Sin duda, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser parte de la ficción y se está convirtiendo en parte de la vida cotidiana de las personas, pero también de la operación de las empresas, incluyendo sus cadenas de suministro.
Para mostrar el impacto real que tiene esta tecnología en las compañías de México y Latinoamérica y cómo está revolucionando su operación, el Consejo Nacional de Ejecutivos en Logística y Cadena de Suministro (ConaLog) reunió a los expertos que compartieron sus experiencias con su implementación.
En primer lugar, Erik Markeset, Consejero Emérito de ConaLog y Director General de Tsol, brindó el contexto de la Inteligencia Artificial, definiéndola como el proceso cognitivo del humano recreado en una máquina.
La IA ha tenido en sí misma una revolución, pues la clásica está basada en reglas o algoritmos predefinidos y requiere una programación explícita o ingeniería manual; sin embargo la Inteligencia Artificial generativa ha surgido como un modelo que utiliza redes neuronales para generar nuevos datos o contenido.
Es ésta, destacó Markeset, la que mayor “ruido” ha causado en las empresas y la vida cotidiana. Y es que esta IA aprende patrones y características a partir de datos existentes para producir resultados originales, creando salidas diversas como texto, imágenes, sonidos y más, a menudo sin programación explícita de resultados.
La aplicación más conocida de la IA generativa son los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), como ChatGPT, y que se han vuelto accesibles al público general.
Aterrizando esto en el uso de la cadena de suministro, Erik Markeset reveló que actualmente las empresas ya están usando esta tecnología para investigar datos y clasificarlos, así como complementar sus TMS y WMS, revisando históricos, hacer proyecciones de inventario y personal.
La IA y la ciberseguridad
Presente en el panel organizado por ConaLog, Gustavo Equihua, CIO de Frialsa, reveló que, si bien han encontrado diversas aplicaciones de la Inteligencia Artificial en su operación, han desarrollado algoritmos de autoaprendizaje para detectar y responder a amenazas cibernéticas en tiempo real, centrándose en el comportamiento anómalo de sistemas y dispositivos.
Al ser un proveedor logístico del que dependen muchas empresas apostaron por utilizar la IA para proteger la cadena de suministro: “Lo que hace es detectar el comportamiento anómalo que pueda haber en los sistemas o en los usuarios; la herramienta aprende qué es lo que hacen las personas, los equipos, y cuál es el comportamiento normal.
“Si alguien empieza a hacer actividades raras y genera alertas; también puede detectar ataques de malware, phishing y otras amenazas”, explicó.
En Frialsa este sistema ha sido automatizado y toma acciones inmediatamente para bloquear y neutralizar cualquier ataque.
Conscientes del rápido avance de las amenazas cibernéticas, se trata de una IA en constante aprendizaje de comportamientos internos y sobre otros entornos: “Tenemos aproximadamente seis años utilizando esta tecnología y la hemos ido perfeccionando”, dio a conocer.
Gustavo Equihua que sumado a ello, Frialsa trabaja con los riesgos a los que están expuestos los usuarios, con base en distintos niveles de riesgo.
Así, la compañía ha desarrollado capacitación personalizada según el comportamiento y las necesidades específicas de cada uno.
Estas herramientas de capacitación basada en la IA les han permitido crear plantillas automatizadas e informes, reduciendo la carga administrativa, un beneficio particular considerando que de los más de 9,000 colaboradores en Frialsa son usuarios de algún equipo.
Equihua agregó que entre otros usos que Frialsa le ha dado a la Inteligencia Artificial son: atención al cliente sobre el estado de órdenes inbound / outbound / entrega, optimización de rutas y manejo de carga, visibilidad inteligente en tiempo real, analítica predictiva, automatización de almacenes y modelado de las operaciones.
Grupo Herdez y la planeación
La complejidad de la logística de Grupo Herdez, que incluye cadenas multitemperatura, emprendió en 2015 su recorrido de digitalización con la meta de una mejora de procesos y planeación de su cadena de suministro.
Gerardo Franco, Director de Planeación de la Demanda y Suministro de la empresa, narró que concretamente iniciaron con la implementación de la IA durante la pandemia, pues la dinámica de la demanda cambiaba constantemente y necesitaban “ir un paso adelante” en la cadena de suministro.
La Inteligencia Artificial llegó a Grupo Herdez para un soporte en los pronósticos del comportamiento de sus clientes y entender qué es lo que buscan. Este proyecto les ha permitido más del 90% de sell out.
