La IA y el aprendizaje automático: las principales apuestas para mejorar la cadena de suministro

31 de mayo, 2024

Las empresas pueden abordar la optimización de sus procesos y soluciones logísticas, con Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML). 

Estas tecnologías emergentes están abriendo nuevas fronteras en términos de productividad y eficiencia.  

Por ello, vamos a explicar por qué son las principales apuestas para mejorar su cadena de suministro, según las últimas investigaciones de Gartner y las tendencias actuales del mercado. 

Productividad sobre eficiencia y ahorro de costos 

De acuerdo con una encuesta de Gartner es que las organizaciones líderes en la cadena de suministro están priorizando la productividad por encima de la eficiencia y el ahorro de costos 

Esta tendencia refleja un cambio fundamental en la mentalidad empresarial, donde la mejora de los procesos ya no se centra únicamente en reducir gastos, sino en mejorar la capacidad de producción y la calidad del servicio 

Según Ken Chadwick, VP Analyst de Gartner, "el aumento de la productividad es el factor clave que impulsará el éxito futuro". 

Activos intangibles y valor digital 

Un aspecto destacado en la estrategia de las organizaciones de alto rendimiento es la movilización de activos intangibles, especialmente en el ámbito digital.  

Estas organizaciones están utilizando la IA y el ML para optimizar sus datos de la cadena de suministro y desbloquear nuevos valores.  

Por ejemplo, en lugar de centrarse únicamente en la eficiencia operativa, están buscando obtener valor de sus activos digitales, lo que se traduce en una ventaja competitiva significativa. 

Aquí las 5 áreas donde se obtiene valor en activos digitales:

  1. Asociación con TI para establecer mecanismos de seguridad de datos. 
  2. Creación de marcos de privacidad de datos éticos y vinculantes. 
  3. Implementación de medidas de ciberseguridad en contratos de proveedores y personal. 
  4. Captura y análisis de datos específicos de satisfacción del cliente. 
  5. Utilización de datos para mejorar la experiencia y satisfacción del cliente. 

Estas inversiones están permitiendo a las organizaciones no solo mejorar la eficiencia de sus operaciones, sino también ofrecer una experiencia superior a sus clientes y socios comerciales. 

Adopción completa de la IA y el ML 

Muchas empresas están avanzando desde la etapa inicial de implementación de la IA y el ML hacia una adopción completa.  

Esto se traduce en una mejor toma de decisiones y en la capacidad de desbloquear nuevas fuentes de valor a través de análisis avanzados y automatización inteligente. 

¿Cuál es el papel de las agencias aduanales en este contexto? 

Aquí 5 puntos a tomar en cuenta:  

  1. Automatización de procesos aduanales: La IA y el ML permiten automatizar tareas como la clasificación arancelaria, agilizando los trámites aduaneros. 
  2. Optimización de tiempos y costos: La automatización reduce tiempos de despacho y costos asociados a procesos manuales, mejorando la eficiencia operativa. 
  3. Gestión de riesgos y seguridad: Las agencias aduanales pueden detectar anomalías y patrones sospechosos en tiempo real para garantizar la seguridad de la cadena de suministro. 
  4. Colaboración y transparencia: La IA y el ML facilitan el intercambio de información entre diferentes partes involucradas, creando un entorno colaborativo y eficiente. 
  5. Desafíos y oportunidades: Aunque la adopción de estas tecnologías presenta desafíos, ofrece oportunidades significativas para mejorar la gestión aduanal y la experiencia en la cadena de suministro. 

En conclusión: 👇 

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