La Inteligencia Artificial (IA) ha sido, desde hace un buen tiempo, una aliada en la administración de la cadena de suministro y ha emergido como una herramienta clave en el mundo empresarial. Su impacto en diversos sectores es innegable por el impulso que presta en las exportaciones.
En este sentido, la IA está revolucionando la forma en que las empresas abordan y mejoran sus estrategias de envío y recolección de mercancías.
A medida que la tecnología crece, la IA promete revolucionar aún más el proceso de exportación, optimizando la administración de la cadena de suministro y la logística, y brindando un mayor potencial de crecimiento a las empresas.
Aquellas organizaciones que aprovechen adecuadamente la IA estarán en una posición privilegiada para competir en un mundo empresarial cada vez más globalizado y competitivo.
Sin embargo a la pregunta de si la IA es el futuro de la cadena de suministro, Felipe Hernández Anzola, cofundador de Datup.ai –empresa que transforma datos en ahorros de tiempo y dinero en la cadena de suministro con Inteligencia Artificial– asegura que “la IA no es el futuro, porque para muchas empresas ya es el presente y la están usando en áreas estratégicas como la cadena de suministro para predecir qué productos necesitarán los clientes, cómo manejar los inventarios de forma eficiente y conocer cuándo es el momento ideal para comprar sus materias primas”.
Adicionalmente, la IA aporta información que facilita la toma de decisiones basadas en datos, para esto, incluye datos internos y externos de la organización, lo que les permite a los empresarios tener una visión global de lo que pueda pasar en la empresa.
Aunque el uso de IA varía según el sector y la región, muchas empresas líderes en exportación ya la están implementando para aumentar la eficacia de sus operaciones.
Esto lo corrobora Carlos Díaz, Vicepresidente de Data Nola de la empresa Keyrus –una consultora global especializada en el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras en el ámbito digital y de los datos para mejorar la gestión del rendimiento–, al afirmar que “la IA está revolucionando el sector logístico al ofrecer una amplia gama de capacidades que mejoran la eficiencia, la precisión y la rentabilidad. Hoy en día se ha convertido en una necesidad de vital importancia si dicho sector desea subsistir en el mercado e ir delante de su competencia”.
Y es que estas nuevas tecnologías, de las que también hacen parte la ciencia de datos, permiten mejorar las capacidades predictivas para optimizar la planificación de pedidos, mantenimiento preventivo de la maquinaria, reducir costos, poder realizar un seguimiento eficiente a las exportaciones o importaciones y acelerar todos los procesos logísticos de la industria. Es decir, una óptima administración de la cadena de suministro.
Carlos Díaz de Keyrus comenta que “la IA desempeña un papel muy importante en la automatización de diversas tareas relacionadas con la exportación, como la documentación, el despacho de aduanas y el seguimiento de pedidos, lo que puede mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de procesamiento”.
“También predice cuántos productos necesitarán los clientes en el futuro, lo que les permite prepararse adecuadamente y evitar desperdicios. Nos ayuda a anticipar y a reducir problemas logísticos al incluir datos externos como una crisis de contenedores, una guerra o los diferentes problemas climáticos para ser más eficientes, precisos y rentables”, asegura Felipe Hernández de Datup.ai.
Beneficios en la administración de la cadena de suministro
Al optimizar rutas de transporte la Inteligencia Artificial ahorra tiempo y costos de envío. Para las empresas exportadoras, la IA ayuda en la detección temprana de problemas en la cadena de suministro, como interrupciones por desastres naturales o conflictos comerciales, lo que asegura entregas más confiables.
Además, la automatización de almacenes agiliza la selección y empaquetado de productos para envíos internacionales.
Un ejemplo de empresa que utiliza la IA en la administración de la cadena de suministro es Casalimpia, que lleva más 6 décadas en el mercado nacional y empezó su internacionalización hacia Ecuador, Estados Unidos, Guatemala y al mercado centroamericano, para convertirse en una multilatina.
Su presidente, Pedro Felipe Estrada, aseguró que para la buena administración de la cadena de suministro tuvieron que incursionar en el tema de la Inteligencia Artificial.
“Lo que necesitábamos era una herramienta que nos permitiera disminuir los inventarios, ser más ágiles en la entregas y más productivos en los procesos de logística prestando un mejor servicio a los clientes”, comenta el directivo de Casalimpia.
