GenAI: la gran impulsora del Supply Chain

La IA generativa se está convirtiendo en uno de los grandes aliados para mejorar los procesos y la experiencia del cliente en numerosos sectores. En el sector de la cadena de suministro no iba a ser menos, pues nos encontramos ante una situación de aceleración de la eficiencia.

Sin embargo, son muchas las empresas que se encuentran con problemas a la hora de implementarlas. Recopilamos las claves para conseguir los mejores resultados y cómo conseguir que tu empresa saque el máximo partido de esta tecnología.

¿Cómo está el mercado actual del Supply Chain?

Desde el 2020, la economía mundial ha entrado en un nuevo paradigma marcado por cambios mucho más rápidos, la irrupción de tecnologías más disruptivas, impactos más interconectados y usuarios más exigentes.

Es por ello que los directores de operaciones y gerentes de cadena de suministro deben supervisar esa frontera de clima de alto riesgo y soportar la peor parte de las disrupciones. Muchas empresas optaron por aumentar la resiliencia de las cadenas de suministro, diversificando sus operaciones en varios y países y proveedores. Aunque esto ha desembocado, en muchos casos, en una menor eficiencia.

Con la IA generativa, las empresas se pueden beneficiar de esta ayuda para superar su madurez técnica y acelerar su camino hacia una cadena autónoma. Esta tecnología se puede usar no solo para analizar e interpretar grandes cantidades de datos, sino también para crear nuevos escenarios, generar soluciones innovadoras y eliminar fricciones en tiempo real. Esto se traduce en visibilidad de extremo a extremo y en liberar tiempo humano para realizar trabajos de orden superior.

El uso de la IA en este sector no es algo nuevo, pues ya se han visto muchos casos de automatización y conocimientos basados en datos. Sin embargo, con la IA generativa se pueden diseñar nuevos procesos, pronosticar demandas futuras con mayor precisión para aliviar los impactos externos e identificar las rutas más fácilmente para facilitar y optimizar el trabajo de los transportistas.

Además, con la combinación de GenAI y la IA tradicional se puede cerrar la brecha hacia las cadenas de suministro autónomas. Este nivel de creatividad y adaptabilidad es crucial para desarrollar cadenas de suministro que puedan ajustarse dinámicamente a las condiciones cambiantes del mercado y operar con una intervención humana limitada.

A simple vista, todo son ventajas, pero una investigación de EY a 460 ejecutivos de operaciones y supply chain a nivel global ha descubierto que solo el 28% ha logrado una cadena de suministro con baja intervención humana y solo el 50% ha logrado visibilidad de extremo a extremo en toda la cadena de suministro.

IA y cadena de suministro

Las empresas del sector reconocen el potencial de esta tecnología y ven en ella una capacidad fundamental para seguir siendo competitivas en el futuro. Según EY, tres cuartas partes tienen previsto implementar GenAI en sus cadenas de suministro y el 80% cree que puede reinventarlas y le está dando una alta prioridad.

Sin embargo, en el último año solo un 7% ha completado la implementación de la tecnología en su cadena de suministro. Las razones principales son:

• Preocupación y falta de comprensión en torno a los riesgos único que genera GenAI.
• Desafíos de implementar esta tecnología tan compleja.

Los líderes del sector se encuentran con que el desafío más difícil es dar el salto del PoC a la IA generativa a gran escala. Sin embargo, esto supone una gran oportunidad para evolucionar y transformar los modelos de negocio en cadenas de suministro autónomas y sólidas.

Las empresas pioneras que ya han avanzado en este camino, también son las que demuestran un mayor éxito en los resultados. De hecho, son las más ambiciosas en cuanto a la implementación de casos de uso de GenAI en los próximos meses.

Pero para ello, la integración de esta tecnología no es solo una cuestión de implementar tecnología avanzada, sino que también requiere de una perspectiva estratégica que abarque todo el ecosistema empresarial.

Considerar la adopción de GenAI como parte de una estrategia de transformación digital más amplia implica involucrar a las partes interesadas de varios departamentos, así como a socios externos como proveedores, distribuidores y clientes. Solo así se puede crear un flujo de información continuo que dé como resultado una cadena de suministro más ágil, resiliente y con mayor capacidad de respuesta.

Casos de uso de GenAI en Supply Chain

Como decíamos más arriba, son muchos los casos de uso potenciales que van a ir surgiendo durante los próximos años, pero ya podemos encontrar casos reales en las empresas más pioneras del sector.

