Las organizaciones del nuevo milenio utilizan Inteligencia Artificial para mejorar el management de abastecimiento y ayuda a tomar mejores decisiones, a la vez que impulsa la digitalización de procesos.
La Inteligencia Artificial (IA) ya forma parte de nuestro presente. Las máquinas y los sistemas pueden tomar decisiones “inteligentes” a partir de procesos realizados (aprendidos). Gracias a la IA ya existen autos sin conductor, servicios inteligentes de atención al cliente, apps en los celulares que predicen nuestros gustos y rutinas y nos sugieren información.
Las organizaciones del nuevo milenio utilizan IA, tecnología que “aprende” y ayuda a tomar mejores decisiones, a la vez que impulsa la digitalización de procesos. Se trata de programas y mecanismos que registran y procesan datos para entender mejor el entorno del negocio; esto permite predecir escenarios -e incluso, potenciales dificultades- y definir cuál es la mejor decisión, en función del objetivo a cumplir.
Inteligencia Artificial para mejorar el management
Un sistema que recibe gran cantidad de datos puede detectar, procesar y aprender. Constituye una herramienta estratégica para una planificación eficiente. Las organizaciones “data driven” saben que hay millones de datos para analizar; todo está ahí, a disposición… hay que saber qué buscar y para qué. Mientras tanto, los sistemas de IA son capaces de adaptar su comportamiento a partir del análisis de los resultados de acciones anteriores y trabajar de forma autónoma.
La clave de la implementación de Inteligencia Artificial se basa en cuatro pilares:
- Algoritmos genéticos. Similares a la secuencia de pasos con la que se forma el ADN.
- Redes neuronales artificiales. Con nodos de conexión que simulan el cerebro humano.
- Razonamiento lógico. Equiparable al pensamiento abstracto.
- Búsqueda del estado solicitado. Eligiendo entre las distintas posibilidades, algo similar a las decisiones que debe evaluar un ajedrecista antes de hacer un movimiento, por ejemplo.
Vale destacar que esta tecnología no viene a reemplazar el trabajo que desarrolla una persona, por el contrario, es una herramienta para potenciar su productividad porque procesa gran cantidad de información en tiempo récord y -con foco en lo que se necesita específicamente en el área- contribuye a tomar mejores decisiones.
La Inteligencia Artificial y una gestión de compra inteligente
La utilización de IA en el departamento de compras o abastecimiento surge de una clara política de innovación y digitalización de los procesos. Y, por su parte, la digitalización de la compra es el primer eslabón para contribuir a la eficiencia de la cadena de abastecimiento.
En el departamento de compras la IA sirve para:
- Entender lo que sucede en un ambiente dinámico con millones de datos.
- Detectar patrones para eficientizar la compra y el armado de stocks a partir de comportamientos.
- Planear mejor el inventario.
- Optimizar costos.
- Ahorrar tiempo de gestión.
A más inteligencia, menos interferencia. La tecnología de IA promueve la aceleración de procesos para alcanzar eficiencia y transparencia. La inteligencia debe ser de punta a punta: equipo de personas, procesos, análisis de datos, decisiones, sistemas.
Los principales insights que brindan las soluciones digitales con referencia a las compras son: Precio (orientador en la compra), productos (marca, stock), alertas (insumos, nuevos pedidos).
Para un mejor aprovechamiento de sistemas inteligentes, la organización debe promover la gestión del cambio y el desarrollo de nuevas capacidades en su equipo de compras. Los departamentos de Supply Chain hace tiempo que tienen en cuenta la IA en su operatoria. Incluso, se está hablando de “compras cognitivas”, ya que el sistema permitirá hacer predicciones y asumir el análisis de millones de datos de Internet, previendo información futura muy útil, por ejemplo, en la compra de materias primas o commodities. Este conocimiento promueve la posición estratégica de una empresa en el mercado, ya que puede emitir una orden de compra en el momento más rentable.
Se utilizan algoritmos de IA para analizar los datos de compras y buscar patrones recurrentes (Machine Learning). Muchas actividades relacionadas con la medición del rendimiento de las compras se han automatizado. Por ejemplo, en el mercado de Salud de Latinoamérica, la solución Plannexo utiliza un algoritmo que analiza los datos de compra de una institución en cierto periodo de tiempo para poder realizar proyecciones de compras equilibradas, sin sobre stocks y optimizando costos.
Para el vendedor también tiene muchas ventajas. La IA rastrea los hábitos y las compras de los clientes, lo que permite que el sistema prediga lo que cada usuario desea adquirir, la reiteración de compra, estacionalidades, etc. Se trata de una tecnología que sabe qué vender, porque conoce los detalles de comportamiento de los clientes.
