Los costos de la Inteligencia Artificial han disminuido en las últimas décadas. Con la tecnología informática actual, los métodos disponibles (incluido el código fuente) y los diversos conjuntos de datos disponibles en las empresas y plataformas públicas/sociales, casi todas las empresas podrían aplicar IA para lograr un beneficio.

La predicción de que la AI se utiliza en más y más aplicaciones, desde la gestión de existencias tradicional y el pronóstico de ventas hasta todos los rincones de nuestra vida cotidiana. Desde el monitoreo de la calidad del sueño hasta la recopilación y análisis de datos de nuestro ritmo cardiaco en un reloj de pulsera para entrenamiento físico.

La inteligencia artificial realmente no aporta inteligencia mientras a la IA no se le asigna un rol decisivo, pero produce un salto cuántico en las metodologías de predicción que minimizan la incertidumbre en todos los procesos.

La predicción es el proceso de completar la información que falta. La predicción toma información que está disponible en su empresa o en fuentes externas y la utiliza para generar información que la compañía no tiene, pero necesita.

La AI supera las estadísticas tradicionales

El análisis de regresión estadística ha sido el método de predicción más usado durante décadas. Las estadísticas tradicionales enfatizan ser correctas en promedio. La IA no requiere eso. Los métodos estadísticos tradicionales requieren la articulación de hipótesis para la especificación del modelo. La IA no necesita eso en la misma cantidad. Además, puede representar modelos mucho más complejos con muchas más interacciones entre variables.

¿Cómo funciona la IA?

La IA basada en redes neuronales para la predicción consiste más o menos en un reconocimiento de patrones, inicialmente entrenado y con autoaprendizaje y superación personal permanentes. Por ejemplo: Para reconocer las imágenes de un animal específico, un gato, la IA no utiliza reglas basadas en un árbol de decisión. Un sistema de IA basado en redes neuronales simplemente aprende siendo entrenando con datos (imágenes de gatos) y comentarios.

¿Dónde y cómo puedo aplicar la IA en mi empresa?

En todas partes, no hay límites técnicos, todo es posible.

¿Cuál es el problema de predicción específico que quieres resolver?

Esta es una pregunta excelente para comenzar. Primero debe definirse con toda precisión su problema y la solución esperada. Las cadenas de suministro son un parque de juegos perfecto para todos los métodos de IA, debido a las diferentes incertidumbres que presenta.

Para describir un problema, recomendamos utilizar un “lienzo AI”, dividiendo el problema/solución en 7 elementos, 4 elementos en el nivel de proceso: predicción, juicio, acción y resultado y simultáneamente 3 elementos en el nivel de sistema de IA: entrada, entrenamiento y retroalimentación.

La predicción puede ayudarlo a pronosticar las tendencias de la moda mediante el análisis sistemático de los influencers, de los competidores y de los consumidores, identificando exactamente el producto del mañana que lo llevará a una posición de liderazgo. La predicción es el siguiente paso lógico en los procesos de S&OP: una vez que haya implementado los procesos ágiles relevantes, el siguiente nivel es trabajar en las herramientas de predicción de IA.

Una predicción precisa lo ayudará a optimizar los niveles de stock y las capacidades de producción para evitar paradas de producción / fuera de stock. La IA en la gestión de riesgos lo ayuda a identificar los riesgos potenciales de la cadena de suministro en una “nube de parámetros de influencia” lo antes posible y a activar las medidas respectivas, que podrían ser un cambio de plan de producción, reordenar con carga aérea, y otras medidas similares.

Por Dirk Friebel, Director de Miebach Consulting en Alemania.