Desde anticipar la demanda de los clientes hasta optimizar las rutas de entrega, desde monitorear el desempeño de los proveedores hasta predecir las deposición de mantenimiento, la IA tiene el poder de elaborar la condena de suministro tal como la conocemos.
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Sin requisa, esto sigue dependiendo de un autor crítico: la preparación. De hecho, muchas organizaciones todavía están allá de estar preparadas estructural, cultural o tecnológicamente para integrar la IA a escalera, y con demasiada frecuencia se considera que la IA no es más que un elegante panel de control o un operación inteligente que puede incorporarse a los flujos de trabajo existentes. Lo que muchas empresas no comprenden es que sin las bases adecuadas, los resultados de la IA suelen ser decepcionantes, si no perjudiciales. Los datos de mala calidad, los sistemas fragmentados, el personal no capacitado y las defensas cibernéticas débiles pueden, de hecho, socavar la promesa de la IA, exponiendo a las empresas a fallas operativas y daños a la reputación.
Para utilizar todo el potencial de la inteligencia industrial, los líderes de la condena de suministro primero deben alentar sus operaciones existentes. Las empresas no deben apresurarse a introducir las últimas innovaciones, sino que deben cerciorarse de contar con la infraestructura en la que la IA pueda prosperar. Esto se friso en la integridad de los datos, personas capacitadas, una gobernanza sólida y una supervisión ética.
Hablando un idioma popular
Toda conversación sobre IA debería comenzar con datos. En las cadenas de suministro modernas, la información fluye entre proveedores, proveedores de provisión, fabricantes y minoristas de todo el mundo. Sin requisa, estos flujos rara vez se alinean claramente y los datos languidecen en silos, atrapados en formatos incompatibles y fragmentados en sistemas heredados que nunca fueron diseñados para comunicarse entre sí.
Aquí es donde la IA suele tropezar, ya que los algoritmos de formación inconsciente, por muy avanzados que sean, se basan en datos consistentes y precisos para ilustrarse patrones y hacer predicciones. Entonces, el primer paso con destino a la preparación para la IA es la creación de una “piedra de Rosetta” para las cadenas de suministro mediante la desenvoltura, normalización y estandarización de datos para crear un jerga popular que une sistemas, regiones y socios.
Una vez que los datos se vuelven interoperables, las organizaciones pueden comenzar a ver su condena de suministro como un ecosistema integrado en ocasión de un azulejería de entidades desconectadas, y la IA efectivamente puede comenzar a revelar conocimientos que conduzcan a una superioridad competitiva auténtico.
Las herramientas adecuadas para los trabajos adecuados
La tentación de adoptar soluciones genéricas y “universales” de IA es cachas, pero estos sistemas a menudo tienen dificultades para advertir los matices de la dirección de la condena de suministro. Una IA de condena de suministro verdaderamente eficaz debe comprender la dinámica específica de la industria, como la fluctuación estacional de la demanda, la volatilidad de los precios de las materias primas, las diferencias regulatorias entre los mercados y las interdependencias de las redes de provisión globales. Las herramientas de IA disponibles en el mercado pueden cachear patrones, pero sin conocimientos específicos del sector, sus conocimientos corren el aventura de ser superficiales o incluso engañosos.
Las soluciones de IA nativas de la condena de suministro se crean teniendo en cuenta estas complejidades y están diseñadas no solo para procesar datos, sino asimismo para interpretarlos a través de la vidrio de la experiencia operativa, ya sea en adquisiciones, optimización de inventario o dirección de riesgos de proveedores.
Protegiendo el núcleo digital
La misma interconexión que permite la visibilidad en tiempo auténtico en toda la condena de suministro asimismo puede aumentar la probabilidad de ataques cibernéticos, y la IA, con su “trío mortal”, es proponer, cuando los sistemas tienen paso a datos internos, están expuestos a entradas no confiables y pueden comunicarse externamente, introduce riesgos adicionales que los modelos tradicionales de ciberseguridad luchan por contener.
El ataque de ransomware a las operaciones de Jaguar Land Rover, considerado ampliamente como uno de los más costosos en la historia del Reino Unidodemostró cuán dependiente es la fabricación moderna de la continuidad digital, mientras que los ciberataques a los sistemas de facturación de los aeropuertos en toda Europa han provocado retrasos y cancelaciones generalizados, lo que ilustra cuán vulnerables siguen siendo las cadenas logísticas y de transporte..
En este entorno, la ciberseguridad ya no puede tratarse como una casilla que hay que marcar para ganar el cumplimiento, sino como un imperativo decisivo integrado en cada etapa de la asimilación de la IA.
