Fuente: MAERSK
En el verano de 1997, el mundo presenció un choque de ingenio como nunca antes visto cuando Deep Blue, la formidable computadora de ajedrez de IBM, se enfrentó cara a cara con el gran maestro Garry Kasparov. Fue una batalla de cerebros y algoritmos, donde circuitos y código desafiaron la brillantez estratégica de una de las mejores mentes del ajedrez. En un giro inesperado, Deep Blue salió victoriosa, marcando un momento histórico y afirmando firmemente la destreza de la IA en la toma de decisiones estratégicas. A finales de 2010, a medida que los avances en el aprendizaje automático y las tecnologías de IA comenzaron a ganar impulso, algunas empresas comenzaron a explorar formas de aprovechar la IA para la optimización y la eficiencia en los procesos de la cadena de suministro. Pero los avances recientes en el campo tienen el potencial de cambiar fundamentalmente las operaciones de la cadena de suministro.
Abrazando la nueva ola de disrupción digital
La cadena de suministro global está en constante cambio, adaptándose para satisfacer las demandas siempre cambiantes de eficiencia, dinámica de costos y sostenibilidad. La inteligencia artificial, especialmente la IA generativa, tiene el potencial de abordar algunos de estos desafíos e impulsar una transformación significativa de la cadena de suministro. Sus capacidades la convierten en una herramienta valiosa para las empresas de logística que buscan mejorar sus operaciones y mejorar la satisfacción general del cliente. Puede automatizar el trabajo aburrido, rutinario y transaccional, al tiempo que empodera a las empresas para operar en un modelo predictivo, proactivo y con visión de futuro. Al aprovecharlo, las partes interesadas de la cadena de suministro extraen información valiosa y toman decisiones más inteligentes más rápido en tiempo real.
Aquí hay varias formas en las que la IA generativa puede contribuir a la transformación logística:
Optimización de rutas
Al analizar datos históricos, las condiciones de tráfico actuales y otros factores relevantes, la IA generativa puede configurar planes de transporte eficientes y optimizar las rutas de entrega. Puede generar un enrutamiento dinámico que se puede ajustar rápidamente a las interrupciones y retrasos, minimizando los costos de transporte, reduciendo los tiempos de entrega y mejorando la eficiencia general de la logística.
Pronóstico de la demanda
El pronóstico preciso de la demanda es esencial para que los gerentes de la cadena de suministro desarrollen planes de pedidos efectivos. La IA puede predecir con precisión las tendencias futuras e identificar riesgos analizando vastos datos históricos, incluidos factores como la estacionalidad, las promociones, el sentimiento del consumidor y las condiciones económicas. Dichas soluciones también pueden actualizar automáticamente el plan de pedidos mientras incorporan cualquier cantidad de restricciones de demanda y oferta. Esto ayuda a optimizar los niveles de inventario y a reducir las faltas de existencias, al tiempo que garantiza que el plan de reposición se mantenga realista y constantemente actualizado.
Gestión de almacenes e inventario
La clave de la planificación del inventario es pedir la cantidad correcta de producto para satisfacer la demanda del cliente, evitando los problemas de exceso de existencias y de agotamiento de existencias. Para sectores como el minorista y el FMCG, una pregunta es más importante que todo: ¿cómo llevar los productos correctos a los clientes en el momento y lugar correctos? Esto hace que la planificación del inventario sea especialmente desafiante, ya que las empresas intentan lograr un equilibrio entre los inventarios para los clientes que visitan la tienda y los que compran en línea. La IA generativa puede optimizar las operaciones del almacén prediciendo patrones de demanda, tiempos de entrega e identificando los puntos de reordenamiento y niveles de stock de seguridad más eficientes. Esto puede conducir a tiempos de recolección reducidos, una mejor utilización del espacio y una mayor eficiencia general del almacén.
Automatización de la cadena de suministro
Con el aumento de las demandas de los consumidores y las expectativas de tiempos de entrega rápidos que ya son la nueva realidad, la IA generativa puede ayudar a llenar las ineficiencias y encontrar nuevas formas de acelerar la verificación de carga y la documentación a través de la automatización. Según SAP, “Acelerar el tiempo de procesamiento de carga con esta capacidad se traduce en dinero real, generando casi $1 millón en ahorros anuales en una sola instalación de almacén, un ahorro que los clientes con múltiples instalaciones de este tipo pueden obtener muchas veces”.
