procesando números para explicar los cambios en la línea de base, las tendencias, la estacionalidad y los eventos, lo que hace que los análisis complejos sean accesibles para los no expertos. Si bien los planificadores han utilizado históricamente hojas de cálculo de Excel y archivos de PowerPoint para presentar la información, el lenguaje natural permite al equipo de planificación colaborar a través de informes interactivos con comentarios integrados que pueden alinear a todos los departamentos en cuanto a los factores que impulsan los cambios. La IA democratiza el acceso a la formación de la cadena de suministro, lo que permite a los usuarios de la organización acceder y contribuir al sistema sin necesidad de contar con habilidades o herramientas especiales.

La capacidad de compartir con cualquier persona y permitir que cualquiera contribuya mejora la alineación interfuncional y favorece la productividad, ya que los usuarios pueden comprender el «porqué» de las acciones y recomendaciones. Al comprender cómo se recopilaron los datos, así como su naturaleza y contexto completos, pueden comprender el impacto y los orígenes de los eventos.

Con Gen AI como interfaz del sistema de planificación, los usuarios pueden pedirle que ofrezca opciones y explicaciones en lenguaje natural, en lugar de limitarse a mirar gráficos y datos. Esto hace que la información sea más accesible y les ayuda a consultar escenarios de información económica y macroeconómica con lenguaje natural. Por ejemplo, un planificador podría ejecutar un escenario en el que la inflación aumentara un 10 %, identificar los problemas resultantes en la cadena de suministro y determinar la mejor manera de abordarlos. Por último, con toda la información almacenada y categorizada digitalmente, GenAI puede actuar como un colega digital y preparar los informes necesarios para el análisis correspondiente.

IA Agéntica: Socio Autónomo en la toma de decisiones para Cadenas de Suministro en Tiempo Real

La IA agéntica es un sistema de IA que puede actuar como un agente autónomo para planificar, tomar decisiones y emprender acciones con el fin de alcanzar objetivos específicos. En el ámbito de la planificación de la cadena de suministro, puede actuar como socio en la toma de decisiones para supervisar las señales y proponer las mejores acciones a seguir cuando se superan los límites establecidos. Esto permite a los equipos actuar más en tiempo real y responder a los acontecimientos a medida que se producen, en lugar de esperar días o semanas a la siguiente reunión. La IA agéntica también puede actuar como una fuente y un facilitador de procesos para equipos pequeños al automatizar flujos de trabajo repetitivos y rutinarios, como la recopilación de información para el plan de demanda.

La IA Agéntica puede ayudar a los planificadores a mejorar y ampliar los procesos así como a implementarlos a un menor costo. También ayuda a definir las compensaciones, lo que permite a los responsables tomar las mejores decisiones y dedicar más tiempo a la reflexión en lugar de a la manipulación de datos.

La IA Agéntica utiliza los componentes digitales proporcionados por la IA limitada para obtener información accesible, incluyendo entornos económicos, promociones, cambios de precios y acciones del equipo, en formato digital. A medida que los agentes proporcionan una actualización permanente de los datos, la IA Generativa analiza los datos, calcula los impactos y alinea a todos los usuarios en el mismo conjunto de datos para comprender los posibles resultados a medida que ocurren los eventos. Otro beneficio de la IA Agéntica es que puede señalar desviaciones y solicitar activamente información adicional, eliminando la necesidad de limpiar datos históricos. Aprende de las excepciones en el uso futuro y puede eliminarlas automáticamente cuando no se pueden explicar. Esto permite a diferentes miembros del personal capturar toda la información y obtener conocimientos sobre el mercado en tiempo real.

Los agentes de IA pueden colaborar con la fuerza laboral humana y, en algunos casos, asumir completamente funciones humanas. Pueden participar en comportamientos orientados a objetivos en los que los humanos establecen metas y luego dejan que los agentes actúen de forma independiente para alcanzarlas y adaptar sus estrategias cuando sea necesario. Los agentes también pueden participar en el razonamiento lógico y la planificación al percibir y analizar el entorno y dividir tareas complejas en componentes más pequeños. Por último, los agentes ofrecen memoria a largo plazo y reflexión al basarse en interacciones pasadas para comprender mejor el contexto y aprender de la experiencia. Esto permite a los planificadores aprender de los resultados y las excepciones, perfeccionando las propuestas futuras y haciendo mejores recomendaciones la próxima vez.

Pronósticos con IA limitada: herramientas especializadas para reducir errores

La IA Limitada está diseñada para realizar una tarea específica o un conjunto limitado de funciones y opera dentro de un rango predefinido sin inteligencia general o autoconciencia. Dentro de la planificación de la cadena de suministro, se puede utilizar en la planificación estadística de la demanda, la optimización de la red o la programación. La IA Limitada ofrece modelos precisos y fiables para tareas específicas, como el pronóstico, la optimización y la detección de anomalías, componentes que sustentan todo el sistema.

