Herramientas para un comercio más inteligente

Ante la ola de cambios tecnológicos que tienen un impacto en la cadena de valor, nos detenemos a analizar la inteligencia artificial tradicional y generativa, ya que será una herramienta clave en este 2024

Por Alejandro Dabdoub

Los avances científicos llegan más rápido de lo que las empresas son capaces de procesar. En el comercio en general, y la logística en particular, la tecnología juega un papel tan importante que, si uno se descuida, puede volverse obsoleto en un abrir y cerrar de ojos. La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la gestión de la cadena de suministro, haciéndola más eficiente, eficaz y sostenible.

Para hacer sentido de todo lo que pasa a nuestro alrededor, en esta ocasión queremos poner el foco en la inteligencia artificial generativa, ¿qué es, qué nuevas aplicaciones puede tener en el ambiente laboral y cuáles son sus posibles riesgos?

Inteligencia artificial: generativa vs. tradicional

El cerebro analítico. La inteligencia artificial (IA) es comúnmente comparada con un cerebro analítico. A través de algoritmos es capaz de procesar grandes cantidades de información, aprender, identificar patrones e implementar soluciones. En el comercio sirve, por ejemplo, para aumentar la eficiencia operativa, ahorrar tiempo en las rutas de entrega y anticipar la demanda del mercado.

La chispa creativa. De acuerdo con el propio ChatGPT, la inteligencia artificial generativa (IAG) añade una dimensión creativa a la fórmula tradicional. No sólo es capaz de analizar grandes cantidades de información y soluciones, sino que también aporta datos nuevos, imágenes, textos y, dependiendo de la definición, ideas. Su aplicación en el comercio gira en torno a encontrar nuevas estrategias y conclusiones a las que no llegan los métodos analíticos.

Usos para la cadena de suministro

Uno de los principales usos que se le ha dado a la inteligencia artificial tradicional es la optimización de rutas de entrega al reducir costos y tiempos de envío. La nueva tecnología generativa permite ir un paso más allá ya que es capaz de presentar escenarios donde los algoritmos no solo optimizan la entrega de mercancías, sino que también se adaptan en tiempo real a cambios inesperados como condiciones climáticas adversas o eventos de tráfico.

La ingeniería de software asistida por IA, con mejoras como la generación autónoma de código o traducciones de lenguajes obsoletos a idiomas de programación modernos, posibilitará que los ingenieros dediquen menos tiempo a tareas mecánicas, lo que les aportará tiempo para centrarse en labores más creativas.

La IAG facilita personalizar la experiencia de los clientes al estudiar los patrones de compra y preferencias para ofrecer nuevos productos o servicios. Todo lo anterior permite una mejor gestión del inventario al evitar excedentes o escasez ante cualquier imprevisto.

Otro ejemplo destacado de las nuevas innovaciones es el uso de sistemas de gestión de almacenes (WMS, por sus siglas en inglés) basados en inteligencia artificial. Empresas como Amazon han implementado algoritmos avanzados que optimizan la distribución de productos dentro de sus centros de distribución, reduciendo los tiempos de búsqueda y aumentando la precisión en el picking y embalaje de productos.

Asimismo, la tecnología blockchain ha ganado terreno en la industria logística gracias a su capacidad para garantizar la transparencia y la trazabilidad en las cadenas de suministro. Ejemplos como la alianza entre IBM y Maersk, que utiliza blockchain para rastrear contenedores marítimos en tiempo real, han demostrado el potencial de esta tecnología aunque el proyecto terminó por ser descontinuado a finales de 2022.

En cuanto a casos de éxito, el gigante del comercio electrónico Alibaba ha sido pionero en la implementación de tecnologías disruptivas en su cadena de suministro. Mediante el uso de algoritmos predictivos y análisis de big data, Alibaba ha logrado optimizar sus operaciones logísticas, reducir tiempos de entrega y mejorar la experiencia del cliente.

Riesgos y áreas de oportunidad

La IAG tiene el potencial de generar soluciones creativas, pero también puede heredar y amplificar sesgos existentes en las empresas dependiendo del algoritmo y la data disponible. Las decisiones pueden reflejar y perpetuar prejuicios sociales, lo que plantea desafíos éticos y reputacionales para las empresas.

Esto se debe principalmente a que, a diferencia de la inteligencia artificial tradicional, los algoritmos son tan complejos que incluso sus creadores no saben explicar cómo llegan a alguna conclusión específica. El problema empeora debido a que los desarrolladores no quieren dar a conocer las herramientas que usan para proteger secretos industriales, por lo que también se dificulta que las autoridades supervisen lo que está pasando.

La IAG promete soluciones creativas y nuevas, pero la saturación del mercado y los datos disponibles para su entrenamiento ha llevado, en más de una ocasión, a plagiar lo que hace la competencia. Esto es más evidente en cuestiones visuales como la creación de imágenes o video o incluso textos “nuevos” que suelen copiar el estilo y la información que está disponible en Internet.

Los avances tecnológicos están transformando la logística de manera radical y ofrecen nuevas oportunidades para la eficiencia y la innovación en toda la cadena de suministro. Las empresas que adopten estas herramientas de vanguardia estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos de un mercado cada vez más competitivo y exigente.