{"id":20526,"date":"2024-05-29T12:58:08","date_gmt":"2024-05-29T16:58:08","guid":{"rendered":"https:\/\/mexicomlogistics.com\/?p=20526"},"modified":"2024-05-30T14:26:35","modified_gmt":"2024-05-30T18:26:35","slug":"inteligencia-artificial-aprendizaje-automatico-cadena-suministro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mexicomlogistics.com\/es\/inteligencia-artificial-aprendizaje-automatico-cadena-suministro\/","title":{"rendered":"El impacto de la inteligencia artificial y \u00abmachine learning\u00bb en la optimizaci\u00f3n de la cadena de suministro"},"content":{"rendered":"
[vc_row][vc_column][vc_empty_space][vc_empty_space][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001321821{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]El mercado de la Inteligencia Artificial (IA) en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro est\u00e1 creciendo muy r\u00e1pido. Las empresas est\u00e1n viendo c\u00f3mo la IA puede hacer que sus operaciones sean m\u00e1s eficientes y fluidas. Compa\u00f1\u00edas de diferentes industrias utilizan la IA para mejorar sus cadenas de suministro, incluyendo la industria del transporte. Algunas \u00e1reas donde la IA ha tenido un impacto significativo en la cadena de suministro son la adquisici\u00f3n, la producci\u00f3n, la distribuci\u00f3n y la entrega.<\/span>[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_empty_space][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001329111{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

\u00abEl mercado global de inteligencia artificial en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro fue valorado en 5,2 mil millones de d\u00f3lares estadounidenses en 2023 y se espera que alcance los 230,6 mil millones de d\u00f3lares estadounidenses para 2032, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 52,4% durante el per\u00edodo de pron\u00f3stico entre 2024 y 2032.\u00bb – FactViewResearch en LinkedIn<\/span><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_empty_space][mk_title_box font_family=\u00bbnone\u00bb]\u00bfQu\u00e9 es la Inteligencia Artificial?<\/b>[\/mk_title_box][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001351268{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]La Inteligencia Artificial (IA) es un conjunto de tecnolog\u00edas que permite a las computadoras realizar tareas avanzadas, como entender el lenguaje escrito, analizar datos y hacer recomendaciones. Impulsa la innovaci\u00f3n en la inform\u00e1tica moderna, beneficiando tanto a individuos como a empresas. La IA extrae texto y datos de im\u00e1genes y documentos, transformando contenido no estructurado en datos \u00fatiles y estructurados, y proporcionando valiosos conocimientos.<\/span>[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001360134{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

\u00abLa ciencia e ingenier\u00eda de crear m\u00e1quinas inteligentes.\u00bb –<\/span> Profesor de Stanford John McCarthy<\/b><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001368977{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

\u00abLa IA es la capacidad de una m\u00e1quina para mostrar habilidades similares a las humanas, como el razonamiento, el aprendizaje, la planificaci\u00f3n 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 aut\u00f3noma.\u00bb – <\/span>Parlamento Europeo<\/b><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001378568{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

\u00abLa inteligencia artificial es un campo de la ciencia que se ocupa de construir computadoras y m\u00e1quinas que puedan razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requerir\u00eda inteligencia humana o que involucre datos cuya escala excede lo que los humanos pueden analizar.\u00bb – <\/span>Google Cloud<\/b><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_empty_space][mk_title_box font_family=\u00bbnone\u00bb]\u00bfQu\u00e9 es Aprendizaje Autom\u00e1tico?<\/b>[\/mk_title_box][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001405804{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]El aprendizaje autom\u00e1tico es una parte de la inteligencia artificial (IA) donde las computadoras aprenden y mejoran por s\u00ed solas utilizando una gran cantidad de datos. En lugar de que se les diga exactamente qu\u00e9 hacer, estas computadoras utilizan patrones y ejemplos en los datos para mejorar con el tiempo, de manera similar a c\u00f3mo los humanos aprenden de la experiencia. Cuanta m\u00e1s informaci\u00f3n tengan, mejor se vuelven en las tareas.<\/span><\/p>\n

