Los nuevos modelos basados en algoritmos avanzados y Machine Learning y la cadena de suministro

Hoy en día las empresas se enfrentan a un entorno comercial cada vez más desafiante, marcado por la constante evolución de preferencias de los clientes. Afortunadamente, la IA emerge como una solución prometedora para estos desafíos. Esto mediante el uso de algoritmos sofisticados y técnicas de aprendizaje automático, que permitan a las organizaciones optimizar su cadena de suministro. Así pues, ajustándose pro-activamente a las cambiantes tendencias del mercado.

Actualmente, sectores como el de la salud, la microtecnología, alimentación y comercio se encuentran entre los beneficiarios de esta tecnología. Así como el e-commerce y las campañas de correo electrónico. Por ejemplo, en el caso específico del marketing, este emplea algoritmos de IA para analizar las interacciones de los clientes en tiempo real. De manera que se pueda ajustar el stock a los movimientos de los usuarios.

Optimización de la cadena de suministro mediante el Machine Learning

Así lo explica Javier Orús (CEO de PredictLand), en referencia a que la industria enfrenta eventos imprevistos que impactan las tendencias del mercado. Estos cambios repentinos resultan en disminución de la demanda en ciertos segmentos, lo que requiere una rápida reorientación hacia otros. Por ello, el cómo las empresas afrontan esta realidad es clave para optimizar la cadena de suministro y mantenerse competitiva, destacando el Machine Learning como una solución efectiva.

Ya que la IA tiene la capacidad de aprovechar recursos de diversas fuentes de datos. Ya sean internas o externas a la empresa, lo que genera informes detallados sobre las dinámicas del mercado. Esta capacidad de recopilar información es lo que permite a los líderes empresariales tomar decisiones estratégicas. Lo que se traduce en una disminución notable de las pérdidas por excesos o falta de productos.

Machine Learning en la gestión de inventario

Asimismo, la empresa asegura que ya se implantan exitosamente soluciones de Machine Learning que permiten optimizar la cadena de suministro a través de algoritmos avanzados. De manera que sea posible diseñar una estrategia para mantener un flujo constante del inventario. Pero eso no es todo, ya que también aporta beneficios a los procesos internos de la empresa, aliviando la carga de trabajo en diversos departamentos.

Según Orús, las empresas que deciden cerrar la brecha y dar el salto a la IA no solo experimentarán mejoras de producción o distribución, sino que también fortalecerán su capacidad de adaptación ante situaciones imprevistas o cambios repentinos en el mercado. Sin mencionar que al complementarla con una infraestructura adecuada, les brindará la posibilidad de asegurar su escalabilidad a largo plazo.

Transformando datos no procesados en insights estratégicos

Otro aspecto muy importante, el cual es clave para optimizar la cadena de suministro mediante Machhine Learning es su capacidad de analizar datos no procesados. Básicamente, todos aquellos datos en forma de textos, imágenes, videos, audios y más, los cuales son transformados para obtener información útil para organización. Estos pueden venir de redes sociales, comentarios de páginas webs o incluso noticias, permitiendo obtener insights que contribuyan a la toma de decisiones.

De esta manera, los modelos de Inteligencia Artificial logran mejorar y perfeccionarse con el tiempo. Lo que se traduce en una mayor precisión al predecir la demanda. Lo que también se refleja en una mayor precisión al predecir la demanda. Este proceso de mejora constante también se refleja en la calidad de las predicciones. Ya que los modelos aprenden de la información recopilada en la base de datos que van formando a lo largo del tiempo.

Consideraciones en la implementación de Machine Learning

Si bien hasta ahora todo son ventajas, no quiere decir que la aplicación del Machine Learning esté falta de desafíos para la cadena de suministros. De hecho, expertos de PredictLand AI hablan sobre la necesidad de implementar datos de gran calidad. Ya que esto es lo que garantizará mayor precisión al momento de analizar las tendencias del mercado. Por lo que una falta de estos podría conducir a sesgos o interpretaciones erróneas que afectarían la efectividad de las operaciones.

Por su parte, Javier Orús nos recuerda que para implementar la IA en la previsión de la demanda se requiere una planificación estratégica. De lo contrario, esto podría tener efectos contraproducente. Por lo que es importante colaborar estrechamente con nuestros departamentos internos y expertos externos en tecnología. Esto para asegurar una correcta adopción de la IA que garantice que se aproveche su máximo potencial.

Afortunadamente, hoy en día este es un campo que continúa evolucionando y mejorando sus capacidades. De ahí que cada vez más empresa deciden ahondar en la utilización de algoritmos complejos, con el objetivo de agilizar y mejorar sus procesos. En este contexto, la forma en que se implementan vuelve fundamental para los proveedores, quienes se esfuerzan en desarrollar modelos más eficaces y escalables.