Cadenas de suministro autónomas, la nueva frontera para la eficiencia logística

La presión por reducir costos, elevar la productividad y acortar tiempos de entrega, está impulsando a las empresas hacia un horizonte inédito: el de las cadenas de suministro autónomas en su totalidad.

Este modelo abre camino a mejoras operativas, pero también a desbloquear valor empresarial a gran escala y con ello, posicionar a las organizaciones en un nivel superior de resiliencia y eficiencia.

Al menos así lo resalta un sondeo global a mil ejecutivos C-Suite de 10 industrias realizado por la consultora Accenture, del cual se desprende que 66% de las compañías planea avanzar significativamente en la autonomía de sus cadenas de suministro durante la próxima década.

“Entre ellos, aproximadamente 40 % aspira a alcanzar un nivel más alto de autonomía logística, en el que el sistema se encargue de la mayoría de las decisiones operativas”, señala el informe.

La promesa de la autonomía y de sus beneficios

Las cadenas de suministro autónomas se definen por su capacidad para predecir, decidir y ejecutar operaciones sin intervención humana directa, gracias a la integración de Inteligencia Artificial, analítica avanzada y la automatización de procesos.

Es diferente a un sistema automatizado tradicional que sigue instrucciones predefinidas y que mantiene a las personas como parte activa de la operación.

Según el informe, al tener operaciones autónomas y con supervisión humana solo en la toma de decisiones estratégicas; las organizaciones esperan ser más eficientes y ágiles para responder a cualquier eventualidad propia o desde el exterior.

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Se estima que los sistemas autónomos pueden reducir 27% el tiempo de entrega de pedidos y mejorar en 25% la productividad laboral, permitiendo a las empresas responder más rápido a las necesidades de los clientes.

La base de la autonomía

El fortalecimiento de la resiliencia ante ataques cibernéticos, paros laborales, escasez de materias primas y hasta disrupciones geopolíticas, es otro de los rubros que más expectativa genera entre los líderes de negocio que analizan la transición a sistemas autónomos.

“Las empresas estiman que sus tiempos de reacción y recuperación ante interrupciones podrían reducirse en 62% y 60%, respectivamente”, resalta el informe.

No obstante, el camino hacia la autonomía está lejos de ser inmediato. El primer escalón exige a los directivos y gerentes del sector invertir en la calidad y consistencia de los datos. El estudio destaca que, sin una base de información confiable, cualquier esfuerzo de automatización corre el riesgo de generar resultados imprecisos o incluso contraproducentes.

Unificar procesos e información

A esto se suma la necesidad de estandarizar plataformas dentro de la organización y a lo largo de la cadena de valor. Hoy muchas compañías operan con sistemas fragmentados que limitan la visibilidad integral y dificultan la colaboración entre proveedores, operadores logísticos y clientes, según reconoce Jorge Jiménez, CEO de Conectamos, empresa mexicana de soluciones de IA.

“Hoy la cadena de suministro tiene distintos actores que, dentro de su mismo proceso usan diferentes sistemas… eso es lo que provoca esta fragmentación”, explicó en una pasada entrevista con The Logistics World.

Para muchas empresas, el panorama de datos en la cadena de suministro sigue siendo fragmentado, ineficiente y obsoleto, a tal grado que 67% de las empresas no confía lo suficiente en sus datos como para utilizarlos de manera efectiva y obtener valor de ellos.

De tal forma que, para habilitar procesos autónomos de punta a punta, se vuelve un requisito indispensable la formación y la integración de plataformas bajo estándares comunes.

Model Context Protocol, una alternativa contra la fragmentación

Para terminar con la fragmentación, el CEO de Conectamos sugiere optar por MCP (Model Context Protocol o Protocolo de Contexto de Modelo) para ‘recopilar’ la información de diferentes bases de datos o fuentes para darles una congruencia.

Se trata de un estándar abierto que permite a los desarrolladores crear conexiones seguras y bidireccionales entre sus fuentes de datos y herramientas impulsadas por Inteligencia Artificial. Facilita la integración fluida entre sistemas, lo que se vuelve útil en entornos donde la interoperabilidad y la seguridad de los datos son clave, como en logística y manufactura.

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Jiménez explica que el MCP funciona como una especie de pegamento que permite capturar y unificar la información del operador logístico que trabaja a través de WhatsApp, usa Excel y otras fuentes de datos: “captura estas interfaces y las pone en una base de datos que le den congruencia, las guarde, pueda generar reportes que den visibilidad en tiempo real a través de otros sistemas”.

Esta tecnología, augura, se usará cada vez más en logística pues la integración de la información favorecerá a la implementación de Inteligencia Artificial sin tener que modificar comportamientos o sistemas legacy que tienen los operadores logísticos. Es adaptar la tecnología a la operación y no al revés: “eso va a ser un cambio transformación en logística”.

Datos y visibilidad end to end: la prioridad

La inteligencia artificial es la columna vertebral de las cadenas de suministro autónomas. Su capacidad para procesar volúmenes masivos de datos en tiempo real permite identificar patrones, anticipar disrupciones y tomar decisiones inmediatas alineadas con los objetivos del negocio.

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Sin embargo, antes de pensar en la Inteligencia Artificial para automatizar procesos primero hay que digitalizar las operaciones y tener bases de datos bien estructuradas. “Sin eso lo que se trate de hacer con Inteligencia Artificial no va a funcionar bien”, advierte Jorge Jiménez.

La inteligencia artificial no funciona si no existen datos coherentes. Hay que ir paso a paso, no correr sin antes gatear. Primero hay que implementar un sistema que por lo menos genere estos datos y la visibilidad en tiempo real de qué está pasando de principio a fin en la operación

Jorge Jiménez, CEO de Conectamos