Abastecimiento en la era de la IA

La Inteligencia Artificial y varias otras herramientas que agilizan la gestión, el análisis y las decisiones, ya están aquí.

La Cadena de Abastecimiento, no es otra cosa que una cadena de decisiones que permite controlar, gestionar y entregar bienes y servicios bajo ciertas regulaciones y en forma oportuna y trazable a los clientes. Entonces, es oportuno pensar que las herramientas de manejo de datos, los RPA y en particular el uso de IA son aliados natuarles para gestionar la Cadena de Abastecimiento, particularmente en industrias donde se administran altísimos volumenes de datos.

Miles, sino millones, de datos que son procesados mensualmente, que siguen flujos y que implican acciones y resultados, y son el flujo sanguíneo de los procesos de abastecimiento y logística, a través de lo cual y como consecuencia de la gestión de los datos y de la información, ocurren cosas en el mundo físico. Se compran bienes, se gatillan transportes o de inician contratos.

El análisis de procesos y la gestión de datos y las decisiones asociadas, son normalmente reguladas por estándares y procesos bastante bien definidos, y por ello debieran potenciar el uso de IA (asistido o no asistido), data mining, RPAs, y robotica logística, entre otros.

¿Por qué entonces hoy, estas herramientas no están implementadas en su totalidad en las cadenas de abastecimiento y en los procesos logísticos actuales?

Algunas reflexiones y respuestas a esta pregunta, van desde la visión y liderazgo para definir prioridades, hasta la siempre presente resistencia al cambio o preferencia a ser seguidores para minimizar riesgos.

Una razón real es la falta de efectividad de la tecnología cuando los datos no tienen la calidad suficiente, sin embargo, la Inteligencia Artificial, la minería de datos y el Data Analytics es en sí mismo la respuesta, ya que las herramientas actuales permiten limpiar datos y procesarlos, logrando rescatar aquello que es rescatable. Dar el espacio a la tecnología para que nos derribe nuestros propios paradigmas, es el primer paso para avanzar.

El Data Analytics con IA tiene barreras de falta de calidad de información, y es el propio Data Analytics e IA quienes son capaces de rescatar aquello que tiene sentido para lograr resultados notables.