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Inteligencia Artificial en la Optimización de la Cadena de Abastecimiento

Angela Guerra Consultora Cerca Technology

La inteligencia artificial (IA), en su concepto más básico, se refiere a la habilidad de un sistema computacional de ejecutar tareas comúnmente asociadas a un ser humano1, además de desarrollar capacidades propias de la inteligencia humana como aprender, razonar o autocorregirse. La IA hoy controla gran parte de los elementos presentes en el día a día de una persona, cómo, por ejemplo, las sugerencias de películas y series, los recuerdos o álbumes formados en las galerías de fotos, la elección diferenciada de productos que se promocionan a un nicho de mercado, entre otros.

En el ámbito empresarial el concepto no es indiferente, en una encuesta realizada a inicios del 2024 por BCG2 a más de 1.400 ejecutivos en más de 50 mercados; más del 89% de los encuestados ranquearon la IA en el top 3 de prioridades de las áreas tech, además, el 54% de ellos, ya conociendo sus beneficios, esperan un ahorro de costos de por lo menos el 10% representado en el crecimiento de la eficiencia operativa y mejoras significativas en el servicio al cliente. Es indiscutible que la IA ha emergido cómo una tecnología disruptiva que ha llegado para quedarse, y es capaz de optimizar y transformar operaciones incluyendo todas las implicadas en la cadena de suministro.

Aun cuando se han demostrado beneficios significativos en las operaciones logísticas que usan IA, todavía la gran mayoría de compañías no han dado el salto para transformarse en LATAM. La adopción de IA en los procesos logísticos no debe ser opcional, la transición es necesaria pues no sólo agrega valor a las operaciones, sino que es la herramienta más clara para seguir siendo competitivas en el largo plazo. Algunas de las aplicaciones y beneficios de esta poderosa herramienta para procesos de la cadena de abastecimiento son3:

1. Planeación inteligente de la demanda de la cadena de abastecimiento

La inteligencia artificial generativa tiene la facultad de crear previsiones de ventas más precisas, permitiendo así que la programación de pedidos a proveedores sea óptima, con un impacto directo en los niveles de inventario. Además, un modelo de IA generativo es capaz de elaborar políticas de inventario flexibles acordes con los objetivos del negocio como, por ejemplo, optimizar los costos por exceso o falta de existencias usando estrategias just-in-time.

Aplicar herramientas IA para la gestión de la demanda favorece prácticas lean que reducen desperdicios y evita rupturas de inventario, al ser más exacta la planeación de la demanda se optimizan también las operaciones y recursos de la cadena de suministro. 

2. Gestión de inventarios

El hecho de tener una planeación de la demanda optimizada beneficia directamente la gestión de inventarios, aun así, los impactos de la IA en esta área no se limitan a esto. Haciendo uso de herramientas/modelos con IA se puede automatizar algunos de los procesos que afectan directamente la toma de decisiones con respecto al inventario, por ejemplo: control más inteligente de procesos de inventario físico o inventarios cíclicos, tomas de inventario automático para ubicaciones de pallets completos y reordenamientos automáticos según niveles de stock y estudios de demanda, entre otros.

Todas estas acciones permiten tener mayor control y confiabilidad del inventario, facultades que, sin duda son de alto impacto para empresas que manejan un gran número de SKUs y mercados.

3. Mejora en las relaciones con el cliente y en los niveles de fullfiment de los pedidos

Modelos de chatbots se implementan para automatizar las interacciones básicas con los clientes, los clientes pueden solicitar actualización del estado de un pedido, modificación de plazos de entrega y realizar consultas, todas manejadas y resueltas por una IA. Estos modelos permiten que el primer contacto con el cliente se dé de forma más rápida y que las áreas de servicio al cliente estén enfocadas en la solución de temas más especializados.

4. Automatización de almacenes

Los procesos automatizados reducen los errores humanos y son óptimos en su ejecución. Contar con procesos claves como el picking, el empaque y los controles pre-expedición controlados por un robot o algoritmo tiene múltiples ventajas, en esta aplicación la IA ha jugado un rol importante.

Algunas de las capacidades/funcionalidades que más resaltan de las automatizaciones, tienen un modelo de IA implementado, por ejemplo, en procesos de picking muchos automatismos tienen la facultad de disminuir recorridos, detectando cuellos de botella de manera predictiva y no reactiva, entre otras funcionalidades, esto es gracias a mejoras implementadas por modelos de IA4. Estos modelos hoy se siguen enriqueciendo para tener un alto impacto en las operaciones de los centros de distribución.

5. Coordinación de distribución y transporte

La IA ha hecho que las estrategias de distribución y transporte sean mucho más exactas y eficientes. La adopción de modelos de IA en sistemas de gestión de transportes facilita la toma decisiones ya que considera aspectos como el tráfico, costo de las rutas, vehículos ideales y todo en tiempo real.

La planeación de rutas, el seguimiento en vivo del estado de un pedido y su despacho, la minimización de riesgos que pueden ocasionar demoras en la entrega de pedidos y la entrega de pedidos por medio de dispositivos no conducidos por seres humanos, son sólo algunos de los beneficios adicionales que ha aportado la IA.

Considerando los puntos anteriores, aunque el impacto de implementar IA en las cadenas de abastecimiento es positivo, las compañías que le han apostado a esta tecnología son pocas. ¿cómo identificar cuándo una compañía está lista para implementar IA?, la respuesta es que aunque todos los negocios tienen sus propias metas y su planeación estratégica correspondiente, sí algunos de los problemas por superar son: costos elevados, ineficiencia operativa, retrasos y baja calidad en la atención al cliente, volatilidad y cambios no controlables y de alto impacto; el evaluar la implementación de herramientas que incluyan inteligencia artificial y agreguen valor, flexibilidad y adaptabilidad a los procesos es una muy buena decisión.  

Las aplicaciones y beneficios de la IA en logística son más de los que aquí han sido mencionados, este es un tema en el que, sin duda, se puede profundizar según el enfoque deseado, las aplicaciones son tan diversas y tienen tantos niveles que son elegibles según los requerimientos, expectativas y disponibilidad de recursos. La mejor forma de empezar bien orientados el camino de implementar herramientas que incluyan IA, es identificar las áreas de la compañía en las que esto agrega más valor, explorar con detalle las diferentes soluciones y su aplicabilidad en los procesos.

Referencias

  1. Boute, R.N., Udenio, M. (2023). AI in Logistics and Supply Chain Management. In: Merkert, R., Hoberg, K. (eds) Global Logistics and Supply Chain Strategies for the 2020s.
  2. Apotheker, J., Duranton, S & et al. (2024). From potential to profit with GenAI. www.bcg.com/puclications/2024/from-potential-to-profit-with-genai
  3. Gleen, R., Chowdhury, S. & et al. (2023). Artificial intelligence in logistics and supply chain management: A primer and roadmap for research.
  4. Zhuravlova, Y., (2024). IA in logistics: How does it truly transform the field?

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