El siguiente paso de la compañía es pronosticar los costos de componentes de productos de su línea y los que están por lanzarse y así que la IA haga una propuesta de alguna materia prima similar y eso ayude a mejorar costos sin sacrificar la calidad.
Grupo Herdez también ha invertido en una Torre de Control de Planeación, que monitorea la cadena de suministro, incluyendo desviaciones en planeación, transporte, inventarios: “Sabemos que la bola de cristal nadie la tiene y que siempre va a haber una variabilidad, por eso necesitamos tener la mayor visibilidad en la cadena”, expresó el directivo.
Franco reveló que toda esta labor les ha permitido niveles de servicio del 98 por ciento, cifra que hace 10 años se colocaba en 88 por ciento. Además, en la última década ha sido acreedor en tres ocasiones del reconocimiento como mejor proveedor de Walmart.
El directivo también dio a conocer que Grupo Herdez ha trabajado con el capital humano para amortiguar la resistencia al cambio y la incorporación de tecnología.
En este renglón, se han enfocado en mejorar los perfiles para la planeación, para definir los roles y responsabilidades que los colaboradores tienen frente a las decisiones que toma la IA.
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Reducción de fraude
Leonardo Waissmann, co-fundador de Charla, compartió la experiencia de la empresa ifood en Brasil, una empresa de delivery que gestiona 30 millones de pedidos utilizando 25 millones de rutas al mes.
Con la implementación de la IA redujeron en 40% los costos de asistencia al usuario e incrementaron en 23% pedidos con la personalización.
Sin embargo, para Waissmann el número más importante es referente a la reducción de fraudes en la plataforma, que ya se coloca en menos del 0.1 por ciento.
Transporte inteligente de ganado
Waissmann también dio a conocer la experiencia de UBOI, una empresa especializada en el movimiento de ganado vivo que basa su operación en la Inteligencia Artificial para encontrar las mejores rutas y momentos para trasladar esta carga sin estresarla ni comprometer su calidad.
UBOI desarrolló una plataforma digital personalizada, para programación anticipada y seguimiento en tiempo real de las operaciones, con algoritmos predictivos para optimización inteligente de rutas, selección ideal de conductores y vehículos, monitoreo automatizado y continuo de las condiciones operativas y del bienestar animal.
Como resultado, lograron reducir hasta un 25% en los costos logísticos, una mejora de hasta un 30% en la eficiencia operativa, más de 400,000 animales transportados con seguridad y calidad, así como el incremento del 20% en puntualidad y satisfacción del cliente.
Grupo Tracker y la eficiencia de combustible
La empresa brasileña Grupo Tracker necesitaba encontrar una forma de reducir el consumo de combustible de su flota y promover prácticas de conducción más económicas para lograrlo.
Con la implementación de la IA, analizó sus datos de operación y los de Waze para generar un modelo predictivo de consumo, evaluando los datos de tránsito para definir el impacto en el consumo de combustible en porcentaje.
Esta información fue aplicada en distintos escenarios presentados por el modelo de consumo para definir la mejor ruta, el cual es correcto en el 99% de los casos en los que se solicita la optimización del consumo de combustible.
Como resultado se ha logrado una optimización del consumo de combustible 23% y un ahorro anual de 281,000 dólares.
Ver para creer
Waissmann señaló que la implementación de la IA sirve, sí o sí, para tres puntos e incluso han dado resultados en clientes en Latinoamérica como:
- Optimizar procesos: +7% de beneficio neto por optimización de la red productiva y logística, +37% retención de talento y -24% error en previsión de demanda.
- Incrementar ingresos: +58% de ingresos en campañas, +15% en aumento de participación de mercado y +80% en captar oportunidades de diferencia de precios.
- Reducir costos: -42% de horas extra, -12% de fraudes, -55% de ausentismo, -20% de ruptura y exceso de existencias, y -35% del mantenimiento reactivo.
Para demostrar el funcionamiento de estas herramientas, Gustavo Equihua y Leonardo Waissman presentaron en vivo cómo funcionaría una plataforma LLM para la operación de una empresa como Frialsa.
Esta plataforma fungió como un ChatGPT que informa el estatus de pedidos y sus facturas, con respuesta ágiles y concretas, sin necesidad que el usuario recurra a la plataforma de la empresa y busque manualmente los datos que requiere. Asimismo, se trata de una solución cerrada a la operación de la compañía, lo que hace aún más eficientes sus respuestas.
Ante la audiencia reunida por ConaLog, los directivos dieron esta muestra que es sólo un pequeño atisbo de los alcances que la Inteligencia Artificial tiene en la cadena de suministro.
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