Vivimos en un mundo que cambia a una velocidad sin precedentes. Hoy, al intentar pronosticar o planificar, debemos contemplar una gran diversidad de factores que actúan como interruptores imprevisibles. Algunos de los más relevantes son:
- La incertidumbre política y tecnológica.
- La inflación.
- Las diferentes formas de adoptar y asimilar la tecnología.
- La necesidad de que los pronósticos integren y anticipen estos cambios.
En este escenario, ya no basta con apoyarse únicamente en los datos internos o en la experiencia acumulada. Tradicionalmente, las empresas basaban buena parte de su información en datos históricos, recogidos durante años. Este enfoque funcionó durante mucho tiempo, pero esa realidad está cambiando. Los modelos clásicos de análisis se muestran cada vez menos eficaces frente a un entorno dinámico, repleto de nuevas variables y rupturas.
Hoy nos enfrentamos a:
- Fluctuaciones permanentes en las tarifas y en las tasas de interés.
- Cambios políticos y tecnológicos continuos.
- Fenómenos sanitarios globales, como la pandemia, que alteran hábitos de consumo, disponibilidad de recursos y prioridades sociales.
Todo ello produce una cantidad de datos abrumadora y tendencias que aparecen y se desvanecen en períodos cada vez más breves. Es habitual que las series de datos que manejamos sean cortas —dos o tres años—, lo que obliga a encontrar métodos más ágiles y flexibles para aprovecharlas.
Por eso, resulta imprescindible combinar distintas metodologías de pronósticos y definir estrategias diferenciadas según cada escenario. En este contexto, surge un desafío clave: los sistemas tradicionales no están preparados para procesar datos que crecen exponencialmente y que cambian a velocidades desconocidas hasta hace poco.
Si bien solemos pensar de inmediato en los datos generados por las redes sociales, la cuestión es más amplia. Necesitamos tecnologías que permitan analizar esta información de forma rigurosa y convertirla en decisiones de negocio relevantes, especialmente si aspiramos a ser verdaderamente customer centric. Lograrlo no es sencillo: más datos, mayor rapidez de procesamiento y capacidad de traducir esos hallazgos en acciones concretas que impacten en la experiencia del cliente.
Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) se convierte en un aliado estratégico.
La inteligencia artificial como complemento humano
¿Cómo gestionar semejante complejidad? La inteligencia artificial no está diseñada para reemplazar a las personas, sino para complementarlas. Su efectividad depende de la calidad y pertinencia de los datos que se le proporcionan. En otras palabras, una IA bien alimentada puede ser un poderoso recurso de apoyo.
En áreas como la planificación de la cadena de suministro, los profesionales acumulan un conocimiento invaluable: experiencias pasadas, conversaciones con colegas, intuiciones sobre tendencias emergentes que todavía no aparecen reflejadas en ningún sistema. Esa dimensión humana no se puede suplantar, pero sí potenciar mediante la IA.
La inteligencia artificial puede ayudarnos a filtrar la enorme cantidad de datos y reducirlos a un conjunto de escenarios razonables. Luego, corresponde al juicio humano seleccionar las opciones más adecuadas, combinarlas y tomar decisiones.
Esto plantea una pregunta clave: ¿podemos confiar en la IA para que asuma un volumen significativo de tareas, dejando a las personas el tiempo y la atención necesarios para centrarse en los aspectos de mayor impacto?
La respuesta podría encontrarse en un modelo 80/20: la inteligencia artificial se encarga del 80% de las tareas rutinarias y de análisis masivo, mientras que los humanos supervisamos, validamos e intervenimos en el 20% restante, donde la experiencia y el contexto marcan la diferencia. Este ciclo se refuerza de manera continua gracias al feedback, haciendo que la IA aprenda y evolucione.
A medida que la tecnología madura, ofrece una ventaja fundamental: libera a las personas de actividades repetitivas, permitiéndoles concentrarse en áreas que requieren pensamiento crítico, creatividad y sensibilidad estratégica.
¿Es posible confiar en las “cajas negras”?
Sin embargo, surge otro interrogante: ¿estamos preparados para aceptar decisiones generadas por modelos que no siempre podemos explicar con claridad?
Las llamadas cajas negras (black boxes) —procesos de IA cuyos mecanismos internos son opacos— generan desconfianza. Necesitamos visibilidad y explicaciones comprensibles que respalden cada recomendación: ¿Por qué se priorizó cierto producto? ¿Qué variables impulsan el pronóstico de demanda? ¿Qué factores justifican una predicción climática o de mercado?
Por eso, los sistemas de inteligencia artificial modernos incorporan mecanismos de explicabilidad, diseñados para traducir los hallazgos en términos que sean relevantes para cada parte interesada.
En la práctica, esto recuerda a conducir un vehículo autónomo. Hay tramos conocidos donde podemos soltar las manos del volante con confianza. Otros tramos, menos familiares, requieren atención constante. Y hay momentos en que preferiremos retomar el control total.
La IA funciona igual: es tan buena y confiable como la información que la alimenta. Si detectamos desviaciones que superan cierto umbral, debemos estar preparados para intervenir con criterio humano.
