Los desafíos a los que se enfrentan las cadenas de suministro de todo el mundo, se centran sobre todo en lograr recortar en tiempo y mejorar aspectos de productividad. El Machine Learning o aprendizaje automático nace como solución a esta necesidad, aunque esta realidad no sea tan ideal, por lo menos en el presente. De manera que nos hemos propuesto analizar en qué estado se encuentra esta tecnología y dónde será más disruptiva.
Para entrar en contexto, hacemos un repaso previo del poder de esta tecnología. El Machine Learning es un tipo de inteligencia artificial. Se trata de un software, que en base a unos algoritmos, aprende de los datos sin necesidad de reprogramar. Puede sonar muy complejo pero en realidad no lo es. En base a los movimientos registrados, el software aprende. No es inmediato, pero con cada acción se torna más poderoso, mejorando su precisión.
Este cambio de paradigma nace a causa de la complejidad e ineficiencia de la cadena de suministro. Incumplimiento de tiempos, escasez de personal o clientes descontentos solo son algunos de los aspectos que se pretenden solventar a través del Machine Learning.
La Realidad Actual del Machine Learning
Como sucede con la mayoría de Softwares y nuevas tecnologías, cuesta implementarlos en la cadena de suministro, ya sea por desconocimiento o por escasez de recursos. Según Gartner de aquí a 2 años debería estar implementado de forma que generase beneficios. Pero de momento, para pocas compañías forma parte de su estrategia de negocio.
Los expertos definen como muy optimistas el futuro del Machine Learning. Eso es debido a que no solo se es válido para la logística, sino que el aprendizaje automático se puede aplicar a cualquier industria. Ejemplos de su alcance:
- Recomendación de productos, predecir qué producto comprará o cuándo.
- Detección de fraudes o impagos.
- Previsión de enfermedades.
- Probabilidad de accidentes o congestión.
Ser capaz de crear patrones de forma manual a través de la cantidad de datos que se almacenan en los movimientos de la cadena de suministro puede generar ineficiencias y errores. De hecho, no es sencillo saber exactamente qué datos utilizar o para qué. La facilidad que tienen los Softwares de aprendizaje de reconocer estos patrones de forma automática hace que sea innecesario plantearse hacerlo por cuenta propia. Su capacidad es tan extraordinaria que detectan factores influyentes en el algoritmo, que no se habían tenido en cuenta de manera tradicional.
Seguiremos de cerca su capacidad de adaptación al sector, aunque el futuro augura óptimos resultados.
