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La década de 2020 ha estado marcada por la inestabilidad, los cambios abruptos y un aumento del riesgo en las cadenas de suministro. Primero, la pandemia de COVID-19 provocó cierres de fábricas, escasez de suministros y congestión en puertos de contenedores desde Shanghái hasta Los Ángeles. En los años posteriores, fenómenos meteorológicos extremos y conflictos geopolíticos han afectado rutas críticas de envío global, como el Canal de Panamá y el Mar Rojo, complicando la logística e incrementando los costos de transporte para empresas de todo el mundo. Más recientemente, el aumento de las guerras comerciales, la expansión de políticas proteccionistas y un mayor escrutinio regulatorio aportan aún más variables desafiantes a un panorama de cadena de suministro que ya no se parece en nada a la relativa calma de los años 2010.
Para afrontar este nuevo y complejo escenario y reforzar la resiliencia en la cadena de suministro, las organizaciones recurren cada vez más a las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial. La más reciente generación de tecnologías IA, incluyendo machine learning (ML o aprendizaje automático), IA predictiva y modelos de lenguaje grande (LLM), tiene la capacidad de analizar enormes volúmenes de datos, evaluar una multitud de riesgos y proporcionar insights valiosos que influyen en la estrategia y la toma de decisiones. Cuando se aplican con el nivel de experiencia adecuado y expectativas realistas, estas plataformas de IA pueden ofrecer a los profesionales de compras estratégicas una herramienta potente y versátil para navegar con destreza las cadenas de suministro actuales y los nuevos riesgos presentes en ellas.
Sin embargo, para lograrlo, las organizaciones deben desarrollar una estrategia de implementación de IA multifacética y cuidadosamente razonada.
¿Por qué necesitan las empresas una estrategia de IA?
Para apreciar plenamente la importancia de establecer una estrategia clara de implementación de IA, es útil considerar la alternativa. Supongamos que un fabricante automotriz adopta una nueva herramienta de IA. La empresa realiza la inversión de capital con la expectativa general de que la última tecnología de inteligencia artificial le ayudará a gestionar su cadena de suministro, mitigar riesgos asociados y, eventualmente, reducir los costos generales. No obstante, los ejecutivos de esta automotriz no desarrollaron ni comunicaron una estrategia de implementación para la nueva herramienta. La dirección y el personal quedan por su cuenta para adoptar la solución de IA e integrarla a su flujo de trabajo.
Sin una orientación directa ni una hoja de ruta comunicada de forma efectiva, este fabricante automotriz enfrentará desafíos significativos. Es posible que la organización no haya dedicado el tiempo suficiente a capacitar a su personal y a desarrollar las habilidades altamente especializadas requeridas para utilizar la plataforma de IA. Debido a esa falta de destreza, los profesionales de aprovisionamiento y expertos en compras estratégicas no lograrán obtener el valor máximo del software, limitando la capacidad de la empresa para recuperar la inversión inicial y fortalecer la resiliencia de su cadena de suministro.
Si la empresa automotriz tampoco definió objetivos para el uso de la IA, la dirección podría tener dificultades para transmitir expectativas claras al personal respecto de cómo utilizar la plataforma y cuáles son las metas a seis, 12 y 18 meses de su implementación. Aunque los profesionales tengan acceso al software e incluso hayan recibido orientación básica sobre su uso, no entenderán cómo encaja en sus responsabilidades diarias. Y sin una comunicación coherente y constante desde la dirección, el personal difícilmente tendrá la iniciativa necesaria para integrar activamente la herramienta a sus tareas y asignaciones.
La ausencia total de una estrategia de IA puede llevar, además, al extremo opuesto: una incorporación demasiado rápida y agresiva de la solución. En este escenario, la tecnología puede convertirse en una fuerza disruptiva e incluso contraproducente, alienando a algunos empleados mientras otros adoptan la herramienta sin comprender completamente sus limitaciones. En ambos casos, lanzarse prematuramente a la inteligencia artificial para la cadena de suministro puede introducir muchos de los riesgos propios de estas herramientas y, al mismo tiempo, comprometer los beneficios que se busca alcanzar.
Por el contrario, el desarrollo de un plan y de un proceso claramente definido para la adopción de nuevas herramientas de inteligencia artificial en la cadena de suministro puede ayudar a maximizar el valor del software dentro de la organización. Una implementación cuidadosamente coordinada facilitará la adopción generalizada en equipos y departamentos, incentivará a los miembros del equipo a perfeccionar sus habilidades en la plataforma y permitirá a los expertos comunicar los usos estratégicos y los límites de cada solución.
