Las irrupciones en las cadenas de suministro apuntan a que cada vez serán más frecuentes y una manera de responder a estos cambios con resiliencia y oportunidad son las herramientas de Inteligencia Artificial (IA), coincidieron expertos convocados por #SoyLogístico Asociación. 

Paty López, directora Senior de Soluciones en Relex Solutions, comentó que las disrupciones en las cadenas de suministro globales serán cada vez más frecuentes y con mayor impacto, por lo que se el concepto de resiliencia evolucionó a un concepto “antifragilidad”.

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«La resiliencia es: te caes, te levantas. La antifragilidad es: cómo le hacemos para que no te caigas”, cómo hacer más robustas las cadenas de suministro ante los cambios externos dijo en el Foro #Desayunando Logística.

Retos

Aunado a estos retos, Miguel Collado, director de Cadena de Suministro de Grupo Herdez, expuso que también hay cambios constantes en los patrones de consumo por lo que los tiempos de planeación se acortaron.

Antes se podía planear en un escenario de cinco años, ahora se planean casi por semana para el abasto de suministros, lo que a su vez impacta a los proveedores, detalló.

Para Adolfo de Unánue, director académico e investigador del Instituto Tecnológico de Monterrey, apuntó que las cadenas de suministro y las empresas deben de mantenerse viables ante los cambios externos.

Por su misma naturaleza, los cambios externos no son predecibles, ni controlables, entonces lo que las empresas necesitan es tener mucha flexibilidad, la cual debe ser provista por humanos y apoyados con inteligencia artificial, agregó De Unánue.

Herramientas de IA

Adolfo de Unánue, Director académico de la Escuela de Gobierno y Transformación Pública del Instituto Tecnológico de Monterrey, dio tres consejos para comenzar a adoptar herramientas de Inteligencia Artificial en las cadenas de suministro. 

Primero. Entender cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial. No se trata de atender problemas que ya teníamos con una nueva herramienta, si no de repensar, la capacidad de desbloquear lo que se nos permite con inteligencia artificial o ciencia de datos.

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Segundo. Que se pueda plantear bien el problema, es decir, estas son las metas que quiero lograr, esto es lo que quiero predecir, por ejemplo, si para hacer su planeación antes usan indicadores de ventas, ahora con Machine Learning pueden ser predicción por SKU, por punto de venta o por tienda.

Tercero. Entender que la inteligencia artificial es un producto de software. Tienen que ver un equipo o una organización que se encarga de conectarlo, mantenerlo, modificarlo

“No están comprando un pedazo de software que pueden conectar y abandonar. Esto cambia organizacionalmente las cosas y generalmente se forman en equipos transversales” para atender estas nuevas herramientas, destacó el académico.

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