El 70 % de las grandes empresas, según la consultora Gartner adoptarán previsiones para la cadena de suministro basadas en IA para predecir la demanda futura para 2030. La previsión basada en IA puede detectar de forma dinámica patrones complejos en series de datos temporales, lo que permite realizar previsiones más frecuentes y detalladas.
Hacer previsiones para la cadena de suministro sin intervención de los humanos que eliminen la necesidad de entradas manuales frecuentes y de intervenciones humanas regulares ofrece una oportunidad única de automatización escalable dentro de la planificación de la demanda. Al utilizar técnicas de machine learning, en vez de los motores estadísticos tradicionales, las previsiones basadas en IA pueden permitir a las organizaciones lograr previsiones sin contacto y obtener de forma constante un valor con menos riesgo de deterioro en precisión de los resultados.
La previsión basada en IA puede detectar dinámicamente patrones complejos en series de datos temporales, lo que permite realizar previsiones más frecuentes y detalladas. Además, puede aprender de conjuntos de datos, necesario para realizar predicciones automatizadas sobre la introducción de nuevos productos e iniciativas promocionales que tienen datos históricos limitados o inexistentes dentro de un conjunto de datos.
Pero a pesar de su potencial, la adopción de las previsiones de IA sin contacto para la cadena de suministro sigue siendo limitada en la actualidad. Su adopción más amplia se ve a menudo obstaculizada por la falta de una visión clara entre los responsables de las cadenas de suministro y a los retos relacionados con la integridad, la disponibilidad y la accesibilidad de los datos. Además, los cambios en los procesos necesarios para su implementación pueden encontrar resistencia por parte de los empleados acostumbrados a las prácticas de previsión tradicionales.
Para implementar las previsiones sin contacto basadas en IA para la cadena de suministro, Gartner recomienda a los responsables de planificación de la cadena de suministro que tomen varias medidas, que comienzan por definir una visión de las previsiones mediante un análisis de los procesos de colaboración actuales, los flujos de trabajo individuales, el tiempo perdido con los métodos tradicionales y las herramientas y sistemas de previsión que se utilizan. Con todo esto, pueden identificar áreas de mejora.
Además, es necesario que establezcan los parámetros de cambio empresarial, identificando los procesos, flujos de trabajo y métricas que deben redefinir para respaldar la previsión sin contacto. También tienen que definir la estrategia de datos sin contacto, e ir más allá de la dependencia de los datos históricos de ventas.
Para ello tienen que crear una estrategia de datos integral que incluya fuentes internas y externas. La participación de las partes interesadas, incluidos los socios comerciales, es esencial para garantizar la calidad de los datos, la gobernanza y las fuentes recurrentes.
El paso a la previsión basada en la IA requiere además una inversión en tecnología y habilidades. Estas pueden desarrollarse internamente, o externalizarse a través de soluciones de planificación de la cadena de suministro, plataformas de análisis o modelos de previsión como servicio. Las organizaciones deben garantizar el soporte informático y evaluar las soluciones en función del rendimiento del motor, la experiencia del proveedor y la alineación con su estrategia de datos.
Por su puesto, es necesario planificar el proceso de adopción de las previsiones sin contacto para la cadena de suministro. Para que tenga éxito es necesario que la organización confíe en los resultados generador por IA, para lo que hay que contar con comunicación continua sobre la incertidumbre inherente a las previsiones. Es necesario asegurarse de que los resultados sean explicables, comparar las previsiones de la IA con modelos simples y destacar las contribuciones de valor añadido con análisis e informes periódicos.
Para Jan Snoeckx, Director analista del Área de Cadena de suministro de Gartner, «el valor de las previsiones basadas en IA incluye una mejor toma de decisiones estratégicas, respuestas más rápidas a los cambios del mercado y flujos de trabajo de colaboración mejorados. Para ayudar a impulsar una adopción exitosa, los responsables de planificación deben articular claramente la urgencia de buscar previsiones sin intervención humana y situar la IA como un elemento central dentro de sus estrategias tecnológicas, en lugar de como una consideración adicional«.
