La IA generativa ha tomado el mundo por sorpresa, y el sector de la cadena de suministro es un candidato perfecto para beneficiarse, con oportunidades para la integración de la IA generativa desde la planificación estratégica hasta los procesos de ejecución. Sin embargo, la pregunta sigue en el aire: ¿Está su cadena de suministro lo suficientemente madura para integrar la IA Generativa de forma eficaz?
Visualice el siguiente escenario de la cadena de suministro: los datos sobre pronósticos están restringidos a hojas de cálculo, las actualizaciones sobre transporte están atrapadas en correos electrónicos y los niveles de inventario están bloqueados en bases de datos. Cada departamento trabaja de forma aislada, optimizando objetivos localizados que pueden no alinearse con los objetivos más amplios de la empresa.
La IA generativa puede ayudar a transformar estos flujos de trabajo aislados y los datos fragmentados en una entidad única y cohesionada. Al integrar datos estructurados y no estructurados -desde bases de datos hasta correos electrónicos, datos en línea e incluso mensajes de voz-, la IA generativa puede facilitar una mayor visibilidad operativa, conocimientos profundos y recomendaciones prescriptivas para alcanzar los objetivos corporativos.
Evaluación y comprensión de la preparación para la IA generativa
Al crear nuevas alianzas para introducir soluciones de IA generativa, podemos utilizar el siguiente plan para considerar cómo evaluar y garantizar la preparación para la IA generativa en las cadenas de suministro, y cómo el software puede permitir una integración exitosa de la IA generativa.
1 Alinee sus objetivos empresariales
La IA generativa debe complementar unos objetivos empresariales claros. A medida que defina objetivos específicos para su implementación de IA generativa, asegúrese de que estos objetivos se enmarcan en los objetivos más amplios de la cadena de suministro y de la empresa. Una vez que haya identificado los indicadores clave de resultados (KPI) para medir el éxito, asegúrese de comprender los diferentes aspectos de los datos en toda la empresa y cómo se vinculan entre sí.
2 Evaluar la integridad y accesibilidad de los datos
El éxito de la implementación de la IA generativa depende de que los datos sean de alta calidad, accesibles e interpretables. La estrategia de datos debe basarse en garantizar tanto el acceso a los datos como un equipo de implementación que comprenda el significado y la importancia de todas las variables clave.
Dos primeros pasos son: 1) auditar los datos existentes en todas las funciones de la cadena de suministro para identificar los elementos de datos importantes, cómo están interconectados y a qué tipo de preguntas responden, y 2) aplicar políticas de gobernanza de datos para garantizar la calidad continua de los datos.
Ahora es un buen momento para iniciar los procesos de gobernanza de datos, si aún no se han puesto en marcha. Recuerde que para empezar no es necesaria la perfección. De hecho, este puede ser un gran primer caso de uso para la IA generativa: la integración de datos a través de sistemas discretos.
3 Fomentar el conocimiento y la colaboración entre funciones
Romper los silos empresariales es fundamental para una implementación eficaz de la IA generativa. Puede fomentar altos niveles de comprensión de los requerimientos y objetivos empresariales fomentando la colaboración entre TI, planificadores y directivos.
La creación de equipos interfuncionales a medida que se avanza en los procesos de planificación e implementación de la IA generativa garantiza la aceptación y aprovecha los diversos conocimientos. Incluir a las partes interesadas de toda la empresa garantiza que la implementación de la IA generativa se diseñará para obtener información de todos los silos, creando un sistema más integrado y eficaz.
4 Preparar al equipo y administrar el cambio
Preparar al equipo es tan importante como establecer los sistemas tecnológicos. Asegúrese de que el equipo está alineado con el propósito y los objetivos del proyecto, y de que existe una clara comprensión de las características, capacidades y resultados esperados. A partir de la evaluación de las competencias y las brechas de conocimientos, elabore programas completos de formación y educación.
Al igual que con cualquier nueva tecnología o aplicación, hay que abordar el escepticismo y la resistencia mediante una comunicación clara. En el caso de la preparación para la IA generativa, es importante abordar las preocupaciones y proporcionar formación a los empleados que se sienten incómodos con la tecnología.
