El impacto de la inteligencia artificial y «machine learning» en la optimización de la cadena de suministro
El mercado de la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión de la cadena de suministro está creciendo muy rápido. Las empresas están viendo cómo la IA puede hacer que sus operaciones sean más eficientes y fluidas. Compañías de diferentes industrias utilizan la IA para mejorar sus cadenas de suministro, incluyendo la industria del transporte. Algunas áreas donde la IA ha tenido un impacto significativo en la cadena de suministro son la adquisición, la producción, la distribución y la entrega.
«El mercado global de inteligencia artificial en la gestión de la cadena de suministro fue valorado en 5,2 mil millones de dólares estadounidenses en 2023 y se espera que alcance los 230,6 mil millones de dólares estadounidenses para 2032, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 52,4% durante el período de pronóstico entre 2024 y 2032.» – FactViewResearch en LinkedIn
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permite a las computadoras realizar tareas avanzadas, como entender el lenguaje escrito, analizar datos y hacer recomendaciones. Impulsa la innovación en la informática moderna, beneficiando tanto a individuos como a empresas. La IA extrae texto y datos de imágenes y documentos, transformando contenido no estructurado en datos útiles y estructurados, y proporcionando valiosos conocimientos.
«La ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes.» – Profesor de Stanford John McCarthy
«La IA es la capacidad de una máquina para mostrar habilidades similares a las humanas, como el razonamiento, el aprendizaje, la planificación y la creatividad. Los sistemas de IA son capaces de adaptar su comportamiento en cierta medida al analizar los efectos de acciones anteriores y trabajar de manera autónoma.» – Parlamento Europeo
«La inteligencia artificial es un campo de la ciencia que se ocupa de construir computadoras y máquinas que puedan razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucre datos cuya escala excede lo que los humanos pueden analizar.» – Google Cloud
¿Qué es Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático es una parte de la inteligencia artificial (IA) donde las computadoras aprenden y mejoran por sí solas utilizando una gran cantidad de datos. En lugar de que se les diga exactamente qué hacer, estas computadoras utilizan patrones y ejemplos en los datos para mejorar con el tiempo, de manera similar a cómo los humanos aprenden de la experiencia. Cuanta más información tengan, mejor se vuelven en las tareas.
En la optimización de la cadena de suministro, el aprendizaje automático puede mejorar significativamente la eficiencia y la toma de decisiones. Puede predecir la demanda de manera más precisa, optimizar los niveles de inventario y optimizar la logística mediante el análisis de grandes cantidades de datos de diversas fuentes. Esto conduce a la reducción de costos, mejoras en los tiempos de entrega y un mejor rendimiento general de la cadena de suministro.
Harvard Business Review explica cómo este nuevo método de Aprendizaje Automático Óptimo (OML, por sus siglas en inglés) es beneficioso para la gestión de la cadena de suministro y todas las empresas que implementan este método. OML utiliza inteligencia artificial para crear un modelo matemático que analiza datos clave de la cadena de suministro. Estos datos incluyen las ubicaciones de los puntos de red, registros de ventas y envíos, detalles financieros, promociones de marketing y restricciones logísticas. El modelo ayuda a tomar decisiones de planificación, como cuánto producir, cuánto inventario mantener en cada ubicación y cómo organizar la logística. También considera las prioridades de la empresa, los límites presupuestarios y las restricciones de recursos, como la disponibilidad de materiales y mano de obra.
Beneficios e impactos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la cadena de suministro
El impacto que la inteligencia artificial ha generado con el tiempo se ha convertido en una herramienta poderosa para la gestión de la cadena de suministro. Puede manejar enormes cantidades de datos, lo que hace que la gestión de inventario sea mucho más eficiente. Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar e interpretar rápidamente grandes conjuntos de datos, proporcionando información en tiempo real para la planificación de la demanda y el suministro. Esto permite pronósticos precisos de las tendencias futuras en el comportamiento del consumidor y la estacionalidad, gracias a los algoritmos avanzados de la IA.
En cuanto a logística y transporte, los sistemas impulsados por inteligencia artificial tienen algoritmos que pueden encontrar las mejores rutas de entrega teniendo en cuenta el tráfico, la eficiencia de combustible y los plazos. Esto se traduce en entregas más rápidas, menores costos de transporte y reducción de emisiones de carbono, lo que beneficia tanto a la economía como al medio ambiente.
Ambas tecnologías, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), pueden mejorar la precisión en la predicción de la demanda, optimizar la gestión de inventarios, agilizar la logística y el transporte, y mejorar la visibilidad y colaboración en la cadena de suministro. También influyen en la gestión de riesgos y los procesos de toma de decisiones al explorar el papel de la IA y el ML.
Los estudios han demostrado que el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro tiene muchos beneficios. La IA mejora la precisión en la predicción de la demanda, lo que lleva a una mejor planificación de inventarios y ahorro de costos. Los algoritmos de ML optimizan las rutas de transporte, reduciendo el consumo de combustible y las emisiones de carbono. Una visibilidad de la cadena de suministro impulsada por IA tiene un efecto directo en la industria del transporte terrestre de mercancías, donde estas tecnologías pueden agilizar las operaciones, reducir retrasos y mejorar la eficiencia general.
