La cadena de suministro impulsada por la IA está evolucionando. Lo que comenzó con el análisis predictivo para informar las previsiones de la demanda, las decisiones sobre la cadena de suministro (p. ej. La previsión de la demanda se ha convertido en un conjunto de herramientas más amplio que ahora incluye IA generativa para la automatización inteligente e IA agencial para la toma de decisiones. Y aunque gran parte de los rumores actuales giran en torno al potencial futurista de la IA, la realidad es que la mayor oportunidad para los líderes de la cadena de suministro reside en lo que son capaces de hacer ahora mismo.
Este artículo es una guía práctica de inicio rápido para los ejecutivos de la cadena de suministro, especialmente para aquellos abrumados por la publicidad exagerada y sin saber por dónde empezar. La IA no requiere una transformación total de la noche a la mañana. Requiere comenzar de manera inteligente, con ganancias tangibles y alcanzables. Aquí es donde debes concentrarte.
Las cadenas de suministro son notoriamente complejas y los ejecutivos se enfrentan a una intensa presión para ofrecer eficiencia y resiliencia. Las empresas que obtienen beneficios iniciales de la IA se centran en tres áreas de alto impacto:
Las cadenas de suministro dependen de la integración de datos de sistemas, proveedores e incluso actividades de fusiones y adquisiciones dispares. GenAI ahora puede ayudar a armonizar los datos en las primeras etapas, por ejemplo, mapeando y racionalizando los SKU en los catálogos de productos. La automatización de este primer paso puede reducir considerablemente la tarea manual de crear datos limpios y utilizables.
La IA predictiva se usa ampliamente en la previsión de la demanda, pero la adopción a menudo se detiene cuando los usuarios no confían en los resultados. ¿Por qué cambió la previsión? ¿Qué impulsa la recomendación? Con GenAI en capas superiores, la IA ahora puede explicar sus resultados en términos empresariales, lo que permite a los equipos actuar más rápido y con más confianza. La rapidez para obtener información y la confianza en la información son esenciales.
Cuando falta la explicabilidad, los equipos dudan en adoptar o actuar sobre la base de la información impulsada por la IA. Gracias a la explicabilidad, los analistas dedican menos tiempo a investigar las causas fundamentales y más a acelerar las soluciones.
Si bien muchas organizaciones han incursionado en la RPA, las nuevas formas de automatización pueden ir más allá de las reglas empresariales básicas. La inteligencia artificial permite automatizar partes del propio proceso de toma de decisiones (la programación, la asignación y la gestión de excepciones) siempre que se tomen decisiones repetibles y basadas en datos. Aquí es donde la IA comienza a mover la aguja.
No se trata solo de los modelos. Se trata de creer. Muchos programas de IA se estancan no por falta de capacidad, sino por falta de confianza: desde los analistas que no pueden explicar los resultados hasta los líderes que dudan en aplicar las recomendaciones impulsadas por la IA.
La explicabilidad, la claridad y la confianza son la base de la adopción. Si sus equipos no confían en el sistema, no lo usarán. Por eso, la explicabilidad no solo es algo que es bueno tener, sino que es una infraestructura básica.
La IA generativa y de agencia es emocionante, pero también son herramientas que pueden ofrecer valor en la actualidad. No es necesario que modifique su empresa para empezar. Concéntrese en las áreas de alta fricción y alto impacto. Genere confianza. Y sienta las bases para más sistemas autónomos en el futuro.
La cadena de suministro impulsada por la IA no es un sueño lejano. Se está desarrollando ahora. La cuestión no es si adoptar o no, sino por dónde empezar.
No todas las iniciativas de IA tienen que ser transformadoras desde el primer día. Los líderes de la cadena de suministro más exitosos comienzan con los datos que tienen, los equipos en los que confían y las áreas donde la fricción es mayor.
Cuando te concentras en lo que es factible hoy, construyes la base para lo que es posible mañana.