Asegura, además, que la “IA es una herramienta fabulosa para optimizar los procesos y la rentabilidad de las operaciones, porque detectamos que debíamos procesar la información más rápido para la toma de decisiones, más ágiles acorde a lo que está pasando en el mercado”.
Al haber implementado esta tecnología, Casalimpia aumentó en 10% la calidad de sus entregas y además impulsó nuevos negocios.
¿Cómo generar un balance real con IA entre servicio, costos y liquidez?
Para Felipe Hernández, lo primero es “recopilar y analizar los datos relevantes. Estas herramientas ayudan a predecir la demanda de productos, lo que permite ajustar el nivel de servicio para satisfacer las necesidades del cliente sin excederse en inventario”.
Por su parte, Carlos Díaz dice que para lograr ese balance, entre servicio, costo y liquidez con la implementación de la IA, se requiere de una planificación cuidadosa, un análisis de datos y ajustes interactivos.
Por ejemplo, señala Díaz, en este proceso ayuda definir objetivos claros, recopilar y analizar datos, seleccionar tecnologías adecuadas, asesorarse de expertos que puedan mostrarle el camino por dónde empezar.
Sin embargo, y más allá de estas experiencias de negocio, es importante recordar que para alcanzar el equilibrio perfecto se requiere un proceso continuo, a medida que evolucionan las condiciones del negocio y las preferencias de los clientes.
También es importante evaluar de manera periódica cuáles son las estrategias de su empresa, con el propósito de ajustar sus modelos de Inteligencia Artificial para mantener la alineación con sus objetivos y las circunstancias reales en las que se encuentra el negocio.
De acuerdo con Keyrus, estos ejemplos pueden servir para mostrar cómo agilizar los procesos en el sector logístico y de la cadena de abastecimiento:
Optimización de rutas: la IA puede analizar datos históricos y en tiempo real para optimizar las rutas de entrega, teniendo en cuenta factores como rutas, tráfico, el clima y las ventanas de entrega. Esto ayuda a reducir el consumo de combustible, los costos de transporte y los plazos de entrega.
Previsión de la demanda: los algoritmos de IA pueden procesar y analizar datos de ventas pasadas, tendencias del mercado y factores externos para predecir la demanda futura de productos. Esto permite a las empresas de logística optimizar los niveles de inventario, reducir las roturas de stock y minimizar el exceso de existencias.
Gestión de almacenes: la IA también puede optimizar la disposición del almacén y la colocación del inventario para minimizar las distancias de desplazamiento.
Visibilidad de la cadena de suministro: tecnologías que permiten visualizar y procesar grandes volúmenes de datos que incluyen IA, proporciona visibilidad en tiempo real de toda la cadena de suministro, lo que permite a las partes interesadas realizar un seguimiento de los envíos, controlar los niveles de inventario e identificar posibles interrupciones. Con esto, señala Keyrus, mejora la toma de decisiones y la resolución proactiva de problemas.
"Entrega en la última milla”: los robots y drones de reparto impulsados por IA pueden encargarse de las entregas de última milla, especialmente en zonas congestionadas. Estas tecnologías pueden reducir los costos, aumentar la velocidad de entrega y mejorar la satisfacción del cliente.
Mantenimiento predictivo: la IA puede analizar los datos de los sensores de vehículos y equipos para predecir cuándo se necesita mantenimiento. Esto minimiza el tiempo de inactividad, reduce los costes de mantenimiento y garantiza la fiabilidad de las operaciones logísticas.
Atención al cliente: los chatbots y asistentes virtuales, potenciados por IA, pueden gestionar las consultas de los clientes, realizar un seguimiento de los envíos y proporcionar actualizaciones en tiempo real. Estas acciones tienden a mejorar la satisfacción del cliente y a reducir la carga de trabajo de los agentes humanos.
Análisis de datos: se pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias, ineficiencias y oportunidades de mejora en el proceso logístico exportador, lo que permite tomar decisiones basadas en datos.
Aduanas y conformidad: ayuda a garantizar el cumplimiento de diversos reglamentos y requisitos aduaneros con el fin de automatizar la verificación de documentos y garantizar que los envíos cumplan con las normas legales.
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