miércoles, 4 agosto 2021
Consultoría Logística

Los retos y realidades de la aplicación de la inteligencia artificial en la cadena de suministro

En otra colaboración reciente de Drip Capital en la Revista Aduanas, hablábamos sobre las tendencias de logística 4.0 y cómo estas optimizarán todos los niveles de la cadena de suministro, sobre todo de utilidad para las PyMEs. En esta misma línea, resulta interesante también poner sobre la mesa la forma en que la Inteligencia Artificial (IA) ayuda a hacer mucho más eficiente a la cadena de suministro.

El concepto de la IA ha permeado casi todos los campos productivos para generar procesos inteligentes que anteriormente solo desempeñaban los seres humanos, ya que, al tener cierta complejidad, no se pueden dejar a las máquinas simples.

Otra característica es que requieren de cierto aprendizaje y evolución, que solo un mecanismo de machine learning y análisis de data pueden generar.

En términos prácticos, en la IA confluyen tres factores imprescindibles:

  • El primero es la gran capacidad de almacenamiento de los sistemas, lo cual está sustentado por una robusta infraestructura tecnológica.
  • En segundo lugar, y como principal materia prima, la inmensa cantidad de datos disponibles sobre distintos aspectos que pueden ser identificados, cuantificados y analizados por mecanismos tecnológicos, también conocida como la data.
  • El tercero y último, pero no menos importante, es la capacidad que las herramientas tecnológicas o algoritmos tienen para el procesamiento de toda esta data para obtener respuestas donde previamente se ubicaba una necesidad. Con ella es posible responder preguntas complejas y resolver problemas de la forma más eficiente.

En qué se aplica la IA en la cadena de suministro

Desde el desarrollo de actividades repetitivas, pero con cierto grado de complejidad, pasando por el análisis de movimientos de productos o materias primas, las rutas que se trazan en cuanto a la transportación y hasta la simulación de escenarios para la obtención de riesgos, costos y tiempos de producción.

También se incluyen funciones de mantenimiento de instalaciones, facturación, finanzas empresariales, marketing y hasta temas de recursos humanos, la IA se puede aplicar en la totalidad de los procesos de la cadena de valor.

Sin embargo, es importante mencionar que, aunque la IA y sus aplicaciones tienen un gran potencial, la realidad es que aún existen una serie de retos significativos.

Entre ellos, la alta inversión que se requiere para, en primer lugar, el despliegue de la infraestructura por la cual correrán los datos, sea alámbrica o inalámbrica, los sensores y sistemas de monitoreo, así como los insumos para el almacenamiento de la data.

En segundo lugar, las herramientas de análisis o algoritmos especializados que analizarán esa data y, en tercero, la escalabilidad o la forma de manejar el crecimiento de trabajo sin perder calidad.

Con estos retos en mente, un buen punto de partida es el análisis que debe desarrollar el tomador de decisión de TI, considerando cuál será la mejor vía para la implementación de soluciones de IA en la cadena de suministro.

Para dicha estrategia es importante establecer primero qué tipo de IA es la más apremiante en la empresa, ya sea para mejorar en la experiencia del cliente, aumentar productividad, reducir mermas o el trazo de las rutas más efectivas desde la primera milla, los largos trayectos o la última milla.

Ya definido el primer gran paso, se deberá establecer el plan de financiamiento para dicha implementación y para ello resulta altamente necesario hacer una revisión exhaustiva a la hoja de balance, así como medir los momentos en que se encuentre la organización.

Es imprescindible establecer el nivel de recursos económicos disponibles que tenga la empresa y hasta qué punto puede y debe adquirir deuda, o de qué tipo de financiamiento podría valerse para dicho fin, pues tan es digno de consideración un crédito bancario, como lo pueden ser esquemas de leasing, factoraje, u otros disponibles en el mercado.

En esta parte del camino lo importante es determinar el nivel de solvencia de la organización y evitar cualquier riesgo de sobre apalancamiento.

Escrito por Edmundo Montaño, director general de Drip Capital México


Sobre Drip Capital
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