Predecir el futuro incierto: el papel de la IA

En los dos últimos años se ha cuestionado la predicción de acontecimientos futuros basada en datos históricos. Las cadenas de valor se han enfrentado a un periodo de incertidumbre. Esta incertidumbre puede superarse mediante el uso de la inteligencia artificial, que permite a las empresas mantener el ritmo y adaptarse a los rápidos cambios de los mercados.

La pandemia ha cambiado para siempre las cadenas de valor, haciéndolas más dinámicas, activas, resistentes e interconectadas con los ecosistemas externos y los procesos internos. Según una encuesta del IBV, las empresas que decidieron innovar la supply chain incrementaron sus ingresos un 34% y la rentabilidad un 326%. La Covid-19 ha obligado a las empresas a convertir la resiliencia en una ventaja competitiva que ya no es opcional. La incertidumbre, la variabilidad y lo desconocido están en el centro de este periodo histórico. Por lo tanto, para mejorar la resistencia y la eficiencia, es necesario identificar los límites de la cadena de valor, adoptar la estrategia que maximice la capacidad y hacer que esta estrategia apoye la cadena de suministro. También es necesario definir qué cadenas de valor están expuestas a factores de riesgo como la Covid-19.

Optimizando la base tecnológica, automatizando los procesos empresariales y adoptando un modelo de negocio ágil, las empresas pueden lograr la continuidad en un mundo en constante cambio.

La inteligencia artificial puede intervenir sobre grandes volúmenes de datos, el verdadero oro del siglo XXI. Esto puede ayudar a las empresas a predecir, reaccionar y adaptarse rápidamente a los cambios. Los tres factores de éxito de la adopción de la tecnología en la supply chain son el diseño de soluciones basadas en el valor, la mejoría de los procesos de negocio y la producción e implementación de la tecnología sin problemas de continuidad, desarrollando UIs y UXs para apoyar los procesos. Incluso en escenarios sin problemas aparentes, pueden darse condiciones difíciles. Por ejemplo, cambios inesperados en la demanda, problemas de transporte o retrasos debidos a cuestiones previas. Las soluciones de inteligencia artificial pueden abordar eficazmente este tipo de complejidades, reduciendo el riesgo y creando valor. El uso de la inteligencia artificial -como la previsión basada en la analítica avanzada, las simulaciones de la supply chain utilizando el gemelo digital y las herramientas de optimización de la supply chain- puede aumentar la eficiencia y la resistencia de una empresa.

Los modelos de gobierno corporativo, planificación estratégica, asignación de recursos y gestión de riesgos están siendo revisados y cuestionados. Es importante que las empresas reconozcan su interdependencia con los sistemas sociales y medioambientales del mundo. De hecho, además de su propia capacidad de recuperación, es importante que las empresas contribuyan a la salud de la comunidad en la que operan y comprendan cómo evoluciona también el mundo del trabajo.
De hecho, las industrias deben esforzarse por perseguir dos objetivos a menudo contradictorios: aumentar la eficiencia y reaccionar rápidamente a los desafíos imprevistos.
Mientras que el aumento de la producción provocará cuellos de botella, los fallos inesperados causarán problemas logísticos.
Por lo tanto, toda la cadena de suministro se ralentizará y será menos resistente.
Pero la naturaleza no deja de proporcionarnos inspiración para reaccionar. Cuando el fuego destruye el bosque, la flora y la fauna se recuperan con el tiempo.
Por eso, el profesor de ingeniería de riesgos Nassim Nicholas Taleb se refiere a la naturaleza como la mejor gestora de riesgos por su antifragilidad.
Después de acontecimientos como una pandemia, es raro que los sistemas sociales vuelvan a las condiciones del pasado sin cambios. Esta incapacidad de volver a las condiciones del pasado debe verse como una oportunidad y no como una limitación, porque las debilidades del pasado son las causas de la crisis actual.

La Inteligencia Artificial equilibra la eficiencia y la resistencia incorporando la incertidumbre en simulaciones realistas de la realidad (gemelo digital) para ayudar a identificar los riesgos.
Esta tecnología permite entonces elaborar planes de acción óptimos para diferentes horizontes temporales.
A través del gemelo digital, se realizan numerosas simulaciones del futuro para permitir la resiliencia.
Las simulaciones pueden ayudar a analizar e identificar las causas reales de los cuellos de botella a lo largo de la cadena de suministro, o pueden ayudar a analizar el impacto de las decisiones estratégicas a largo plazo, como la decisión de abrir o cerrar un almacén o hacer grandes inversiones en la mejora de las tecnologías y la formación de la mano de obra.
La simulación y la optimización permiten un plan de ejecución óptimo incluso en contextos de crisis y de rápida evolución.
El uso de técnicas de inteligencia artificial a lo largo del proceso de toma de decisiones hace que todo el sistema sea más flexible y capaz de reaccionar rápidamente ante posibles retos.

En este contexto de gran incertidumbre, en el que la única certeza parece ser el cambio, las tecnologías capaces de recoger y procesar grandes cantidades de datos para crear escenarios de simulación y previsión en tiempo real serán de suma importancia para los responsables de la toma de decisiones. Ublique©, la plataforma de apoyo a la toma de decisiones de Spindox, se creó y consolidó para hacer frente a retos como éste. El nuevo modelo económico que estamos viviendo se caracteriza por dos fenómenos cada vez más evidentes: por un lado, la abundancia de datos significativos y, por otro, la posibilidad de utilizar estos datos en tiempo real para tomar decisiones relevantes. Lo que prevalece es un enfoque «basado en los datos», en el que palabras como «vasto» (gran cantidad de datos) y «rápido» (rapidez de ejecución de los análisis) se convierten en decisivas para los responsables de la toma de decisiones que se mueven en un entorno en el que la capacidad de reacción rápida es crucial. Gartner define una nueva generación de tecnologías, que es también un modelo de diseño, con el término «continuous intelligence».
Es un enfoque que va más allá del análisis descriptivo, de diagnóstico y de predicción, sino que proporciona una orientación prescriptiva, sugiriendo la mejor acción a tomar en el contexto dado.
Por eso se aplica a situaciones en las que los datos en tiempo real pueden mejorar significativamente las decisiones empresariales. Según Gartner, la inteligencia continua va a desempeñar un papel importante en los proyectos de transformación digital de las empresas. Ublique©, la plataforma de inteligencia de decisiones de Spindox, ha sido incluida entre las tecnologías globales de inteligencia continua en dos Gartner Hype Cycles. El primero está dedicado a las tecnologías analíticas que apoyan la experiencia del cliente, el segundo cubre el mundo de la analítica y la inteligencia empresarial en general. La inteligencia continua figura entre las tecnologías con mayor potencial en términos de beneficios empresariales, en un nivel clasificado como «transformador». Según Gartner, dentro de dos años veremos la adopción a gran escala de este tipo de soluciones.