La IA en la cadena de suministro ha generado un gran revuelo de emoción, sorpresa y temor durante el último año. Desde las innovaciones de IA Generativa como ChatGPT hasta eventos de la industria, analistas y artículos de los medios de comunicación, todos los líderes empresariales están siendo cuestionados, desde su visión y confianza en la tecnología hasta la preparación e integración interna de la inteligencia artificial en las operaciones de la cadena de suministro.
La razón principal de esta gama de emociones proviene de no saber cómo adoptar los avances de la IA. En uno de nuestros recientes Webinars, una encuesta mostró que el 76% de los asistentes se encontraban en la etapa educativa de adopción de la IA Generativa en sus empresas. Además, otra encuesta, realizada apenas un mes después, mostró que el 31% de los asistentes citó que se encuentran desarrollando propuestas para comenzar o que actualmente están probando pilotos que incorporan la IA a sus empresas.
Teniendo en cuenta dónde se encuentran la mayoría de las empresas en su viaje de IA en la cadena de suministro, la mezcla de emoción y aprensión no es ninguna sorpresa. Esta fase se caracteriza a menudo por una serie de preguntas difíciles de responder, que incluyen:
¿Cómo podemos confiar y validar la información que produce la IA Generativa?
¿Cómo puede nuestra organización prepararse mejor para las capacidades actuales y futuras de la IA?
¿Cómo podemos avanzar cuando los recursos internos son limitados, desde planificadores hasta científicos de datos?
Para superar verdaderamente este obstáculo común para la adopción, los líderes empresariales deben comprender la diferencia entre la IA Generativa y el aprendizaje automático y saber qué casos de uso generan el mayor impacto posible.
Las diferencias entre la IA Generativa y el aprendizaje automático
La IA Generativa y el aprendizaje automático están estrechamente relacionados dentro del ámbito más amplio de la inteligencia artificial. Sin embargo, existen diferencias críticas entre los dos: sus objetivos y resultados principales. A diferencia del aprendizaje automático, que está principalmente orientado a tareas, la IA Generativa se trata más de crear contenido original que no necesariamente se relaciona directamente con datos de entrada específicos, sino que aprende la estructura subyacente para producir resultados nuevos y similares.
El aprendizaje automático es una rama que involucra algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las computadoras mejorar su desempeño en una tarea a través de la experiencia o los datos. La tecnología abarca varias técnicas para aprender de datos etiquetados o no estructurados para predecir o clasificar en función de los datos proporcionados, tomar decisiones o inferencias y entrenar modelos para realizar tareas. Luego, el sistema aprende patrones y realiza predicciones o decisiones basadas en los datos proporcionados, esencialmente centrado en tareas específicas como clasificación, regresión o agrupación.
La IA Generativa, por otro lado, es un subconjunto del aprendizaje profundo que se ocupa de la creación de nuevo contenido o datos basados tanto en datos etiquetados como no etiquetados. Este campo se enfoca principalmente en crear contenido nuevo, incluidas imágenes, texto, audio o videos, que podrían no haber sido parte del conjunto de datos original basado en patrones e información aprendida y recreada a partir de los datos de entrada.
Conocer estas diferencias entre las dos tecnologías es fundamental para las empresas que desean aprovechar la inteligencia artificial de manera eficaz. Pero también se debe reconocer la relación complementaria entre las dos, especialmente porque los avances en una en última instancia benefician a la otra y contribuyen al desarrollo más amplio de aplicaciones sofisticadas.
Cinco formas de iniciar tu viaje
Un enfoque estructurado para embarcarse en un viaje de IA en la cadena de suministro es esencial para una transición sin problemas. Las empresas necesitan definir objetivos, adquirir las herramientas y la tecnología adecuadas, preparar la infraestructura de datos, implementar modelos de IA y mejorar continuamente el sistema.
La IA en la cadena de suministro comienza en 5 pasos fundamentales para la adopción de IA que se pueden lograr con las soluciones DemandAI+ e InventoryAI+. Estos escenarios no solo muestran el impacto potencial de la planificación de la cadena de suministro basada en IA, sino que también demuestran aplicaciones versátiles y de gran alcance en varios aspectos del negocio.
