Desafíos a la planificación operativa: retos de la IA

Las ventajas de la inteligencia artificial (IA) para la planificación operativa en logística son evidentes. Sin embargo, no todas las organizaciones son capaces de acceder a los resultados esperados tras hacer una inversión en este tipo de tecnología.

Pese a que, tal y como revela un informe de McKinsey & Company, la adopción de IA “tiene el potencial de generar una actividad económica global adicional de alrededor de 13 billones de dólares para 2030, o un crecimiento del PIB adicional de 1.2 por ciento por año”; existen algunos problemas que deben superarse antes.

Formas de mejorar la planificación operativa impulsada por IA

Algunos de los retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de adoptar y usar la inteligencia artificial de manera efectiva para su planificación operativa y procesos tienen que ver con:

 

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  • Falta de datos grandes y limpios. Todos los procesos de planificación operativa necesitan buenos datos, y los impulsados por inteligencia artificial no son una excepción. Una de sus ramas, el aprendizaje automático, por ejemplo, requiere enormes volúmenes de datos precisos para entrenar algoritmos y desarrollar modelos predictivos. Sin embargo, la mayoría de las empresas no tienen ni la calidad ni la cantidad de datos necesaria para hacerlo posible. Las empresas necesitan mejorar la calidad de sus datos a través de una gestión eficaz de los datos maestros e incorporando datos en tiempo real en los procesos y sistemas tanto como sea posible.
  • Silos y barreras. Cuando la IA está compartimentada ya no es tan inteligente. Las cadenas de suministro son inherentemente interfuncionales y su conocimiento está distribuido entre empresas. Esto significa que los datos necesarios para operarlas se encuentran dispersos entre los socios internos y externos. Las empresas que intentan implementar un modelo de planificación operativa impulsado por inteligencia artificial de manera fragmentada obtendrán malos resultados al carecer de una visión global. Sin acceso a todos los datos relevantes, los algoritmos continuarán teniendo puntos ciegos y perderán oportunidades de optimización y ejecución. El objetivo debe ser conectar toda la cadena de suministro a una red en tiempo real, desde el origen hasta el cliente final.
  • Falta de comprensión de ciertas técnicas de inteligencia artificial. Al hablar de aprendizaje automático, existen herramientas como los cuadros de mando o instrumentos como los árboles de decisión, que resultan fáciles de entender. Sin embargo, también hay otros, igual de necesarios, como las redes neuronales, que son más complejos. La cuestión es si los responsables de la planificación operativa deberían actuar sobre estos datos, o permitir que el sistema funcione de manera autónoma, aun sin saber cómo llega a las distintas conclusiones. En la práctica, la segunda opción implica correr un riesgo demasiado elevado y, por eso, hace falta procurar que la IA sea transparente en sus aportes, procesos y decisiones. Las empresas necesitan saber, al menos en términos esenciales, cómo funcionan los algoritmos, cómo llegan a las decisiones y cómo crean y distribuyen valor.

En la planificación operativa de la cadena de suministro, cada proceso y cambio tiene un coste. Cuando no se tiene en cuenta en la toma de decisiones, el resultado a veces puede ser peor que si no se hubiera hecho nada.

Cuando existen muchos socios y sistemas, es fácil perder de vista las consecuencias a largo plazo de una acción y, para evitarlo, conviene ir introduciendo ajustes continuos a la vez que se trabaja por acortar la brecha de habilidades de IA.

Parte de una buena planificación operativa consiste en identificar las necesidades de la cadena de suministro en el futuro y pensar en posibles nuevas contrataciones. También debería tenerse en cuenta la forma de capacitar a los empleados existentes y ofrecer incentivos y nuevas carreras profesionales para apoyar el cambio a las tecnologías más innovadoras.

 

Créditos fotográficos: Shutad Watthanakul y metamorworks

 

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