Agentic AI, la siguiente frontera en logística y cadena de suministro

La transformación digital está redefiniendo el futuro de la logística y la gestión de la cadena de suministro, uno en donde el uso de la Inteligencia Artificial Agéntica o Agentic AI, se perfila como el factor clave para enfrentar los desafíos del sector con agilidad y precisión.

A diferencia de la IA generativa (GenAI), que depende de la instrucción humana para crear contenido y resolver tareas aisladas, Agentic AI opera de forma independiente, identificando necesidades y ejecutando procesos de manera automática; factores que contribuyen a la eficiencia y la resiliencia, pero que al mismo tiempo pueden representar barreras para su adopción.

Al igual que sucede con otras tecnologías que se suman a la cadena de suministro, la incorporación de Agentic AI requiere, como punto de partida, tener una alta cultura de datos, pero quizá el elemento más importante es tener la apertura para confiar la operación y la toma de decisiones en ciertos procesos, a agentes de IA.

“El viaje para implementar agentes inteligentes en Supply Chain inicia con estandarizar una operación, integrar los datos a esa operación y tener bien cimentada una cultura del dato… Esto tiene que estar apalancado de una idea de cambio y con un gusto por innovar”, señala David Galindo, responsable de la práctica de Cadena de Suministro en NTT Data México.

Inteligencias distintas para la operación

El rápido ascenso que ha tenido la Inteligencia Artificial a partir del lanzamiento de Chat GPT a finales de 2022, obliga a realizar algunas precisiones.

De acuerdo con IBM la IA Generativa (GenAI) destaca en la creación de contenido, análisis de datos y personalización, permitiendo a empresas, por ejemplo, optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente.

En la cadena de suministro, su capacidad para detectar patrones facilita la gestión de inventarios, predicción de demanda y automatización logística. Su adaptabilidad le permite ajustar respuestas según la retroalimentación del usuario.

Por otro lado, la IA Agéntica o Agentic AI optimiza la toma de decisiones al operar con mínima supervisión humana, analizando datos en tiempo real para ajustar estrategias y resolver problemas de manera autónoma. Tiene un enfoque estructurado que le permite percibir, aprender, actuar y adaptarse dinámicamente a distintos escenarios.

Entre agentes de AI y Agentic AI

Para entender cómo Agentic AI está redefiniendo el futuro de la logística y la gestión de la cadena de suministro, también requiere precisar qué son los agentes de la IA.

Información de la compañía tecnológica de origen estadounidense concibe a la Inteligencia Artificial Agéntica como la infraestructura que habilita procesos autónomos y a los agentes de IA como los componentes básicos dentro de la infraestructura que realizan tareas y procesos con cierto grado de autonomía.

La inteligencia artificial tiene un amplio campo abierto para optimizar la cadena de suministro

En cadena de suministro, mientras que Agentic IA supervisa toda la operación, los agentes de IA ejecutan tareas específicas como la optimización de rutas, el monitoreo de proveedores o el análisis de demanda. Trabajan en conjunto dentro del sistema de IA Agéntica para mejorar la eficiencia.

Beneficios para la operación

Un informe especial de la consultora global EY resalta que a medida que Agent IA se implementa en la gestión de la cadena de suministro, rubros como la planificación de demanda, la optimización logística y la gestión de inventarios experimentan una transformación fundamental.

En este último rubro, destaca la capacidad de esta tecnología para ajustar el stock en tiempo real para satisfacer la demanda a partir de monitorear el inventario y de analizar tendencias de ventas, estacionalidad y condiciones de mercado.

“Además automatiza el proceso de reposición, reduciendo la intervención manual y minimizando el margen de error”, según el análisis firmado por Gaurav Malhotra, Supply Chain Technology Leader y Ayoub Abielmona, EY Global GenAI Supply Chain Leader.

Agentes colaborativos

El informe de EY resalta que la Inteligencia Artificial Agéntica es un agente colaborativo que facilita la comunicación y el intercambio de datos entre empresas y proveedores, lo que optimiza la gestión de inventarios en toda la cadena de suministro.

La misión es “tener un entorno con diferentes agentes que puedan comunicarse entre sí para resolver retos de negocio, que le ‘dé norte’ a las personas y que no estén investigando en la base de datos para poder tomar una decisión”, resalta el experto de NTT Data México en entrevista con The Logistics World.