La cadena de suministro impulsada por la IA está evolucionando. Lo que comenzó con el análisis predictivo para informar las previsiones de la demanda, las decisiones sobre la cadena de suministro (p. ej. La previsión de la demanda se ha convertido en un conjunto de herramientas más amplio que ahora incluye IA generativa para la automatización inteligente e IA agencial para la toma de decisiones. Y aunque gran parte de los rumores actuales giran en torno al potencial futurista de la IA, la realidad es que la mayor oportunidad para los líderes de la cadena de suministro reside en lo que son capaces de hacer ahora mismo.
Este artículo es una guía práctica de inicio rápido para los ejecutivos de la cadena de suministro, especialmente para aquellos abrumados por la publicidad exagerada y sin saber por dónde empezar. La IA no requiere una transformación total de la noche a la mañana. Requiere comenzar de manera inteligente, con ganancias tangibles y alcanzables. Aquí es donde debes concentrarte.
Las cadenas de suministro son notoriamente complejas y los ejecutivos se enfrentan a una intensa presión para ofrecer eficiencia y resiliencia. Las empresas que obtienen beneficios iniciales de la IA se centran en tres áreas de alto impacto:
Las cadenas de suministro dependen de la integración de datos de sistemas, proveedores e incluso actividades de fusiones y adquisiciones dispares. GenAI ahora puede ayudar a armonizar los datos en las primeras etapas, por ejemplo, mapeando y racionalizando los SKU en los catálogos de productos. La automatización de este primer paso puede reducir considerablemente la tarea manual de crear datos limpios y utilizables.
La IA predictiva se usa ampliamente en la previsión de la demanda, pero la adopción a menudo se detiene cuando los usuarios no confían en los resultados. ¿Por qué cambió la previsión? ¿Qué impulsa la recomendación? Con GenAI en capas superiores, la IA ahora puede explicar sus resultados en términos empresariales, lo que permite a los equipos actuar más rápido y con más confianza. La rapidez para obtener información y la confianza en la información son esenciales.
Cuando falta la explicabilidad, los equipos dudan en adoptar o actuar sobre la base de la información impulsada por la IA. Gracias a la explicabilidad, los analistas dedican menos tiempo a investigar las causas fundamentales y más a acelerar las soluciones.
Si bien muchas organizaciones han incursionado en la RPA, las nuevas formas de automatización pueden ir más allá de las reglas empresariales básicas. La inteligencia artificial permite automatizar partes del propio proceso de toma de decisiones (la programación, la asignación y la gestión de excepciones) siempre que se tomen decisiones repetibles y basadas en datos. Aquí es donde la IA comienza a mover la aguja.
No se trata solo de los modelos. Se trata de creer. Muchos programas de IA se estancan no por falta de capacidad, sino por falta de confianza: desde los analistas que no pueden explicar los resultados hasta los líderes que dudan en aplicar las recomendaciones impulsadas por la IA.
La explicabilidad, la claridad y la confianza son la base de la adopción. Si sus equipos no confían en el sistema, no lo usarán. Por eso, la explicabilidad no solo es algo que es bueno tener, sino que es una infraestructura básica.
La IA generativa y de agencia es emocionante, pero también son herramientas que pueden ofrecer valor en la actualidad. No es necesario que modifique su empresa para empezar. Concéntrese en las áreas de alta fricción y alto impacto. Genere confianza. Y sienta las bases para más sistemas autónomos en el futuro.
La cadena de suministro impulsada por la IA no es un sueño lejano. Se está desarrollando ahora. La cuestión no es si adoptar o no, sino por dónde empezar.
No todas las iniciativas de IA tienen que ser transformadoras desde el primer día. Los líderes de la cadena de suministro más exitosos comienzan con los datos que tienen, los equipos en los que confían y las áreas donde la fricción es mayor.
Cuando te concentras en lo que es factible hoy, construyes la base para lo que es posible mañana.
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