Según Gartner un 25% de los informes de KPIs logísticos serán compatibles con GenAI para 2028
Según un análisis reciente de la consultora Gartner, para el año 2028, la IA generativa (GenAI) será responsable del 25% de todos los indicadores clave de rendimiento (KPI) en el campo de la logística. Este pronóstico resalta una tendencia significativa hacia la adopción de tecnologías avanzadas en la gestión logística.
Carly West, Directora Senior Analyst en la práctica de Cadena de Suministro de Gartner, señaló que el informe revela cómo el uso de GenAI ofrece una oportunidad para que los líderes logísticos obtengan información adicional para impulsar la eficiencia operativa.
West también destacó que el área de presentación de informes de KPI ha sido un desafío persistente para muchas organizaciones. Esto subraya aún más la relevancia de la integración de tecnologías como GenAI para mejorar la precisión y la agilidad en la evaluación del rendimiento logístico.
De acuerdo con una encuesta realizada a 127 líderes de la cadena de suministro en noviembre de 2023, se observa un cambio notable hacia la adopción de GenAI en la cadena de suministro y la logística. La encuesta reveló que la mitad de los líderes encuestados tienen planes de implementar GenAI en los próximos 12 meses, mientras que otro 14% ya se encuentra en etapas avanzadas de implementación.
Beneficios del uso de la IA generativa
La capacidad de los sistemas GenAI para emplear el procesamiento natural del lenguaje y así desentrañar los KPIs, brinda a los líderes del ámbito logístico la capacidad de resumir con celeridad múltiples fuentes de datos, reveló un informe especializado.
Esto habilita una serie de funciones esenciales, tales como:
- Generación de cuadros de puntuación detallados: Los sistemas GenAI van más allá de los números básicos, proporcionando insights adicionales sobre tendencias y patrones.
- Presentación y explicación de los resultados de manera clara: Comunican de forma comprensible, facilitando la toma de decisiones informadas.
- Realización de análisis exhaustivos para identificar las causas fundamentales: Identifican las raíces de los problemas, permitiendo soluciones efectivas a largo plazo.
- Evaluación minuciosa de los datos provenientes de los proveedores: Proporcionan una visión completa de la cadena de suministro, mejorando la colaboración y la eficiencia.
Este poder para reunir y consolidar una gama diversa de datos promete eliminar los obstáculos que actualmente enfrentan los líderes en la gestión logística, según resalta el informe especializado.
Además, la capacidad inherente de estos sistemas para comprender y detectar los desafíos en tiempo real promete revolucionar la forma en que se abordan los problemas operativos.
Esto facilitará la implementación de medidas correctivas de manera más ágil y eficiente, lo que a su vez se traducirá en mejoras palpables en el rendimiento logístico, impulsando tanto los resultados operativos como los financieros de las organizaciones.
Entendiendo la preparación organizativa
En el campo de la logística, la integración de la IA generativa se perfila como un elemento crucial para evaluar el nivel de madurez, cultura empresarial, capacidad interna y disponibilidad de datos y talento en las organizaciones.
José Reyes, también Director Senior Analyst en Gartner, resalta la importancia de evaluar la preparación de las empresas antes de iniciar la implementación de GenAI, similar a cualquier nueva tecnología. Es crucial revisar la infraestructura tecnológica existente y establecer los indicadores clave de rendimiento (KPI) apropiados antes de explorar cómo GenAI puede aportar valor.
Además, se subraya la relevancia de considerar cómo y cuándo los responsables de la logística pueden demostrar el valor de GenAI al liderazgo. Aprovechar las opciones integradas de presentación de informes de KPI a través de soluciones o tecnologías ya implementadas en la organización se postula como un camino para obtener beneficios más rápidos.
A medida que GenAI evoluciona, los líderes logísticos tienen la oportunidad de construir nuevos modelos sobre sus datos internos, simplificando así las consultas de métricas de KPI y mejorando la precisión y robustez de los informes. Este enfoque promete impulsar la eficiencia y la toma de decisiones fundamentadas en la logística.
Pero no todo son beneficios
En el campo de la logística, la IA generativa se reconoce como una herramienta de gran valor para las empresas. Sin embargo, como señala un artículo de A3 Association for Advancing Automation, también presenta desafíos que deben ser considerados:
- Es importante recordar que la computadora no siempre tiene la razón, y que la intervención humana sigue siendo crucial para interpretar y contextualizar los resultados generados por la IA.
- Los modelos de IA que son estáticos y no se actualizan corren el riesgo de volverse obsoletos con el tiempo, por lo que se debe estar preparado para realizar ajustes y actualizaciones periódicas.
- Evitar realizar cambios constantes en los modelos de IA, ya que esto puede afectar la estabilidad y la eficacia de los mismos.
- Es fundamental comprender que el valor de los modelos de IA no radica únicamente en la información que contienen, sino en cómo se aplican y utilizan en el contexto operativo de la empresa.
- Los sistemas industriales pueden beneficiarse enormemente de los modelos de IA construidos sobre bases de datos técnicas sólidas, lo que permite una optimización y una toma de decisiones más eficientes en la gestión logística.
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