1. Detección de la demanda
La visibilidad y los conocimientos en tiempo real de la demanda a corto plazo permiten mejorar los niveles de servicio y la precisión de los pronósticos. Esta capacidad traduce la información de la demanda basada en el mercado para que las organizaciones de la cadena de suministro puedan detectar patrones de compra a corto plazo. Las nuevas técnicas matemáticas y las señales de demanda casi en tiempo real se pueden aprovechar para mejorar la respuesta de la cadena de suministro a los cambios imprevistos de la demanda, una oportunidad transformadora para cualquier empresa.
2. Pronóstico causal
El pronóstico causal integrado aísla las señales reales de demanda del "ruido" del mercado. Al combinar el aprendizaje automático con técnicas de IA generativa, puede descubrir patrones complejos que a menudo se pasan por alto, lo que ayuda a los profesionales de la cadena de suministro a concentrarse en los datos que más le importan a su negocio, clientes y crecimiento general.
3. Introducción de nuevos productos
Pronosticar la introducción de nuevos productos sin historial de ventas puede ser un desafío, pero la IA puede ser una herramienta valiosa para ayudar a que estas predicciones sean más precisas. Los sistemas de la cadena de suministro pueden aprender de la demanda evolutiva en tiempo real para producir un pronóstico más preciso con mucho menos esfuerzo. Luego, con el tiempo, los planes de la cadena de suministro se vuelven más específicos, lo que conduce a una mayor rentabilidad, clientes más satisfechos y una mejor sincronización entre los socios de la cadena de suministro.
4. Optimización de inventario
La aplicación de IA a la administración de inventario proporciona información inmediata sobre el rendimiento del inventario frente al plan. Esta forma de análisis inteligente abre la puerta a posiciones de inventario más rentables, al mismo tiempo que brinda a los planificadores de la cadena de suministro alertas en tiempo real y visibilidad instantánea de las excepciones y la resolución propuesta de problemas.
Aún mejor, con una puntuación inteligente, el escenario inteligente aplica la priorización económica para centrarse más en las oportunidades más importantes, lo que en última instancia reduce los inventarios inflados mientras aumenta los niveles de servicio y evita el desabasto. Además, las capacidades de planificación de inventario pueden automatizar la identificación de la mejor política de inventario para cada SKU en cada ubicación de almacenamiento en función de la información más actualizada. Estos datos incluyen la demanda, la variabilidad de la demanda, la variabilidad del suministro, el tiempo de entrega entre las instalaciones, el inventario mantenido en ubicaciones de almacenamiento alternativas y los tipos de stock en cada instalación.
Los planificadores de la cadena de suministro también pueden aprovechar la función de políticas de inventario automatizadas por IA para determinar qué productos experimentan una demanda esporádica o "desigual", como amplias gamas de tallas, piezas de repuesto o equipos industriales. Este enfoque permite que las cadenas de suministro apliquen una táctica de planificación de reposición estocástica que puede resultar en mejoras en el nivel de servicio entre un 9% y un 27%, al tiempo que reduce los niveles de inventario y los costos logísticos.
5. Optimización de red
Las complejidades en los flujos de la red de la cadena de suministro de hoy en día no solo impiden la supervisión y la administración efectivas de los movimientos de mercancías, sino que también aumentan la vulnerabilidad de una cadena de suministro a los desastres naturales y las tensiones geopolíticas que pueden agravar aún más las interrupciones de la entrega.
Un enfoque innovador para la optimización de la red puede abordar este problema común creando rápidamente un gemelo digital de una cadena de suministro. Al emplear Generative AI para explorar posibles escenarios futuros, esta estrategia permite a los planificadores de la cadena de suministro analizar y evaluar varias configuraciones que pueden administrar costos de manera efectiva, mejorar el servicio y alinearse con los objetivos de reducción de emisiones. Además, los planificadores pueden simular y evaluar diversos escenarios, lo que permite una toma de decisiones proactiva y una planificación estratégica para navegar por las complejidades del panorama moderno de la cadena de suministro.
Un camino fluido hacia la verdadera transformación empresarial centrada en la IA
Al reconocer la relación única y complementaria entre el aprendizaje automático y la IA generativa, las organizaciones de la cadena de suministro tienen una oportunidad única de llevar a sus empresas a una nueva era de inteligencia de datos. No solo pueden navegar por las complejidades de las cadenas de suministro modernas, sino también mejorar la eficiencia, administrar los costos, mejorar los niveles de servicio y crear un futuro más sostenible para su cadena de suministro y para el negocio en general.
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