El futuro de la colaboración hombre-máquina
En definitiva, el gran desafío de la inteligencia artificial no es reemplazar la capacidad humana, sino integrarse como un socio que multiplica el conocimiento y mejora la calidad de las decisiones.
Muchas organizaciones líderes están transitando este camino con resultados concretos. Por ejemplo:
- Amazon utiliza inteligencia artificial avanzada para pronosticar la demanda de millones de productos en tiempo real. Sus algoritmos procesan datos históricos, tendencias estacionales, patrones de navegación de los clientes y variables externas como el clima. Esto les permite optimizar inventarios y reducir tiempos de entrega, al mismo tiempo que personalizan recomendaciones de compra.
- Walmart implementó sistemas de machine learning que analizan datos de ventas, promociones y variables macroeconómicas para ajustar su cadena de suministro. Gracias a estos modelos, mejoran la precisión de los pronósticos en cada tienda y toman decisiones más ágiles ante cambios repentinos en la demanda.
- Maersk, líder en logística marítima, recurre a la IA para predecir interrupciones en las rutas de transporte y anticipar congestiones portuarias. Esto les permite ajustar rutas y recursos con antelación, evitando demoras costosas.
- Unilever combina inteligencia artificial con modelos tradicionales de planificación para simular escenarios de producción y distribución a escala global. De este modo, pueden optimizar costos, reducir desperdicios y responder con rapidez a tendencias de consumo emergentes.
- Zara (Inditex) aprovecha la analítica avanzada para capturar señales de tendencias en tiempo casi real —desde redes sociales hasta ventas en tienda—, adaptando sus colecciones y su logística de distribución de forma continua.
Estos ejemplos muestran que la clave no es elegir entre inteligencia artificial o experiencia humana, sino construir un ecosistema donde ambas dimensiones se potencien mutuamente.
La inteligencia artificial puede encargarse del 80% de las tareas rutinarias y de análisis masivo, mientras que los humanos supervisamos, validamos e intervenimos en el 20% restante, donde la intuición, el criterio y la sensibilidad estratégica marcan la diferencia. Este ciclo de colaboración se refuerza mediante el feedback constante, haciendo que los modelos aprendan y evolucionen.
A medida que estas tecnologías maduran, ofrecen una ventaja fundamental: liberan a las personas de actividades repetitivas, permitiéndoles concentrarse en áreas con mayor impacto y en decisiones que requieren empatía, creatividad y liderazgo.
Por eso, resulta esencial comenzar a familiarizarnos con estos sistemas, formarlos con datos robustos y crear entornos donde la confianza, la transparencia y la supervisión sean parte del proceso. De este modo, podremos aprovechar todo su potencial sin renunciar al juicio experto que solo las personas pueden aportar.
Ese futuro está más cerca de lo que imaginamos. Y depende de nosotros hacer que suceda.
Llamado a la acción
La inteligencia artificial ya no es una promesa distante. Es una realidad que transforma la manera en que planificamos, producimos, distribuimos y nos relacionamos con nuestros clientes. Quedarse al margen es renunciar a la posibilidad de liderar el cambio.
Hoy, cada organización —sin importar su tamaño o industria— tiene ante sí una elección: esperar a que el futuro la alcance o atreverse a crearlo.
Te invito a dar el primer paso:
- Cuestiona tus procesos actuales.
- Explora qué datos podrían ayudarte a tomar mejores decisiones.
- Forma a tu equipo para comprender el potencial y las limitaciones de estas herramientas.
- Comienza con un proyecto piloto que te permita aprender y demostrar resultados tangibles.
No se trata de incorporar inteligencia artificial por moda, sino de integrarla con propósito, alineada a tus valores, tu estrategia y tus clientes.
Porque cuando la tecnología y el talento humano se encuentran, nacen soluciones que antes parecían imposibles. Y es ahí donde suceden las verdaderas transformaciones.
El futuro está llamando a tu puerta. La pregunta es: ¿estamos listos?
Nota
El próximo miércoles 23/7 a las 19 hs tendremos por nuestro canal de transmisión directa via Teams una presentación-conversación entre los Ings Jorge Aballay e Ignacio Sánchez Chiappe, profesores de nuestra Institución, sobre construcción y uso de agentes de inteligencia artificial.
Al anotarse para participar en el formulario en esta misma página, recibirás el link de acceso. Esta modalidad permite la conversación con los presentes
Referencias:
- How AI Helps to Forecast the Unpredictable, https://www.supplychainbrain.com/articles/42050-watch-how-ai-helps-to-forecast-the-unpredictable
- Supply Chain y Logística: la Inteligencia Artificial impulsa un nuevo rol laboral, https://ieec.edu.ar/supply-chain-y-logistica-la-inteligencia-artificial-impulsa-un-nuevo-rol-laboral/
- El creciente avance de la inteligencia en las supply chains: https://ieec.edu.ar/el-creciente-avance-de-la-inteligencia-en-las-supply-chains/
- Talking Supply Chain: Is Generative AI the future of the supply chain?: https://www.supplychain247.com/article/talking_supply_chain_is_generative_ai_the_future_of_the_supply_chain