Mantenimiento predictivo
La IA generativa puede predecir cuándo es probable que los vehículos y el equipo requieran mantenimiento, lo que ayuda a las empresas de logística a programar un mantenimiento proactivo en lugar de reparaciones reactivas. Esto minimiza el tiempo de inactividad, extiende la vida útil de los activos y reduce los costos inesperados.
Rastreamiento y visibilidad en tiempo real
Al poner los datos en el centro del viaje de una carga, la IA generativa puede mejorar las capacidades de seguimiento en tiempo real, proporcionando información precisa y actualizada sobre la ubicación y el estado de los envíos. Puede brindar a las empresas información valiosa y una vista conectada para ayudar a impulsar estrategias futuras. Esta mejor visibilidad permite una mejor toma de decisiones, estimaciones de entrega más precisas y mayor satisfacción del cliente.
Gestión de riesgos, planificación de escenarios y pruebas
El ritmo del cambio es rápido y el tiempo para evaluar costos y riesgos es limitado. La IA puede ayudar a crear “gemelos digitales” para probar, experimentar y evaluar la innovación de forma digital y en tiempo real, en todo, desde la sostenibilidad hasta el riesgo. Los algoritmos de IA pueden analizar varios factores de riesgo, como condiciones climáticas, eventos geopolíticos o interrupciones del tráfico, para identificar proactivamente los riesgos potenciales en la cadena de suministro. Esto permite a las empresas de logística desarrollar planes de contingencia y mitigar el impacto de eventos imprevistos.
Precios dinámicos
Los algoritmos de precios dinámicos impulsados por IA pueden evaluar simultáneamente múltiples variables como costos de combustible, capacidad de transporte y demanda de los clientes. Puede predecir la demanda futura de rutas específicas, modos de transporte o servicios, lo que permite a las empresas ofrecer las opciones de precios más competitivas a sus clientes. Al garantizar que las decisiones de precios se basen en datos y sean adaptables, los proveedores de logística pueden optimizar su desempeño y mantenerse competitivos en el mercado.
Soluciones logísticas personalizadas
La IA juega un papel crucial en la personalización al adaptar los servicios y las experiencias a las necesidades comerciales individuales. Puede analizar diversas fuentes de datos para comprender las preferencias y comportamientos individuales de los clientes. “Según un informe de McKinsey de 2021, más del 90% de los consumidores considera que el cumplimiento de la entrega de dos a tres días es la base, con un 30% de los compradores que esperan la entrega el mismo día”. Desde el enrutamiento personalizado, los horarios de entrega, los precios dinámicos hasta la comprensión de los patrones de devolución y los comentarios de los clientes, la IA puede ayudar a las empresas a mejorar la satisfacción del cliente, generar lealtad y diferenciarse en un mercado competitivo.
Chatbots y asistentes virtuales
Según un estudio de IBM, el servicio al cliente ha superado a otras funciones para convertirse en la prioridad número uno de la IA generativa para los CEO. La integración de IA generativa puede acelerar las interacciones intuitivas entre los tomadores de decisiones de la cadena de suministro y los asistentes virtuales, lo que permite acciones rápidas e informadas. Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden agilizar la comunicación al proporcionar actualizaciones en tiempo real, responder consultas y mejorar la experiencia general del cliente. También se puede utilizar como herramienta de investigación para recopilar y analizar métricas basadas en sentimientos para cada interacción de servicio al cliente.
Donde la información se encuentra con la inteligencia
Desde la optimización de las operaciones de la cadena de suministro y la mejora de la planificación de rutas hasta la provisión de estrategias de precios dinámicos y experiencias personalizadas para el cliente, la IA está revolucionando la forma en que operan las empresas de logística. Los camiones y drones autónomos pueden potencialmente mejorar la velocidad de entrega, reducir los costos de mano de obra y mejorar la eficiencia general. La IA también puede ayudar a las empresas a identificar brechas u oportunidades de mercado, guiándolas en la creación de nuevos productos o servicios que se adapten a las tendencias emergentes.
A medida que la IA continúa avanzando, su papel en la logística indudablemente evolucionará, allanando el camino para un ecosistema de cadena de suministro más ágil, adaptable e inteligente. Sin embargo, es esencial considerar los aspectos éticos y normativos, así como los desafíos potenciales relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos. A medida que los sistemas de IA generativa procesan y analizan grandes cantidades de información sensible, medidas de seguridad cibernética sólidas se vuelven imperativas para protegerse contra el acceso no autorizado y las actividades maliciosas. Esto es crucial para garantizar la seguridad e integridad de todo el ecosistema de la cadena de suministro.
