¿Cuál será la aplicación más exitosa de la inteligencia artificial (IA) en la cadena de suministro? Desde que el proveedor de TI OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022, ha habido un gran revuelo en torno a la IA generativa. Según una investigación reciente de la firma de analistas Gartner, la mitad de los ejecutivos de la cadena de suministro esperan adoptar la IA generativa (GenAI) este año. Sin embargo, probablemente aún no tengan una idea concreta de cómo implementar de manera significativa esta aplicación de inteligencia artificial generadora de texto y código, entrenada por un modelo de lenguaje grande, en sus cadenas de suministro y a qué escala.
El productor de café Jacobs Douwe Egberts integró un chatbot fácil de usar en ampliar el software de planificación de la demanda de Garvis en un proyecto piloto exitoso a mediados de 2023. Con él, los empleados aleatorios obtienen respuestas precisas y accesibles, por ejemplo, sobre las implicaciones financieras y logísticas de una campaña promocional.
Los mayores obstáculos
El mayor obstáculo para Adopción de inteligencia artificial generativa en toda la empresa. es la necesaria armonización del software subyacente de la cadena de suministro y los datos generados. Además, es necesario contar con tecnología de cifrado para evitar que se filtren datos corporativos a la aplicación pública de OpenAI.
Además, los costos de licencia de la IA generativa pueden ser enormes. Una licencia empresarial de ChatGPT cuesta más de $9,000 para 60 usuarios, con costos adicionales por cada consulta ("solicitud") además de eso. Si la mitad de todas las empresas realmente adoptan la IA generativa, preveo que esta burbuja estallará el próximo año debido a costos exorbitantes e ingresos decepcionantes.
Personalmente, veo el mayor potencial en la cadena de suministro en la llamada IA "estrecha". La startup suiza Afflux, nacida en la universidad técnica EPFL de Lausana, ya ha completado toda una serie de proyectos exitosos de IA en la cadena de suministro utilizando la combinación de un modelo de simulación y algoritmos de optimización. Al modelar con precisión una línea de producción existente en un modelo de simulación y luego utilizar varios algoritmos para optimizar la programación de la producción, se han logrado mejoras en la productividad de entre el 10 y el 30%.
Modelado a medida
El software estándar para la programación de la producción a menudo tiene sólo cinco o diez restricciones técnicas, mientras que un modelo de simulación puede aproximarse a la realidad con muchos más cuellos de botella con hasta un 99% de precisión. Estos gemelos digitales de líneas de producción y redes de distribución serán las aplicaciones de IA de mayor éxito en las cadenas de suministro. Sin embargo, requieren un modelado personalizado.
Martijn Lofvers, jefe de medios de la cadena de suministro de Trendwatcher
martijn.lofvers@supplychainmedia.nl
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- Fuente: https://www.supplychainmovement.com/winning-artificial-intelligence/