En procesos de manufactura, menciona, el objetivo es crear un entorno de agentes donde podamos “tener un agente deliberador de calidad, un agente de inspección de materiales, un agente de programación de producción y que todo eso se pueda comunicar entre sí para sacar el mejor resultado”.

Un boost en logística y cadena de suministro

Además de las ventajas en la gestión de inventarios, el informe de EY resalta otras actividades en las que Agentic AI puede contribuir a la mejora:

• Pronóstico de demanda: Analiza datos provenientes del Internet de las Cosas (IoT), redes sociales y otras fuentes para integrarlas en modelos predictivos más precisos. El objetivo es poder tener proyecciones que reflejen condiciones actuales e inminentes en vez de datos históricos.
• Optimización logística: Simular escenarios logísticos y analizar hipótesis que permitan evaluar el impacto de variables como posibles interrupciones en la cadena de suministro. Así, las empresas pueden mejorar su planeación y fortalecer la gestión de riesgos.
• Mantenimiento predictivo: Las cadenas de suministro también sufren fallas en equipos. Al usar datos de sensores IoT, registros de maquinaria y condiciones ambientales, Agentic IA identifica posibles problemas antes de que sucedan y programa reparaciones de manera automatizada y la gestión de repuestos.
• Resiliencia de la cadena de suministro: Simula escenarios de proveedores y realiza análisis de impacto para visualizar cambios en el desempeño de los proveedores y condiciones de mercado que afectarán el funcionamiento futuro de la cadena de suministro. Al integrar la información en áreas como adquisiciones, logística y planificación de producción, se fortalece la resiliencia organizacional, permitiendo una gestión holística y adaptable.

Resistencia interna y ante el contexto operativo

El amplio espectro en el que la Inteligencia Artificial Agéntica puede interactuar, EY estima que en los siguientes 12 a 18 meses más organizaciones implementarán esta tecnología en sus cadenas de suministro.

“Para justificar su adopción, los líderes del sector deberán demostrar cómo esta innovación mejora los indicadores clave de desempeño -KPIs- y métricas operativas”, menciona el análisis.

En Supply Chain manda el talento sobre la Inteligencia Artificial… por ahora

David Galindo, responsable de la práctica de Cadena de Suministro en NTT Data México, es un poco más conservador. Asegura que aún es pronto para hablar de una próxima adopción generalizada en diversos sectores industriales, al menos en México y Latinoamérica.

En estos lugares, dice, el avance de esta tecnología en industrias como la de transporte y logística se ha visto mermado por la regulación y la accesibilidad de la mano de obra, lo que desincentiva los planes de transformación tecnológica.

“En China, Estados Unidos y Europa avanzan más por la propia regulación… Otra de las dificultades con la que nos hemos topado en América Latina es que la mano de obra es relativamente barata. Valdría la pena que las empresas se planteen si puede más una satisfacción inmediata en P&L o hacer una transformación real del negocio”, expone.

Recomendaciones clave para adoptar Agentic IA

• Definir una necesidad de negocio: La Inteligencia Artificial debe responder a desafíos concretos como optimización de inventarios, reducción de costos logísticos o mejora en tiempos de entrega.
• Identificar procesos repetitivos: Priorizar tareas que requieren análisis constante y evolucionarlas progresivamente hacia modelos autónomos.
• Estandarizar procesos antes de automatizar: La IA agentiva opera mejor sobre flujos organizados y bien definidos. Optimizar antes de integrar es clave para una adopción exitosa.
• Enfocar la tecnología como habilitador: No se trata solo de automatizar, sino de resolver problemas estratégicos que impulsen la competitividad del negocio.
• Fomentar una cultura de innovación: La implementación debe estar respaldada por una mentalidad de cambio y mejora continua, sin esperar resultados inmediatos, pero sí transformaciones sostenibles.

David Galindo, de NTT Data México agrega que otra de las razones que limitan la adopción está en la desconfianza natural sobre el éxito o fracaso que tendrá una eventual implementación de la tecnología en sus organizaciones:

Las organizaciones pueden no estar seguras de la confiabilidad de los datos que hoy tiene su empresa o incluso del temor a que exista una falla en su implementación, con sus posibles consecuencias hacia la persona o equipo responsable de los agentes de IA.

“Hay que evolucionar y dejar que el agente (de IA) tome decisiones porque esa es su finalidad y tiene toda la información y el historial de lo que queremos hacer… Estaríamos locos si seguimos haciendo las cosas como las hacemos, esperando un cambio en algún momento”, plantea.