GenAI y su potencial en la ‘supply chain’

La GenAI y otras ramas de la inteligencia artificial están cada vez más extendidas entre las empresas que buscan seguir siendo competitivas. Pero, ¿qué significa este término?

¿Qué es la genAI?

La genAI o inteligencia artificial generativa se centra en desarrollar algoritmos y modelos capaces de crear nuevos contenidos como imágenes, textos o rutas. Más allá de analizar datos preexistentes, es capaz de generar ideas inéditas y soluciones a diversos problemas. Para ello utiliza técnicas de machine learning avanzadas como el deep learning.

Aunque las raíces de la IA se remontan a los años cincuenta, la IA generativa se ha convertido en lo que es hoy gracias a varios hitos del siglo XXI. A finales del XX, en 1997, Deep Blue mostró el potencial de la IA en la resolución de problemas complejos al vencer al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Después, la década de 2010 vivió la revolución del deep learning, que transformó las capacidades del reconocimiento de voz e imágenes de la IA, así como el surgimiento de nuevos modelos generativos.

En consecuencia, la genAI puede clasificar y categorizar información, analizar y modificar estrategias y planes basándose en datos en tiempo real, generar múltiples contenidos automática y simultáneamente, resumir grandes textos extrayendo los datos más relevantes y facilitar respuestas instantáneas en formato de voz o texto. La genAI también tiene usos en la supply chain.

¿Cómo puede la IA generativa aportar valor a la cadena de suministro?

Aplicar la inteligencia artificial generativa puede resultar de ayuda en distintas áreas y procesos propios de la cadena de suministro, ya sea desde las fases iniciales hasta la logística de última milla. Según EY, el 40% de las organizaciones de la cadena de suministro están invirtiendo en genAI y esta tiene múltiples aplicaciones:

En la planificación

Gracias a la genAI, las compañías pueden generar escenarios en los que simular consecuencias y estudiar varios planes de acción antes de poner alguna iniciativa en marcha. Así, esta tecnología es útil a la hora de desarrollar la previsión de la demanda, preparar el plan de producción o anticiparse a la gestión de posibles riesgos.

En el aprovisionamiento

Servirse de la genAI para analizar información permite negociar costos y adquirir productos y materias primas de forma más rápida. Asimismo, esta herramienta posibilita monitorizar y analizar el comportamiento de los proveedores, agilizar su selección y obtener recomendaciones y rankings antes de tomar una decisión. Otra área en la que la IA generativa es de ayuda es la renovación de contratos.

En la fabricación

La genAI también posee aplicaciones en otros campos como en el mantenimiento predictivo, donde esta tecnología puede determinar qué máquinas o líneas podrían fallar en horas o días posteriores. Esta rama de la inteligencia artificial puede acelerar la fase de diseño de los productos e incluso su comercialización.

En la distribución

Uno de los usos más claros de la genAI en supply chain es la optimización de rutas de picking en los almacenes o fuera de ellos, con los vehículos de reparto. De este modo, los recorridos pueden personalizarse con criterios basados en el consumo de gasolina, la prioridad de ciertos envíos u otros factores como el tráfico. La genAI también puede emplear datos históricos o información sobre la meteorología con ese fin. Así se logran tiempos de entrega más cortos, una reducción de los costos y una mejor atención al cliente.

Usos de la IA generativa en logística

Además de las funciones ya mencionadas, la genAI puede ser una aliada en otras tareas comunes en el día a día de la logística:

• Optimización de inventarios. La IA generativa permite a las empresas ajustar sus niveles de inventario hasta lograr unos valores óptimos al ser capaz de analizar la demanda pasada y de prever la futura. El objetivo es evitar la escasez de existencias o el sobrestock.
• Personalización de experiencias del cliente. Los sistemas generativos automáticos pueden adaptarse a las preferencias de cada consumidor, recomendarles productos relacionados y ofrecerles un seguimiento de sus paquetes en tiempo real.
• Simulación de escenarios logísticos. Estudiar las repercusiones de escenarios como condiciones meteorológicas adversas o cambios en los recursos disponibles posibilita a las compañías anticiparse a potenciales problemas y es un ejemplo de la IA generativa.
• Detección de anomalías en la cadena de suministro. Los modelos generativos pueden detectar situaciones como retrasos inusuales en las entregas o fluctuaciones en la demanda, lo que es de ayuda para prepararse ante estas situaciones y coloca a la genAI como aliada de la supply chain.

GenAI vs. inteligencia artificial

Los sistemas de inteligencia artificial, ya sean locales —también conocidos como Edge AI— o en la nube, se utilizan para hacer análisis y predicciones. Sin embargo, la genAI va un paso más allá al ser capaz de crear información similar a la que la entrenó en primer lugar. Así, trasciende el simple procesamiento y genera contenido nuevo y original. La principal diferencia entre ambas tecnologías está relacionada con la complejidad y los objetivos de sus algoritmos.

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