La ecuación humana
Para muchos empleados, la IA sigue siendo una perspectiva intimidante, una tecnología en rápida proceso que amenaza con automatizarlos y dejarlos fuera de relevancia. Sin requisa, la IA no debe hallarse como una aparejo para reemplazar a los empleados humanos, sino para empoderarlos mediante la automatización de tareas repetitivas como el ingreso de datos o la programación rutinaria, liberándolos para concentrarse en la resolución de problemas, el pensamiento creativo, la construcción de relaciones y la planificación estratégica.
Para ganar esto, las organizaciones deben trastornar no solo en la tecnología adecuada, sino asimismo en formación continuo para respaldar que los empleados comprendan tanto la mecánica como las implicaciones de la IA, como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y el despliegue ético. Cuando las personas comprenden dónde es efectiva la IA y cuáles son sus límites, pueden usarla con confianza y responsabilidad, asegurando un enfoque “humano en el circuito”, crucial para juntar contexto y acogerse contra errores.
Suministrar la IA honesta
Incluso a medida que la IA se vuelve más capaz, sigue siendo tan ética como los marcos que guían su uso y, en la condena de suministro, el sesgo en los datos puede originar sesgos en los resultados, sesgar los pronósticos, las calificaciones de los proveedores o incluso las decisiones de la fuerza profesional. Las recomendaciones automatizadas sin supervisión e intervención humanas adecuadas pueden priorizar inadvertidamente los costos sobre la sostenibilidad, o incluso la eficiencia sobre la seguridad.
Es por eso que las organizaciones deben priorizar una gobernanza sólida y una supervisión ética, definiendo límites claros sobre cómo se entrena, implementa y evalúa la IA y asegurándose de que se incorpore transparencia en cada capa, garantizando que todas las decisiones puedan rastrearse, cuestionarse y mejorarse.
La gobernanza tiene el poder de elaborar la IA de “solo una aparejo” a un socio colaborativo. Las máquinas aportan velocidad y gratitud de patrones, mientras que los humanos aportan sentido popular, contexto y razonamiento pudoroso, y los circuitos de feedback entre los dos garantizan que los sistemas de IA aprendan de modo responsable con el tiempo, en tilde tanto con los objetivos comerciales como con los títulos sociales.
Del hype a la sazón
El delirio con destino a una condena de suministro preparada para la IA es un proceso de transformación intencional que afecta todos los aspectos de una ordenamiento, desde la obra de datos hasta la civilización de la fuerza profesional, las medidas de seguridad, el espíritu de gobernanza y las opciones tecnológicas.
Las organizaciones que tratan la IA como una posibilidad rápida probablemente se verán atrapadas en ciclos de prueba y error, gastando tiempo y metálico en sistemas que nunca funcionan del todo. Quienes la aborden con paciencia y propósito, por otro costado, descubrirán que la IA puede convertirse en mucho más que una aparejo de eficiencia, actuando como un habilitador decisivo que fortalece la resiliencia, progreso la previsión y fomenta la colaboración en todo el ecosistema de la condena de suministro.
La IA seguirá avanzando más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden predecir, pero los principios de la innovación responsable seguirán siendo la claridad de propósito, la calidad de los datos, el respeto por la ética y la inversión en las personas. A dilatado plazo, no serán los algoritmos los que definirán el futuro de las cadenas de suministro, sino los humanos que las diseñan, guían y perfeccionan.
carrera del autor
Eric Lefebvre, director de ingeniería de JAGGAER
Como director de ingeniería (CEngO), Eric establece y supervisa la logística tecnológica de Jaggaer. Con más de 25 primaveras de experiencia liderando equipos de tecnología, es un firme defensor de establecer una visión corporativa y luego desear a sus equipos el espacio para trabajar, garantizando que tengan la autodeterminación de utilizar todo su potencial.
Eric tiene una gran experiencia liderando equipos a lo dilatado de su carrera que se centraron en transacciones críticas de gran pandeo. Más recientemente, Eric fue CTO en Sovos, un proveedor completo de cumplimiento de facturación electrónica y servicios de informes 1099. Incluso se desempeñó como CTO de la dispositivo principal de negocios de saludo de pagos de Fiserv, donde dirigió una ordenamiento completo que respaldaba los volúmenes de procesamiento de tarjetas de plazo más grandes del mundo.
El estilo de liderazgo de Eric se perfeccionó durante los seis primaveras que pasó en la Urbano Doméstico del Ejército como ingeniero de combate y líder de escuadrón. Allí aprendió la importancia del profesionalismo, la responsabilidad y que la representación siempre es lo primero, pero las personas siempre importan.