Desafíos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la gestión de la cadena de suministro
Los problemas surgidos debido al uso intensivo de estas tecnologías ponen de manifiesto la necesidad de datos de alta calidad para una previsión y toma de decisiones efectivas. Se destaca la importancia de la selección y la interpretabilidad de algoritmos para garantizar la transparencia y la confianza. Tener el conocimiento de cuándo y cómo usar los algoritmos adecuados, y no comprender adecuadamente los diferentes modelos, puede poner en riesgo consideraciones éticas, como el sesgo algorítmico y problemas de privacidad, que también se examinan para una implementación responsable de la IA. El mayor problema con el que lucha la sociedad actualmente es el efecto en el trabajo humano y la dinámica laboral en todos los sectores de la industria del transporte.
Los hallazgos sugieren que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a la gestión sostenible de la cadena de suministro. Se enfatiza el uso de la IA en logística para optimizar el uso de energía y reducir las emisiones de carbono. Además, se destaca el uso de algoritmos de aprendizaje automático para la selección sostenible de proveedores, considerando factores ambientales y sociales. La integración de la IA y el aprendizaje automático puede apoyar objetivos de sostenibilidad, como la implementación de conceptos de economía circular y prácticas de abastecimiento ético.
¿Qué están diciendo los líderes empresariales sobre estos temas?
El cofundador de Google DeepMind ha hablado recientemente sobre el impacto que la IA está teniendo en nuestra sociedad hoy en día. En una entrevista reciente que concedió a CNBC, mencionó varios datos sobre la tecnología de IA.
«Creo que a largo plazo, a lo largo de muchas décadas, debemos pensar muy cuidadosamente en cómo integramos estas herramientas porque dejadas completamente al mercado y a sus propios dispositivos, estas son herramientas que reemplazan fundamentalmente el trabajo. Nos aumentarán y nos harán más inteligentes y productivos, durante las próximas décadas, pero a largo plazo eso es una pregunta abierta», – Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind.
Desde una perspectiva contraria, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, recientemente compartió sus puntos de vista sobre la inteligencia artificial.
«No me gusta antropomorfizar la IA.»
«Tiene inteligencia, si quieres darle ese título, pero no es la misma inteligencia que yo tengo. Yo más bien creo que es una herramienta.»
Nadella además expresó su desaprobación del nombre «inteligencia artificial» y sugirió una nueva terminología «inteligencia diferente», «Porque tengo mi inteligencia, no necesito ninguna inteligencia artificial.»
Ventajas de utilizar inteligencia artificial y aprendizaje automático en la industria del transporte
«Según la Corporación Financiera Internacional, la IA generará $13 billones en ingresos para 2023, aportando al menos $3.5 mil millones al sector del transporte.»
El aprendizaje automático (ML) es una forma para que las computadoras aprendan de datos y mejoren con el tiempo sin ser programadas explícitamente. En transporte y logística, puede ser muy útil. Ayuda a hacer los procesos comerciales más eficientes, reduce los errores y predice con precisión las tendencias futuras.
- Optimización de rutas: Crucial para garantizar que las entregas sean oportunas y precisas, lo que ayuda a reducir los costos de transporte y envío. La parte clave de la gestión de rutas es determinar la mejor ruta, lo que implica analizar una gran cantidad de datos y utilizarlos de manera efectiva.
- Pronóstico de mantenimiento de camiones: El mantenimiento predictivo de flotas utiliza datos históricos para prever tendencias futuras. Analiza varios factores para identificar y priorizar los camiones que necesitan reparaciones urgentes. Estas herramientas ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas al recopilar datos sobre problemas recurrentes, especialmente aquellos relacionados con problemas de ingeniería.
- Uso eficiente del espacio: La IA puede analizar rápidamente enormes cantidades de datos para encontrar la forma más eficiente de utilizar el espacio. Esto ayuda a las empresas a predecir el mejor uso de capacidad en una ruta, reduciendo la cantidad de vehículos necesarios y recortando costos.
- Gestión de inventario: La tecnología de IA ha transformado la gestión de inventarios y almacenes al manejar tareas rutinarias de manera más eficiente y sin errores. Al estudiar el comportamiento del consumidor, la IA mantiene los stocks del almacén al mínimo, lo que reduce los costos de mantenimiento y alquiler. En transporte, la IA puede realizar predicciones tanto a corto como a largo plazo. A corto plazo, coincide la oferta con la demanda para garantizar que solo almacenes lo esencial. A largo plazo, identifica tendencias y demandas estacionales.
El auge de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) en la gestión de la cadena de suministro está remodelando la industria. En diversos sectores, especialmente en el transporte, las empresas están obteniendo beneficios tangibles. Al aprovechar la IA y el ML, las empresas optimizan los procesos de adquisición, producción y distribución. Por ejemplo, la experiencia de la IA en análisis de datos permite una gestión eficiente de inventario y una predicción precisa de la demanda. Esto se traduce en una logística optimizada, reducción del consumo de combustible y mejoras en los tiempos de entrega. Además, la optimización de rutas impulsada por IA minimiza los costos de transporte, mientras que el mantenimiento predictivo garantiza la seguridad y confiabilidad de los vehículos.
A pesar de estas ventajas, persisten desafíos. Asegurar la calidad de los datos, seleccionar algoritmos apropiados y abordar preocupaciones éticas como el sesgo algorítmico son primordiales. Además, gestionar el impacto en la fuerza laboral sigue siendo una consideración crítica. Sin embargo, el impacto general de la IA y el ML en la optimización de la cadena de suministro es innegable. Estas tecnologías fomentan la eficiencia, la reducción de costos y la sostenibilidad, abriendo paso a una nueva era de rendimiento y seguridad en la industria del transporte y más allá.
