El interés actual y la adopción temprana de los sistemas de inteligencia artificial (IA) está siendo impulsado por varios factores clave, que incluyen el aumento de las demandas de los usuarios, avances tecnológicos recientes e importantes inversiones en visibilidad de datos por parte de los principales actores de la industria. Sin embargo, IA tiene sus pros y sus contras, como veremos en las siguientes líneas, donde además, expondremos las dos grandes categorías en que pueden dividirse las aplicaciones de inteligencia artificial para la cadena de suministro.

 

Inteligencia artificial ventajas y desventajas

Un estudio de McKinsey revela que “los primeros en adoptar una estrategia de IA proactiva en el sector del transporte y la logística tuvieron márgenes de ganancia superiores al 5%”. Las aplicaciones de IA y de inteligencia artificial robótica ofrecen enormes beneficios a las operaciones de cadena de suministro y logística, como:

 

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  • Reducción de costes.
  • Mitigación de riesgos.
  • Aumento de la eficiencia en las operaciones y reducción de redundancias.
  • Pronósticos mejorados.
  • Entregas más rápidas a través de rutas optimizadas.
  • Mejor servicio al cliente y mayor personalización.

Sin embargo, según datos de la misma fuente, sólo el 21% de las empresas de transporte y logística han ido más allá de la fase de prueba inicial para implementar soluciones de IA a escala o en una parte central de su negocio. Desplegar un sistema de inteligencia artificial y cosechar sus beneficios es posible cuando se superan los retos relacionado con el acceso a los datos y la capacitación de la fuerza de trabajo.

No cabe duda de que los desafíos para la adopción de inteligencia artificial en el campo de la cadena de suministro y la logística son importantes y superarlos requiere de grandes inversiones de capital, talento y cambios organizacionales. Esto provoca que la adopción de AI en la industria de la logística esté sesgada, inclinándose hacia los principales actores.

Sólo los líderes del sector y las grandes compañías multinacionales están, ahora mismo, preparados para superar estos grandes desafíos que requieren:

  • Inversiones costosas en tecnología para actualizar los sistemas de IT y eliminar los silos de datos.
  • Inversión en capital humano, además de contratar nuevos perfiles profesionales como los científicos de datos, hay que desarrollar estrategias para abordar la forma en que los roles de los trabajadores cambiarán a medida que los sistemas de IA automaticen funciones específicas.

Inteligencia artificial: aplicaciones para la cadena de suministro

Existen muchas formas de abordar las diferentes aplicaciones de inteligencia artificial que existen hoy día para la cadena de suministro. Sin embargo, el modo más sencillo de entender las oportunidades que llegan con la IA a supply chain es definiendo su potencial de valor agregado.

Según la analista de Gartner, Noha Tohamy, tal como explicaba en la Conferencia Ejecutiva de Supply Chain de Gartner y se publicaba en Arkieva, IA se divide en dos categorías:

  1. Aumento: en esta categoría se engloban las aplicaciones de inteligencia artificial que ayudan a los humanos en sus tareas cotidianas, sirviendo como apoyo y sin tomar el control de manera absoluta. Ejemplos de ellas serían los asistentes virtuales, aplicaciones de análisis de datos y otras soluciones de software especialmente dedicadas a cubrir las necesidades de las distintas funciones de supply chain.
  2. Automatización: en este grupo de aplicaciones de inteligencia artificial, la peculiaridad es que las soluciones funcionan de manera completamente autónoma. No existe necesidad de intervención humana. Se trataría, por ejemplo, de robots que realizan pasos clave del proceso en plantas de fabricación, robots que conducen carretillas operadoras o robots de apoyo al picking. Aplicaciones de inteligencia artificial robótica que ya se están viendo en diferentes almacenes y centros de distribución en todo el mundo, como los de Amazon o DHL.

 

Créditos fotográficos: chombosan / PhonIamaiPhoto

 

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