Urgente usar datos limpios para usar IA en la cadena de suministro

Los algoritmos de Inteligencia Artificial pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real.

Es vital construir una base sólida para la IA, herramienta que simplemente no funciona a menos que se cuente con datos limpios y confiables.

Así lo aseguró en un comunicado Javier Lomeli, director general de Surgere México.

El directivo de la empresa especializada en soluciones impulsadas por IA comentó que el primer paso es recopilar los datos, pero añadió que se debe ir más allá de solo preocuparse por la “digitalización” de los procesos, sino identificar la información que será realmente útil.

“Recopilar los datos más precisos posibles en las áreas o procesos clave que presentan mayor riesgo según los criterios de rendimiento, como la calidad o productividad; o los factores que impulsan la competitividad, como los costos, la innovación o la adaptabilidad, es el punto de partida”, afirmó.

Por tanto, es muy importante construir una base confiable y no dejarse llevar por la emoción de la modernización.

El experto recomienda ampliamente discernir entre la información relevante, así como usar tecnologías y hardware que ayude a la obtención de información correcta.

Indicó que se requiere implementar la IA, incluyendo la escalabilidad de los proyectos, evaluación de riesgos, seguridad y privacidad de datos, monitoreo, mantenimiento, y la estrategia para asegurar la participación y capacitación de los usuarios.

De esta manera, se garantizará una gestión del cambio efectiva y una adopción exitosa de las herramientas tecnológicas a corto y largo plazo.

Carlos Juárez

Reportero de THE LOGISTICS WORLD® especializado en logística y cadena de suministro, con más de 15 años de experiencia. También cubre fuentes mundiales, de economía y negocios, y colabora para UnoTV.