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En la optimizaci\u00f3n de la cadena de suministro, el aprendizaje autom\u00e1tico puede mejorar significativamente la eficiencia y la toma de decisiones. Puede predecir la demanda de manera m\u00e1s precisa, optimizar los niveles de inventario y optimizar la log\u00edstica mediante el an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos de diversas fuentes. Esto conduce a la reducci\u00f3n de costos, mejoras en los tiempos de entrega y un mejor rendimiento general de la cadena de suministro.<\/span><\/p>\n

Harvard Business Review<\/b> explica c\u00f3mo este nuevo m\u00e9todo de<\/span> Aprendizaje Autom\u00e1tico \u00d3ptimo (OML, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/b> es beneficioso para la gesti\u00f3n de la cadena de suministro y todas las empresas que implementan este m\u00e9todo. OML utiliza inteligencia artificial para crear un modelo matem\u00e1tico que analiza datos clave de la cadena de suministro. Estos datos incluyen las ubicaciones de los puntos de red, registros de ventas y env\u00edos, detalles financieros, promociones de marketing y restricciones log\u00edsticas. El modelo ayuda a tomar decisiones de planificaci\u00f3n, como cu\u00e1nto producir, cu\u00e1nto inventario mantener en cada ubicaci\u00f3n y c\u00f3mo organizar la log\u00edstica. Tambi\u00e9n considera las prioridades de la empresa, los l\u00edmites presupuestarios y las restricciones de recursos, como la disponibilidad de materiales y mano de obra.<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_empty_space][mk_title_box font_family=\u00bbnone\u00bb]Beneficios e impactos de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico en la cadena de suministro<\/b>[\/mk_title_box][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001435481{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]El impacto que la inteligencia artificial ha generado con el tiempo se ha convertido en una herramienta poderosa para la gesti\u00f3n de la cadena de suministro. Puede manejar enormes cantidades de datos, lo que hace que la gesti\u00f3n de inventario sea mucho m\u00e1s eficiente. Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar e interpretar r\u00e1pidamente grandes conjuntos de datos, proporcionando informaci\u00f3n en tiempo real para la planificaci\u00f3n de la demanda y el suministro. Esto permite pron\u00f3sticos precisos de las tendencias futuras en el comportamiento del consumidor y la estacionalidad, gracias a los algoritmos avanzados de la IA.<\/span><\/p>\n

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En cuanto a log\u00edstica y transporte, los sistemas impulsados por inteligencia artificial tienen algoritmos que pueden encontrar las mejores rutas de entrega teniendo en cuenta el tr\u00e1fico, la eficiencia de combustible y los plazos. Esto se traduce en entregas m\u00e1s r\u00e1pidas, menores costos de transporte y reducci\u00f3n de emisiones de carbono, lo que beneficia tanto a la econom\u00eda como al medio ambiente.<\/span><\/p>\n

Ambas tecnolog\u00edas, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje autom\u00e1tico (ML), pueden mejorar la precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n de la demanda, optimizar la gesti\u00f3n de inventarios, agilizar la log\u00edstica y el transporte, y mejorar la visibilidad y colaboraci\u00f3n en la cadena de suministro. Tambi\u00e9n influyen en la gesti\u00f3n de riesgos y los procesos de toma de decisiones al explorar el papel de la IA y el ML.<\/span><\/p>\n

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Los estudios han demostrado que el uso de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro tiene muchos beneficios. La IA mejora la precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n de la demanda, lo que lleva a una mejor planificaci\u00f3n 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 mercanc\u00edas, donde estas tecnolog\u00edas pueden agilizar las operaciones, reducir retrasos y mejorar la eficiencia general.<\/span>[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_empty_space][mk_title_box font_family=\u00bbnone\u00bb]Desaf\u00edos de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico en la gesti\u00f3n de la cadena de suministro<\/b>[\/mk_title_box][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001458732{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]Los problemas surgidos debido al uso intensivo de estas tecnolog\u00edas ponen de manifiesto la necesidad de datos de alta calidad para una previsi\u00f3n y toma de decisiones efectivas. Se destaca la importancia de la selecci\u00f3n y la interpretabilidad de algoritmos para garantizar la transparencia y la confianza. Tener el conocimiento de cu\u00e1ndo y c\u00f3mo usar los algoritmos adecuados, y no comprender adecuadamente los diferentes modelos, puede poner en riesgo consideraciones \u00e9ticas, como el sesgo algor\u00edtmico y problemas de privacidad, que tambi\u00e9n se examinan para una implementaci\u00f3n responsable de la IA. El mayor problema con el que lucha la sociedad actualmente es el efecto en el trabajo humano y la din\u00e1mica laboral en todos los sectores de la industria del transporte.<\/span><\/p>\n