Las empresas que ya usan IA tradicional están más adelantadas con la IA generativa y tienen más confianza en el crecimiento del futuro. Por ello, los casos de uso más comunes son:

• Diseño de producto
• Diseño de redes logísticas
• Optimización del comercio global
• Previsión de demanda
• Gestión de proveedores
• Optimización del rendimiento de producción o de la calidad en fabricación
• Gestión de riesgos
• Chatbots de atención al cliente y capacitación sobre productos en la pre y post venta

Al comparar el crecimiento previsto en GenAI en los próximos dos años, los datos de la encuesta muestran que los líderes del sector tienen más probabilidades de anticipar una progresión más rápida de la implementación de GenAI en logística, fabricación y pre/posventa.

Previsión de la demanda

Predecir la demanda es esencial a la hora de gestionar la cadena de suministro, pues ayuda a las empresas a optimizar el inventario y reducir el riesgo de desabastecimiento.

Esta tecnología usa datos históricos, tendencias del mercado y factores externos para crear pronósticos de demanda más precisos. Al considerar diferentes factores a la vez, estos modelos pueden identificar patrones complejos que los métodos de pronóstico tradicionales podrían pasar por alto.

Así las empresas pueden anticiparse a los cambios en la demanda y ajustar los niveles de producción e inventario en consecuencia.

Planificación de la cadena

La planificación impulsada por herramientas de IA aporta importantes beneficios a las empresas gracias a que tiene en cuenta la capacidad de producción, los plazos de entrega y la demanda. Este proceso garantiza un flujo fluido e ininterrumpido de productos, desde los fabricantes hasta los consumidores finales.

Esta optimización de las operaciones minimiza los cuellos de botella, reduce los retrasos y mejora la productividad, además de fomentar la satisfacción y lealtad del cliente.

Con una planificación optimizada de la cadena de suministro, se pueden reducir los costos y obtener una ventaja competitiva en el mercado.

Optimización del inventario

Evitar la falta de existencias es una de las grandes preocupaciones de las empresas del sector, pero también el minimizar el costo de almacenar demasiada mercancía. La IA generativa ayuda a afinar la gestión de inventarios, pronosticando los niveles ideales de existencias en función de las tendencias de la demanda y de factores externos.

Así se reduce el exceso de existencia y de inventario y hace que las cadenas de suministro sean más ágiles. Identifica los métodos de distribución y almacenamiento más eficientes, teniendo en cuenta los plazos de entrega, los costos de transporte y los cambios en la demanda.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo, facilitado por los modelos de IA generativa, ofrece ventajas sustanciales al aprovechar los datos de las máquinas en la planta de producción, que predicen cuándo es probable que falle el equipo.

Además, permite a los fabricantes optimizar los programas de mantenimiento, minimizando el tiempo de inactividad y los costos, al tiempo que se extiende la vida útil de los equipos.

Detección de fraude

Se pueden entrenar los modelos para predecir la probabilidad de que se produzca fraude en el sector. Al analizar los datos financieros, GenAI puede identificar patrones intrincados, ayudando así a detectar actividades fraudulentas.

El uso de GAN mejora significativamente la precisión en la detección de fraudes, ayudando también a fortalecer la seguridad en la cadena de suministro.

Diseño de productos

La IA generativa acelera el proceso de innovación gracias a su capacidad para generar y evaluar numerosos diseños alternativos según criterios específicos.

Este enfoque acelera el proceso de diseño y la calidad del producto. Así se puede obtener un mayor índice de satisfacción del cliente y ganar competitividad en el mercado.

Gestión de la cadena de suministro con GenAI

La correcta implementación de la IA generativa en las empresas de supply chain implica una compleja interacción de desafíos técnicos, organizativos y operativos. Por ello, hay algunas medidas principales que se deben adoptar para avanzar hacia un camino más productivo y optimizado:

1. Alinear a las personas y las inversiones con la visión estratégica: es importante contar con una visión cohesiva y el apoyo externo para garantizar que los pilotos e implementaciones de GenAI se centren en generar valor comercial.
2. Priorizar la preparación de los datos al considerar los casos de uso: las demandas de esta tecnología están poniendo de relieve las innumerables complejidades de la gestión de datos empresariales. Por ello, se debe priorizar la disponibilidad, la calidad y la privacidad de los datos a la hora de priorizar los casos de uso.
3. Maximizar el valor de GenAI mitigando los riesgos cibernéticos y de datos: estamos ante una tecnología incipiente, por lo que también implica riesgos. Se deben reducir los riesgos y optimizar las oportunidades para conseguir una ciberseguridad más sólida y robusta.

La idea de una cadena de suministro autónoma abarca desde el entusiasmo hasta el escepticismo de los líderes del sector, pero la IA generativa ya está demostrando que puede ser un elemento innovador y fundamental en este sector. Y contar con un socio experto será crucial a la hora de su implementación.

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