menu icon
close

Cadena de Suministro: mujeres, hombres y un poco de IA

Por Bernard Milian
Cinco personas, incluido un robot humanoide, están sentadas en estaciones de trabajo en una oficina moderna. El robot escribe mientras dos compañeros se sitúan a su lado y discuten algo en la pantalla. Otros colegas trabajan en escritorios cercanos, creando un ambiente de colaboración.

No es ningún secreto que la IA está de moda. En el campo de las soluciones de software para la cadena de suministro, si no tiene IA, está anticuado. No se preocupe, hemos empezado a introducir un poco de IA con buenos resultados en el SW Intuiflow…

Sin embargo, a los profesionales del sector les resulta difícil ver dónde es realmente importante la IA. ¿Ha visto algún caso en la vida real en el que la IA marque claramente la diferencia?

Hace unos meses, en una conferencia de Gartner, asistí a una presentación sobre la importancia de la IA para la planificación de la cadena de suministro: el gancho de la presentación mencionaba 7 aplicaciones prácticas. Las diapositivas presentadas por el analista eran muy profesionales y estéticamente magníficas… pero cuando se trataba de casos prácticos, no había nada concreto, solo conceptos.

Una búsqueda en Google muestra páginas de grandes consultoras que describen los beneficios de la inteligencia artificial generativa en términos muy genéricos. Ejemplo a continuación, sacado textualmente:

«La IA ayuda a planificar y programar la producción teniendo en cuenta factores como los cambios en la demanda de los clientes, la capacidad de producción, la disponibilidad de recursos y las prioridades de los pedidos. Al igual que sus capacidades de previsión de la demanda, la IA generativa puede desarrollar planes de producción, programar secuencias y asignar recursos de forma eficiente para minimizar los cuellos de botella y optimizar la eficiencia de la producción.»

Te hace pensar si no lo escribió el becario que utiliza ChatGPT…

En una reciente mesa redonda organizada por una organización de medios de comunicación de la cadena de suministro en Francia, varios desarrolladores de software debatieron sobre el tema y, al escuchar su discurso, el denominador común era que debemos tener IA, pero los beneficios no están tan claros.

Los humanos al mando

La realidad de nuestras cadenas de suministro es que son gestionadas a diario por hombres y mujeres. En cierto modo, esto es tranquilizador.

Cada día, estos hombres y mujeres toman decisiones operativas, tácticas y estratégicas. Por ejemplo, hacer un pedido, hacer el seguimiento de un proveedor, iniciar un envío, añadir equipos de producción, autorizar una inversión en capacidad, etc.

El reto para las empresas es garantizar que estas decisiones, tomadas a lo largo del tiempo por los profesionales de la cadena de suministro, contribuyan a mejorar los resultados: satisfacer mejor las necesidades de los clientes y ser más rentables.

Sesgos cognitivos y de comportamiento

Los seres humanos son muy buenos tomando decisiones, siempre que dispongan de la información necesaria para respaldarlas. Así que juegue a un simple “juego de la cerveza” con su equipo de responsables de la cadena de suministro y se sorprenderá de lo caótica que puede llegar a ser la situación creada por su equipo…

Regularmente organizamos «Flow Sim Game», un juego de simulación de flujos basado en el juego de la cerveza. El efecto látigo siempre es impresionante.

En la segunda fase del juego, basta con aplicar unas sencillas reglas de gestión -unos cuantos buffers DDMRP- y la misma cadena de suministro se vuelve estable y adaptable.

Sin IA. Simplemente con un modelo de gestión formal bien diseñado.

Según mi experiencia, muchas empresas se encuentran en esta fase, carecen de un modelo operativo bien diseñado, los equipos de la cadena de suministro trabajan con energía, normalmente en Excel.

Un cambio de generación

Los boomers como yo hemos conocido la industria sin sistemas ERP. Vimos la llegada del MRP y llegamos a sus límites. Implantamos los Kanban y alcanzamos sus límites. Participamos en la globalización y no estamos tan orgullosos de ello… Aprendimos en el trabajo y muchos de nosotros estudiamos para obtener nuestras certificaciones APICS.

Esta generación, junto con la Generación X, ahora en la cincuentena, está dando paso a los Millenials y a la Generación Z, que ahora están al mando cuando se trata de gestionar cadenas de suministro. Estas generaciones suelen tener una sólida formación teórica en gestión de la cadena de suministro, que nosotros no tuvimos. Se sienten cómodos con las herramientas digitales. Pero no han vivido la llegada de los métodos de planificación y no siempre tienen el sentido crítico necesario para cuestionar las promesas tecnológicas.

¿Cómo pueden beneficiarse de la IA?

Para ayudar a esta nueva generación de planificadores y responsables de la toma de decisiones, primero debemos poner en primer plano el diseño del modelo operativo. Sin un modelo operativo bien diseñado y unas normas de gestión adecuadas, la cadena de suministro no será ni ágil ni resiliente.

En esta fase de diseño, el impacto de la IA es insignificante: es sobre todo importante tener equipos bien formados que adopten un enfoque sistemático y que cuenten con el apoyo de la dirección de la empresa.

Una vez diseñado y montado el modelo, la IA puede empezar a desempeñar su papel de copiloto: facilitar la automatización de las tareas rutinarias y la gestión rápida de una gran cantidad de datos, para que los hombres y mujeres al timón puedan tomar las decisiones necesarias.

¡Antes de pensar en la IA, hay que centrarse en diseñar un modelo operativo ágil y resiliente!

Póngase en contacto con nosotros

Comparta esta historia, elija su plataforma

Facebook
Twitter
LinkedIn

Blogs recientes

Suscríbase a nuestra newsletter

También puede interesarle

A row of pipes releasing streams of water into a reservoir, illustrating a water filtration or supply system.

Optimizar el Flow, no los inventarios

Existen numerosas soluciones informáticas para optimizar los inventarios de productos. Basta con buscar en Google «optimización de stock» … En realidad, el stock no puede

Person in a suit sitting at a poker table with their head in their hands appearing frustrated.

Adicción a las previsiones

Durante los Juegos Olímpicos de París 2024 se hicieron todo tipo de predicciones sobre las posibilidades de medalla de los distintos países. Algunos incluso desarrollaron

A vibrant, multicolored 3D wave-like graph with peaks and valleys, representing data points on a grid with a dark gradient background. The colors range from yellow, green, blue, to red, creating a dynamic, abstract visualization.

La ley de los grandes números

En matemáticas, la ley de los grandes números es un principio fundamental de la teoría de la probabilidad, que establece que cuando un experimento aleatorio