Estrategias clave para implementar IA en la cadena de suministro
Para obtener el máximo beneficio de cualquier tecnología, los fabricantes y las empresas en general deben comprender a fondo tres aspectos: cómo funciona la tecnología, qué valor específico desean obtener y cuál será el proceso para integrarla en sus operaciones. Las estrategias que se detallan a continuación pueden guiar a los líderes de la cadena de suministro hacia el éxito en estos tres pilares de la implementación eficaz.
Establecer objetivos y áreas de responsabilidad
Puede sonar obvio, incluso trivial, pero una cantidad sorprendente de empresas no define de manera exhaustiva todos sus objetivos antes de adoptar una herramienta de IA. “Como primer paso, las empresas deben identificar y priorizar todas las áreas generadoras de valor en todas las funciones, desde aprovisionamiento y fabricación hasta logística y, en última instancia, comercial,” explicó McKinsey & Company en un artículo de 2021 sobre inteligencia artificial en la cadena de suministro. No obstante, la realidad es que menos de un tercio de las empresas realizan este tipo de evaluación preliminar, privándose así de oportunidades críticas para crear valor.
Sin embargo, sentar las bases para una estrategia de IA y su despliegue va más allá de definir una visión de conjunto y un conjunto de objetivos que la respalden. Las organizaciones también deben identificar a los directivos, gerentes y personal que liderarán el proceso de implementación, comunicarán expectativas y monitorizarán el avance. Al enfocarse en promotores que apoyen y fomenten la integración de la herramienta, las empresas evitan quedar rezagadas ante la inercia del statu quo.
Desarrollar la experiencia necesaria para optimizar la IA
Por tratarse de una tecnología tan reciente, la IA aún no está estandarizada ni presenta un aspecto uniforme en las diferentes empresas y plataformas competidoras. Solo en el ámbito de la inteligencia artificial para la cadena de suministro, ya existen soluciones especializadas en áreas tan diversas como previsión de la demanda, mapeo de la cadena de suministro, mantenimiento predictivo y evaluación de riesgos. Se trata de modelos software novedosos y de nicho, y prácticamente toda la organización—including incluso los usuarios pioneros más capacitados—tendrá que aprender a utilizarlos de manera eficaz.
Por esta razón, las empresas que inviertan en inteligencia artificial para la cadena de suministro deberán desarrollar internamente la experiencia necesaria tanto para obtener el máximo valor de la plataforma como para capacitar a otros colaboradores en su uso efectivo. En aquellos casos en que la tecnología sea especialmente compleja y el proceso de adopción, de gran escala, puede ser aconsejable recurrir a una consultora externa. Muchas de las firmas consultoras consolidadas cuentan con experiencia en transformación digital, y ya están empezando a desempeñar un papel clave como asesoras de empresas que buscan estrategias avanzadas de IA para superar los diversos desafíos asociados a la integración de nuevas tecnologías.
Aprovechar una gestión del cambio efectiva
La gestión del cambio, un concepto consolidado en la gestión empresarial, hace referencia a las herramientas, medidas y procesos que los líderes emplean para administrar períodos de transición significativos dentro de una organización. El portal BNET la define como “la coordinación de un período estructurado de transición de la situación A a la situación B para lograr un cambio duradero en la organización.”
Aunque la gestión del cambio puede ser necesaria en muy diversos escenarios, resulta especialmente útil al adoptar nuevas tecnologías a gran escala. Según el Massachusetts Institute of Technology, entre las medidas más utilizadas en la gestión del cambio durante la implementación de tecnología destacan “establecer y comunicar la justificación empresarial del cambio, promover relaciones continuas, capacitar y comunicar con el personal afectado, rediseñar procesos empresariales y crear y mantener equipos encargados del proyecto.”
En otras palabras, la gestión del cambio es un componente inseparable de una estrategia de implementación eficaz. Los líderes empresariales que deseen garantizar una integración fluida de la inteligencia artificial en la cadena de suministro deben comprender las medidas fundamentales de gestión del cambio e incorporarlas al despliegue tecnológico. La integración de una herramienta de IA en los procesos y flujos de trabajo de una empresa no solo consiste en aumentar la eficiencia y crear el máximo valor en toda la organización; también implica ganar el apoyo de la plantilla, convenciendo y motivando a los empleados para la adopción de la tecnología sin afectar la moral ni el compromiso. La gestión del cambio aborda precisamente este aspecto, y los líderes que la comprendan y apliquen también lo harán.
