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IA: la tecnología que puede salvar la cadena de suministro

“Actualmente existen diversos sistemas que permiten, mediante el análisis predictivo, el big data y los algoritmos de aprendizaje automático, facilitar la toma de decisiones, tener información en tiempo real sobre el estado del almacén, un envío o una devolución, así como la automatización de estos procesos, simular escenarios para prepararse ante riesgos y eficientar el funcionamiento de la cadena de suministro”:Gustavo Parés

Las cadenas de suministro viven una crisis sin precedentes a nivel global. Este fenómeno se debe a múltiples variantes, entre las que se encuentran las restricciones de movilidad derivadas de la pandemia, los controles fronterizos, la saturación de los puertos, falta de materias primas, déficit de espacios de almacenaje y transportistas, problemas de logística y una mala previsión por parte de las empresas.

Los cuellos de botella en la cadena de suministro han generado escasez de ciertos productos, congestionamiento en los puertos, alza de precios y desaceleramiento del proceso de reactivación económica. Esta situación está afectando tanto a las empresas, desde el sector automotriz hasta los productores de cemento y alimentos, así como a los consumidores finales.

“Esta crisis está golpeando con fuerza a empresas de todos los giros y sectores, además de impactar directamente en el bolsillo de los consumidores ante el alza de precios. Tecnologías como la Inteligencia Artificial pueden jugar un papel relevante para prevenir y resolver problemáticas del sector logístico”, señaló Gustavo Parés, director de NDS Cognitive Labs.

Ante los obstáculos que enfrentan las empresas de diferentes ramas en cuestión de cadenas de suministro, la Inteligencia Artificial juega el papel de aliada y ofrece una serie de soluciones para hacerle frente a estos desafíos.

La tecnología para gestionar y organizar las cadenas de suministro

La transformación digital es y seguirá siendo un elemento clave para que las empresas puedan afrontar los desafíos del 2022. De acuerdo con el informe Digital Fuel, elaborado por la firma KPMG, el 46% de los ejecutivos consultados consideraron que la inversión en el proceso de transformación digital aumentará durante 2022, mientras que el 27% consideró que el presupuesto para este fin se mantendrá en los niveles actuales.  

Las organizaciones que manejan cadenas de suministro no se han quedado atrás y han incorporado herramientas tecnológicas para optimizar, eficientar y tener un mejor control de sus procesos. Estos sistemas impulsados por Inteligencia Artificial, entre otras tecnologías, son especialmente útiles para empresas fabricantes, de transporte local, o internacional, retail o e-commerce.

“Actualmente existen diversos sistemas que permiten, mediante el análisis predictivo, el big data y los algoritmos de aprendizaje automático, facilitar la toma de decisiones, tener información en tiempo real sobre el estado del almacén, un envío o una devolución, así como la automatización de estos procesos, simular escenarios para prepararse ante riesgos y eficientar el funcionamiento de la cadena de suministro”, agregó el directivo.

Según el informe Digital Trust Insights México 2022, el 55% de los mexicanos consultados consideran que una de las principales amenazas de ciberseguridad para este año serán los ataques en el software de la cadena de suministro.

“Ante estos riesgos la Inteligencia Artificial puede ser fundamental, ya que hoy en día existen plataformas y algoritmos que analizan datos y patrones de ataque para prevenir futuras amenazas”, puntualizó Parés.

También por medio de sus soluciones, las empresas pueden tener un mejor control y administración de los movimientos en el almacén, así como información del espacio disponible y la optimización de flujos de material.

Además, las diferentes soluciones de la Inteligencia Artificial permiten el diseño de rutas más eficientes, tomando en cuenta diferentes factores como el tránsito, vialidades cerradas o condiciones climatológicas, además del seguimiento de los envíos en tiempo real.

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