El uso de la minería de datos históricos con la IA Limitada para el análisis pone los componentes básicos a disposición de todos los equipos multifuncionales. Las predicciones resultantes, típicamente expresadas en un valor numérico y una serie de tiempo, pueden ayudar a las partes interesadas a comprender las oportunidades y riesgos a largo plazo en relación con la línea base y la tendencia.

La IA Limitada trabaja con el motor de planificación avanzado de IA para combinar toda la información disponible a través del modelado de conjuntos. Este enfoque permite que la IA integre múltiples flujos de datos y modelos de pronóstico en una única predicción más sólida y precisa. Los modelos tradicionales de pronóstico de series de tiempo luchan con patrones y fluctuaciones complejas, y no siempre pueden manejar adecuadamente múltiples tipos de flujos de datos. Sin embargo, el modelado conjunto se beneficia de esta complejidad y puede manejar aspectos como los términos, la estacionalidad y la introducción de nuevos productos. Esto reduce los errores entre un 10 % y un 15 % en comparación con los modelos estadísticos tradicionales o los modelos de IA de uso general. También traduce y formatea la información para el resto de la organización, dividiendo la demanda en componentes como la línea de base, la tendencia, las promociones, la estacionalidad y los eventos.

El uso de la IA en la detección de la demanda transforma el desafiante efecto látigo en resultados de pronóstico significativamente mejores. La detección de la demanda supervisa datos en tiempo real como las ventas, los pedidos, el inventario, las señales del sentimiento social y el clima para mejorar los pronósticos a corto plazo. Esto reduce los errores de pronóstico hasta en un 30 % y mejora el rendimiento de la IA Agéntica.

Conclusión

Dado que la administración de la cadena de suministro consiste en comprender las necesidades de los clientes, la producción y el cumplimiento, se basa en un flujo constante de decisiones. La IA está evolucionando a un ritmo rápido, volviéndose más rápida, más rentable e intuitiva, creando capacidades especializadas y ampliamente aplicables. Sin embargo, los resultados dependen de cómo se utilice la IA. Tratar las tres capas como un sistema colaborativo respalda un modelo de planificación que puede identificar problemas, tomar decisiones y actuar con transparencia.

El impacto más significativo de la IA se producirá en la planificación, donde puede mejorar los procesos tradicionales como S&OP, S&OE y la planificación estratégica. Puede integrar los niveles de planificación, lo que permite la captura de información en tiempo real y una mejor alineación en toda la organización. La IA también puede ayudar a garantizar que las personas adecuadas estén informadas y comprometidas, ya sea en estimaciones rutinarias, en la respuesta a riesgos o en impulsar cambios estratégicos importantes. A medida que la IA se haga cargo de muchas tareas manuales y que requieren mucho tiempo, los sistemas se volverán más fluidos y las organizaciones podrán centrarse más en la experiencia del cliente. 

Preguntas Frecuentes

¿Qué es la brújula de la IA en la planificación de la cadena de suministro?

La brújula de la IA es un sistema que combina la IA Generativa, la IA Agéntica y la IA Limitada para mejorar la visión de futuro, la preparación para la toma de decisiones y la acción en la planificación de la cadena de suministro. Usar estas tres IAs juntas ayuda a las organizaciones a mejorar la precisión de del pronóstico , aumentar los márgenes de utilidad y superar a sus competidores.

¿Cómo ayuda la IA Generativa a los planificadores de la cadena de suministro? 

La IA Generativa permite a los planificadores de la cadena de suministro convertir datos sin procesar en narrativas claras y prácticas. Puede explicar los cambios en la línea base, la tendencia, los eventos y la estacionalidad, haciendo que el análisis complejo sea accesible para los no expertos. Los planificadores pueden usar el lenguaje natural para consultar escenarios y recibir información instantánea.

¿Qué papel juega la IA Agéntica en la toma de decisiones? 

La IA Agéntica puede actuar como un socio de decisión autónomo al monitorizar señales, señalar desviaciones y proponer las siguientes mejores acciones. Esto permite a los planificadores centrarse más en el juicio estratégico en lugar de en las tareas manuales de datos.

¿Por qué es importante la IA Limitada en la previsión? 

La IA Limitada se especializa en tareas específicas, como la planificación estadística de la demanda y la optimización de la red. Al integrar múltiples flujos de datos a través del modelado de conjunto, puede respaldar decisiones en tiempo real y reducir los errores de pronóstico hasta en un 15% en comparación con los modelos tradicionales.

¿Cómo mejora la brújula de la IA los procesos de planificación tradicionales como S&OP? 

Al integrar los tres tipos de IA, la brújula de IA permite capturar información en tiempo real, mejorar la alineación entre funciones y obtener pronósticos más precisos. Hace que los procesos de S&OP e IBP sean más rápidos, rentables y adecuados para los volátiles mercados actuales.