13 de Junio de 2024

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Tecnología

Inteligencia artificial y datos, claves para la digitalización de las empresas

María Jesús Sáenz (MIT) explica la importancia de la medición y uso de la tecnología
Catalina Martínez
inteligencia artificial digitalización

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Sin datos estás ciego y te sesgas porque tomas decisiones basadas en impulsos”. Así lo destacó María Jesús Sáenz, Directora del Digital Supply Chain Transformation Lab del Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Entrevistada dentro de nuestra cabina de podcast en THE LOGISTCS WORLD® SUMMIT & EXPO, la especialista refirió a que contar con los datos necesarios y saberlos interpretar brinda una base para generar mejores estrategias.

Eso da como resultado un círculo virtuoso que, gracias al aprendizaje continuo, aporta mayor agilidad y eficiencia a las organizaciones para que puedan satisfacer la demanda de sus clientes.

De ahí la importancia de que la toma de las decisiones esté basada en datos y se mida el impacto que tienen las implementaciones tecnológicas en la operación.

Por el contrario, no digitalizarse hace que disminuya la ventaja competitiva de las empresas. Como aseguró la también Directora de Master MIT en Supply Chain Management, "los datos son poder". En función de eso, enlistó los beneficios que puede traer su uso:

  • Saber cómo desplegar tus recursos.
  • Identificar eficiencias.
  • Encontrar ahorros en costos.
  • Prepararte para entrar a un nuevo mercado.
  • Hacer inversiones inteligentes.

La especialista del MIT anticipó que aunque contar con datos es una ventaja, la realidad es que no es un camino fácil.

No únicamente se requiere de tecnología y datos, sino de cambiar la organización y la dinámica de los procesos. Hay que invertir en tecnología de la que no tienes muy claro cuál va a ser el retorno de inversión.”

María Jesús Sáenz, Directora del Digital Supply Chain Transformation Lab del Massachusetts Institute of Technology (MIT)

Agregó que en el proceso de transformación digital, no hay que dejar que la tecnología lleve el rumbo, sino que desde las organizaciones es necesario determinar cuál es la visión de la cadena de suministro que se quiere.

Por otro lado, comentó que la digitalización no tiene una fecha de finalización porque implica una nueva forma de abordar las operaciones y desafiar el status quo continuamente.

"Es decir, viendo nuevos escenarios, nuevos datos, nuevos procesos, nueva tecnología, nuevos mercados y adaptarse a todo ello, apoyándose en los datos".  

Así, los datos marcan los puntos de anclaje para basar la estrategia u operación, ya sea en el corto o largo plazo, pues dotan de la información necesaria de manera histórica.

Sumado a lo anterior, refirió que aprender continuamente permite valorar las nuevas experiencias, poner en práctica programas piloto e identificar partners para tomar acuerdos, así como el software que ayude a medir la operación y los costos que conllevan.

Digitalización y resistencia al cambio

Como parte de las investigaciones que realizan en el laboratorio del MIT, la doctora Sáenz compartió que las empresas deben involucrar a sus colaboradores en esta adopción de los nuevos datos, pues son ellos quienes son los expertos en los procesos que lleva a cabo la organización. Así, estarán alineados hacia la visión estratégica del negocio.

Complementó que en los estudios elaborados con empresas de diversos tamaños e incluso industrias, lo que les ha funcionado es visualizar su cadena de suministro en un periodo determinado.

Y agregó que la digitalización otorga la oportunidad de valorar los casos de estudio y nuevas oportunidades para satisfacer mejor al cliente.

Complejidad e inteligencia artificial

La directiva del MIT también enfatizó la importancia de medir la complejidad de la cadena de suministro para saber cuáles son las fuentes que podrían simplificarla.

Por ejemplo, si la complejidad se concentra en tener muchos proveedores, no los suficientes, o que estos sean vulnerables. O bien, que los productos cambien constantemente por estar basados en nuevas tecnologías o materiales.

Un ejemplo es la fabricación de baterías de litio pues será fundamental para las empresas identificar los países de donde se extrae este material crítico para la industria automotriz actual, y plantearse los posibles escenarios ante una disrupción.

Inteligencia artificial ¿riesgo o beneficio?

El uso de la inteligencia artificial no tiene marcha atrás. La ventaja de ésta es que permite dar pasos pequeños para evolucionar porque esta tecnología aprende con su uso.

Claramente es un beneficio, pero hay que tener mucho cuidado porque la inteligencia artificial no se trata de invertir en un software que se implementa y ya queda. El potencial está en cómo conectar distintas inteligencias artificiales, cómo hacer que evolucione hacia donde espero".

María Jesús Sáenz

La inteligencia artificial brinda una oportunidad de cambio y adaptación ante un entorno disruptivo. Pero las empresas se deben preparar porque lo que ahora funciona, mañana podría ya no hacerlo ante una disrupción.

Por lo tanto, deben ser capaces de cambiar de rumbo, volver a medir cómo funciona ese nuevo entorno disruptivo y aprender de ello para que, la próxima vez que aparezca, haya una fuente de inspiración.

Se trata de ir ayudando a la inteligencia artificial a aprender más y para eso se requiere de entrenamiento. Ser conscientes de que hay oportunidades de aprendizaje. No es soltar un botón y esperar a que me den los resultados”.


Catalina Martínez

Editora de contenidos y conductora del podcast de la marca. Su experiencia en medios impresos y digitales supera los 15 años. Especializada en fuentes de negocios, inmobiliario, logístico y empresas.

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