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Los hallazgos sugieren que la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico pueden ayudar a la gesti\u00f3n sostenible de la cadena de suministro. Se enfatiza el uso de la IA en log\u00edstica para optimizar el uso de energ\u00eda y reducir las emisiones de carbono. Adem\u00e1s, se destaca el uso de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para la selecci\u00f3n sostenible de proveedores, considerando factores ambientales y sociales. La integraci\u00f3n de la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico puede apoyar objetivos de sostenibilidad, como la implementaci\u00f3n de conceptos de econom\u00eda circular y pr\u00e1cticas de abastecimiento \u00e9tico.<\/span>[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_empty_space][mk_title_box font_family=\u00bbnone\u00bb]\u00bfQu\u00e9 est\u00e1n diciendo los l\u00edderes empresariales sobre estos temas?<\/b>[\/mk_title_box][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001478722{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]El cofundador de Google DeepMind ha hablado recientemente sobre el impacto que la IA est\u00e1 teniendo en nuestra sociedad hoy en d\u00eda. En una entrevista reciente que concedi\u00f3 a CNBC, mencion\u00f3 varios datos sobre la tecnolog\u00eda de IA.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001487410{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

\u00abCreo que a largo plazo, a lo largo de muchas d\u00e9cadas, debemos pensar muy cuidadosamente en c\u00f3mo integramos estas herramientas porque dejadas completamente al mercado y a sus propios dispositivos, estas son herramientas que reemplazan fundamentalmente el trabajo. Nos aumentar\u00e1n y nos har\u00e1n m\u00e1s inteligentes y productivos, durante las pr\u00f3ximas d\u00e9cadas, pero a largo plazo eso es una pregunta abierta\u00bb, – Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind.<\/span><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001494994{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]Desde una perspectiva contraria, el CEO de Microsoft, Satya Nadella, recientemente comparti\u00f3 sus puntos de vista sobre la inteligencia artificial.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001504783{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

\u00abNo me gusta antropomorfizar la IA.\u00bb<\/span><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001513977{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

\u00abTiene inteligencia, si quieres darle ese t\u00edtulo, pero no es la misma inteligencia que yo tengo. Yo m\u00e1s bien creo que es una herramienta.\u00bb<\/span><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001522524{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

Nadella adem\u00e1s expres\u00f3 su desaprobaci\u00f3n del nombre \u00abinteligencia artificial\u00bb y sugiri\u00f3 una nueva terminolog\u00eda \u00abinteligencia diferente\u00bb, \u00abPorque tengo mi inteligencia, no necesito ninguna inteligencia artificial.\u00bb<\/span><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_empty_space][mk_title_box font_family=\u00bbnone\u00bb]Ventajas de utilizar inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico en la industria del transporte<\/b>[\/mk_title_box][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001551094{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n

\u00abSeg\u00fan la Corporaci\u00f3n Financiera Internacional, la IA generar\u00e1 $13 billones en ingresos para 2023, aportando al menos $3.5 mil millones al sector del transporte.\u00bb<\/span><\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001563240{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]El aprendizaje autom\u00e1tico (ML) es una forma para que las computadoras aprendan de datos y mejoren con el tiempo sin ser programadas expl\u00edcitamente. En transporte y log\u00edstica, puede ser muy \u00fatil. Ayuda a hacer los procesos comerciales m\u00e1s eficientes, reduce los errores y predice con precisi\u00f3n las tendencias futuras.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb.vc_custom_1717001590356{margin-bottom: 0px !important;}\u00bb]\n