Utilizar datos limpios y fiables
Como se ha analizado en publicaciones anteriores, las tecnologías de IA más avanzadas surgidas en los últimos años dependen de grandes volúmenes de datos para desarrollar sus amplias funcionalidades. Dado que estos modelos de inteligencia artificial utilizan estos datos para autoentrenarse y adquirir la capacidad adecuada para prever la demanda, anticipar averías de equipos o incluso identificar proveedores de subniveles, su desempeño en estas tareas sólo será tan bueno como la calidad de los datos de entrada. Si los datos son erróneos, incompletos o inadecuados, estos sistemas pueden llegar a conclusiones equivocadas, generando resultados poco fiables que no deberían usarse como base para la toma de decisiones.
Ante esta realidad, los fabricantes que implementen inteligencia artificial en la cadena de suministro deben verificar detenidamente todas las estadísticas, documentación y demás información que sirvan como input para sus herramientas de IA. Este proceso de cribado es especialmente importante en las etapas iniciales de la adopción, cuando las primeras impresiones pueden influir de forma significativa en la actitud del personal hacia la tecnología a largo plazo.
Combinar inteligencia humana y artificial
Durante los primeros días del rápido ascenso de ChatGPT en 2022 y 2023, era habitual debatir sobre si la plataforma de IA y herramientas similares llegarían a sustituir a los trabajadores humanos en distintos campos. Y es cierto que estas tecnologías ya están impactando el mercado laboral, reemplazando a profesionales en funciones de captura de datos y administración, y amenazando incluso trabajos de mayor cualificación, como programación informática y desarrollo de videojuegos. Pero el hecho de que la revolución de la IA esté transformando el panorama laboral no significa que estas plataformas funcionen exactamente como seres humanos independientes.
De hecho, sucede justo lo contrario. Para llevar a cabo las tareas más sofisticadas y de mayor nivel que se espera de ellas en la cadena de suministro, las herramientas de IA requieren gestión y supervisión humanas. Aunque la inteligencia artificial puede procesar y analizar volúmenes mucho mayores de datos que cualquier persona, carece de la experiencia, el contexto y la capacidad de referencia cruzada que sí tienen los profesionales experimentados. Por estas limitaciones actuales, el rol emergente de la IA en la gestión de la cadena de suministro debe entenderse como el de un colaborador: una herramienta que puede aumentar la eficiencia y la optimización de la empresa, pero que también requiere del juicio humano para corregir sus puntos ciegos y limitaciones.
Alcanzar la resiliencia de la cadena de suministro en una era turbulenta
A solo unos años del inicio de la llamada revolución de la IA, las empresas estadounidenses adoptan soluciones de inteligencia artificial para la cadena de suministro en números crecientes. Un estudio reciente realizado por la empresa de TI Capgemini reveló que más de dos tercios de las organizaciones de la cadena de suministro utilizan IA para la trazabilidad y la visibilidad. Por su parte, el 70% de los fabricantes aprovechan estas soluciones para tareas de mantenimiento predictivo. El motivo detrás de esta carrera por desarrollar una estrategia de IA para la gestión de la cadena de suministro va más allá del simple atractivo de una tecnología novedosa o el miedo a quedarse atrás mientras la industria da un salto transformador. Los profesionales de compras y aprovisionamiento de hoy enfrentan un entorno dinámico y complejo, plagado de riesgos, y requieren la mayor cantidad posible de datos e inteligencia accionable.
Los fabricantes y empresas que buscan tecnología de alto valor, adecuada a las exigencias de la cadena de suministro, pueden aprovechar herramientas para la resiliencia de la cadena de suministro. La plataforma líder Z2Data de SCRM (gestión de riesgos en la cadena de suministro), por ejemplo, ofrece una suite completa de funcionalidades interrelacionadas que ayudan a las empresas a reforzar su visibilidad, sostenibilidad, cumplimiento (normativo) y gestión de riesgos. Combinando experiencia humana, inteligencia artificial y amplias bases de datos propias, Z2Data brinda a sus clientes insights sólidos que les permiten minimizar amenazas, maximizar la transparencia y ejercer mayor control sobre sus cadenas de suministro.
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