Aunque todavía de manera muy incipiente, la IA generativa asoma como una herramienta innovadora que puede cambiar varias reglas de juego. Un informe reciente anticipa de qué manera y en cuánto tiempo impactará en el sector, y qué posibilidades ofrecerá.
La Inteligencia Artificial Generativa es una herramienta innovadora que está cambiando las reglas del juego en la cadena de suministro y la logística. Con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, el sistema ChatGPT se está convirtiendo en el estandarte de la Inteligencia Artificial, demostrando cómo la tecnología es capaz de llevar a cabo nuevas tareas que antes solo podían ser realizadas por humanos.
Se espera que en los próximos cinco años el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa se sienta en numerosas ramas de la economía aunque podría demorar hasta una década en el caso de la logística por la complejidad de sus procesos.
En este contexto de transformación, Manhattan Associates Inc., compañía tecnológica dedicada a ofrecer soluciones para la cadena de suministro y la logística, analizó en un reciente informe la manera en la que la Inteligencia Artificial generativa puede impactar en la logística y qué implicaciones supondrá.
En esa línea la compañía destacó nuevas posibilidades que esta tecnología ofrece al sector:
Optimización a través del análisis predictivo
Entre las posibilidades que ofrece la IA generativa se destaca el análisis predictivo. Esta tecnología es capaz de analizar datos de diferentes fuentes, como pedidos de clientes, programas de producción y niveles de inventario, para hacer predicciones sobre la oferta y la demanda futuras. De este modo, se puede optimizar la cadena de suministro, reducir el desperdicio y aumentar la eficiencia.
Gestión del inventario más eficiente
La gestión de inventario también es una de las soluciones que la IA generativa ofrece. Este sistema permite monitorear los niveles de inventario en tiempo real y predecir cuándo se agotará el stock de ciertos productos. Esto puede ayudar a las empresas a evitar los desabastecimientos y el exceso de existencias, lo que a su vez puede reducir la pérdida de ventas y aumentar los beneficios
Servicio al cliente personalizado
Otra de las ventajas que ofrece la IA generativa es la posibilidad de brindar un servicio al cliente personalizado. Los consumidores pueden obtener respuestas rápidas y precisas a sus preguntas sobre la disponibilidad de un producto, los tiempos de envío y las opciones de entrega. De este modo, se reduce el estrés y la lentitud del proceso de contacto, y se mejora la eficiencia de la empresa. Es un punto crucial, ya que con la expansión del consumo electrónico este factor se convirtió en un elemento fundamental para la fidelizacion de los clientes. Las empresas que fallan en este punto, los pierden.
Automatización del proceso de compras
La IA generativa también puede ser de gran utilidad para automatizar el proceso de compras, mediante el análisis de datos sobre el rendimiento del proveedor, la calidad del producto y los precios. De este modo, las empresas pueden tomar mejores decisiones de compra y negociar mejores acuerdos con los proveedores.
Generación de documentos
Por último, la IA generativa ofrece la posibilidad de generar documentos de forma más sencilla y efectiva. Con el modelo de lenguaje de gran tamaño de la IA, las empresas pueden crear contratos y mantener la información bien documentada, sin tener que subcontratar este aspecto de su negocio a un tercero. Esto es especialmente útil para las pequeñas y medianas empresas que no cuentan con los fondos necesarios para hacerlo
Un avance por etapas
A pesar de las múltiples opciones que ofrece la Inteligencia Artificial Generativa, el informe señala que todavía le queda bastante camino por recorrer y anticipa que contará con la suficiente madurez como para ser dominante en distintos sectores de la economía en los próximos cinco años.
En cambio, en el sector de la logística esta incorporación podría demandar todavía más tiempo. Según las estimaciones de Manhattan Associates Inc. Este proceso podría demorar al menos una década debido a que los modelos de la cadena de suministro son complejos y específicos para cada empresa.
