7 factores que las empresas deben considerar para la implementación de la IA en sus operaciones

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología opcional para convertirse en una herramienta necesaria en las operaciones empresariales.

Sin embargo, su implementación no es automática ni sencilla, especialmente en un entorno donde muchas organizaciones aún desconocen cómo aplicarla de manera efectiva.

La IA no solo permite a las empresas anticiparse a los riesgos en la cadena de suministro, sino que debe integrarse como parte de una estrategia bien estructurada que considere factores clave para lograr resultados exitosos.

Eventos globales como guerras, crisis energéticas, cambios climáticos y huelgas afectan cada vez más a las cadenas de suministro, por lo que apoyarse en modelos predictivos se vuelve imprescindible. Pero ¿en qué momento se puede implementar? ¿cuáles son los factores a considerar?

En entrevista con The Logistics World, el director de desarrollo de software en One Smart Logistics, César Galindo, afirma que la gran ventaja de la inteligencia artificial es que permite anticiparse a los problemas, predecirlos y generar soluciones oportunas, lo que mejora la eficiencia y mitiga riesgos.

La IA industrial salvará a la manufactura (los aranceles, no)

Siete factores para una implementación exitosa de IA

El experto resume en siete factores los elementos que una empresa debe considerar antes de integrar la IA en sus operaciones:

1. Objetivo claro
   Es fundamental tener claridad sobre el problema que se busca resolver y asegurarse de que el uso de la IA esté alineado con los objetivos estratégicos de la organización.
2. Datos suficientes, verídicos y actualizados
   "Sin datos de calidad, la IA no funciona", afirma Galindo. La información debe ser completa, confiable y abarcar periodos suficientemente amplios para detectar patrones. Además, es clave incorporar datos en tiempo real provenientes de fuentes como sensores, tráfico o clima.
3. Preparación organizacional
   La empresa debe evaluar si cuenta con el personal capacitado para entender y operar la IA, así como si su cultura está abierta a estos cambios.
4. Capacidades tecnológicas e infraestructura
   Es necesario contar con la tecnología adecuada, ya sea básica o avanzada, así como con la infraestructura necesaria para que la IA sea sostenible.
5. Viabilidad económica
   Implementar IA puede ser tan accesible como trabajar con hojas de Excel o tan costoso como desarrollar modelos complejos con servidores especializados. La inversión debe estar alineada con la capacidad financiera de la empresa.
6. Tiempos adecuados y enfoque incremental
   Los proyectos deben generar resultados en el corto plazo, ya que la información pierde vigencia rápidamente. Además, es importante adaptar los análisis a las condiciones actuales del mercado y no a datos obsoletos.
7. Equilibrio entre IA y factor humano
   La IA debe complementar, no reemplazar, el trabajo de las personas. Saber qué procesos automatizar y cuáles mantener bajo control humano es clave para una adopción exitosa.

El experto enfatiza que la calidad de los datos es determinante para el éxito. No se trata solo de tener grandes volúmenes de información, sino de contar con datos relevantes, limpios y actualizados.

Además, sugiere que las empresas deben apoyarse en los llamados "mineros de datos", especialistas que saben dónde y cómo extraer la información necesaria, tanto de fuentes internas como externas.

En México, donde más del 99% de las empresas son micro, pequeñas o medianas, el costo suele ser visto como una barrera. No obstante, aclara que existen soluciones accesibles, desde el uso de Excel con macros hasta plataformas gratuitas o de bajo costo que ofrecen herramientas de IA.

"Lo importante es comenzar con lo más básico: entender la problemática, contar con alguien que conozca bien el negocio y aprovechar herramientas sencillas que ya están al alcance",

recomienda.

Si bien el experto reconoce que la adopción de la IA en México avanza, pero aún de manera gradual. "Hay mucho interés, pero también desconocimiento. Además, persiste la idea de que la IA viene a quitar empleos, cuando en realidad es una herramienta para facilitar el trabajo", comenta.

Los sectores que más rápidamente están adoptando la IA, según el experto, son la logística, el transporte, el retail, el e-commerce y el servicio al cliente, especialmente a través de chatbots y análisis predictivo.

La implementación de la inteligencia artificial en las operaciones empresariales no es cuestión de moda, sino de adaptación estratégica a un entorno cada vez más cambiante y competitivo.

Evolución de la logística, potenciada por la Inteligencia Artificial

Las empresas que consideren cuidadosamente los factores clave, que prioricen la calidad de los datos y que integren a su personal en el proceso tendrán mayores probabilidades de éxito.

La IA con un papel clave en la logística

En la actualidad la inteligencia artificial está desempeñando un papel crítico en la evolución de la logística.

La colaboración entre humanos y máquinas será fundamental para aprovechar mejor las ventajas que ofrece esa tecnología.

Durante un panel organizado por el Consejo Nacional de Ejecutivos en Logística y Cadena de Suministro (Conalog), Sylvain Edelberg, director global de Data, Analytics & AI para Grupo Bimbo, aseguró que existe mucho temor alrededor de la herramienta, por lo que urge que la gente la utilice para conocer sus beneficios.

“Debemos crear un camino en donde la IA está al servicio del humano para tomar mejores decisiones y poniendo a las personas en el centro”,

aseguró el especialista.

Añadió que la incertidumbre y la falta de conocimiento está estigmatizando a la herramienta, pero una vez que se constatan sus beneficios todo cambia.

Los expertos señalaron que aunque depende del tipo de negocio para el cual se utilizará, la IA en la cadena de suministro está logrando mejoras en la visibilidad, con lo que se evitan disrupciones y genera otros tantos beneficios como:

• predecir demanda
• automatizar almacenes y vehículos
• ciberseguridad
• optimizar rutas

Evolución de la logística, potenciada por la Inteligencia Artificial