Sus empleados deben entender que la IA generativa mejora, no sustituye, la experiencia humana. Este enfoque aprovecha los puntos fuertes tanto de la IA como del juicio humano, optimizando la eficiencia operativa sin comprometer los conocimientos únicos proporcionados por su equipo. La transparencia fomenta la adaptación y la aceptación en toda la organización.
También es clave asegurarse de que su socio de IA generativa puede trabajar con usted para proporcionarle el apoyo adecuado.
5 Garantizar la infraestructura técnica
La configuración técnica adecuada es crucial. Trabaje tanto con su equipo interno como con sus socios técnicos de IA generativa para garantizar que se dispone de la infraestructura adecuada. Los aspectos a tomar en cuenta para la preparación de la IA generativa podrían incluir:
Evaluar soluciones basadas en la nube frente a soluciones locales en función de sus necesidades
Comprobar las capacidades de integración con los sistemas existentes
Planificar la escalabilidad para adaptarse al crecimiento futuro
Es prioritario que los socios externos tengan un conocimiento completo de sus datos, objetivos empresariales y requisitos para que puedan ayudar a garantizar que la infraestructura se construye para satisfacer sus necesidades únicas.
Preparar la implementación
6 Diferenciar la seguridad y la integridad de los datos
Elija socios tecnológicos expertos y de confianza que cumplan las normas más estrictas de seguridad de datos y contribuyan a mantener la integridad de sus datos.
7 Garantizar la transparencia y la comunicación de expectativas
Desmonte el mito de la «caja negra». Sus sistemas de IA generativa pueden y deben ser explicables y transparentes. Por ejemplo, las respuestas a las consultas de IA generativa pueden proporcionar contexto, como la fuente de los datos para responder a la pregunta o el razonamiento que hay detrás de la respuesta. Esto ayuda a controlar las expectativas y proporciona a los usuarios confianza en los resultados del sistema.
8 Considerar y planificar los requisitos por fases
A la hora de determinar los requisitos para su aplicación de IA generativa, es posible que desee considerar la implementación de su proyecto en un enfoque por fases. Una forma de hacerlo es empezar con un área de negocio pequeña e ir ampliándola a medida que aumente el nivel de madurez de su cadena de suministro.
Otra forma de pensar en esto es introducir progresivamente funciones basadas en la complejidad de los tipos de preguntas/respuestas que se incorporen al sistema. Por ejemplo, las funciones iniciales que implemente pueden incluir preguntas que proporcionen información a partir de datos conectados de múltiples procesos empresariales. Las preguntas de seguimiento pueden ayudar a poner de relieve los riesgos y problemas de la cadena de suministro, la ejecución de escenarios y las recomendaciones de mitigación. A continuación, puede incorporar funciones que adapten la IA generativa a algunos de sus procesos de ejecución.
A medida que se avanza por estas fases, el valor y la complejidad de las aplicaciones de IA Generativa aumentan, al igual que su preparación para la IA Generativa.
En sus marcas, listos, ¡fuera!
Integrar con éxito la IA generativa en las operaciones de su cadena de suministro implica un enfoque estructurado. Para garantizar una transición fluida, puede plantearse empezar poco a poco e ir ampliando gradualmente. Asegúrese de llevar a cabo una auditoría de datos exhaustiva, forme al personal y establezca expectativas realistas. establezca una mejora continua y, por último, elija el socio y la tecnología adecuados.
Utilizar la IA Generativa en su cadena de suministro sienta las bases para un sistema más conectado, inteligente y con mayor capacidad de respuesta. Los beneficios son sustanciales, y van desde la mejora de la precisión de los pronósticos y la optimización de la administración del inventario hasta planes de suministro más eficientes.
A la hora de plantearse los próximos pasos, le invito a echar un vistazo crítico a sus operaciones actuales. ¿Dónde podría aportar más valor la IA generativa? ¿Qué áreas de su cadena de suministro están más preparadas para esta tecnología? Y, lo que es más importante, ¿cómo puede preparar a su organización para este viaje transformador hacia la preparación para la IA generativa?
El futuro de la administración de la cadena de suministro es proactivo y basado en datos. Con el apoyo de Demand Solutions Latam, usted puede dirigir esta transformación, optimizando sus operaciones y estableciendo nuevos estándares en la industria. ¿Está preparado para dar el siguiente paso y revolucionar su cadena de suministro con la IA Generativa? Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para empezar.
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