El uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en la gestión operativa y logística de las empresas mexicanas creció entre 40 y 50 por ciento en el último año, impulsado en parte por las revisiones y el endurecimiento de las reglas de origen del Tratado entre México, Estados Unidos y Canadá (T-MEC).
Irma Moreno, directora para México y Centroamérica de Slimstock, firma especializada en cadenas de suministro, explicó que la incertidumbre regulatoria y comercial ha llevado a las empresas a buscar mayor resiliencia y visibilidad en sus redes de abastecimiento.
Dijo que esto implica pasar de una gestión reactiva de los procesos aduaneros a un modelo preventivo que permita conocer el origen de los componentes y anticipar posibles riesgos antes de que las mercancías lleguen a la frontera.
«El reto ya no es solo cumplir con una regla aduanera al momento del cruce, sino tener una trazabilidad completa del origen de cada componente antes de que el producto llegue a la frontera. No basta con conocer al proveedor directo; hay que entender quiénes integran toda la cadena», señaló.
Moreno agregó que la IA aplicada a los procesos de cadena de suministro puede reducir hasta 50 por ciento las horas de trabajo dedicadas al análisis de datos y a tareas operativas repetitivas.
Además, permite simular escenarios, anticipar variaciones en los tiempos de entrega de insumos y evaluar la rentabilidad ante posibles cambios de proveedores o incrementos arancelarios, lo que facilita la toma de decisiones.
La especialista destacó que el interés por estas herramientas se concentra cada vez más en industrias con alta densidad de componentes y operaciones complejas, como la automotriz, manufactura, ferretera, farmacéutica y de alimentos.
«Podemos hablar de un incremento de entre 40 y 50 por ciento en inteligencia artificial en la parte operativa de cadenas en el suministro en el último año, con estos riesgos que se ven como en la puerta, pues obviamente las empresas están cada vez más interesadas en hacer estas migraciones hacia mayor inteligencia dentro de su cadena», apuntó.
En términos de inversión, Moreno detalló que las empresas destinan en promedio entre 50 mil y 100 mil dólares al año a plataformas tecnológicas especializadas en cadena de suministro.
El monto, explicó, depende del volumen de inventarios, la dispersión geográfica de los centros de distribución y la complejidad de cada operación.
Aunque la IA ha ganado terreno en las cadenas de suministro, uno de los principales desafíos es el cambio cultural que implica ceder parte del control operativo a sistemas automatizados.
A esto se suman la fragmentación de las bases de datos, la falta de información confiable para alimentar los modelos y la ausencia de partidas presupuestales específicas para la transformación digital.
Por último, Moreno señaló que para las empresas que posterguen la digitalización, los principales riesgos son perder competitividad y acumular sobrestock.
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El uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en la gestión operativa y logística de las empresas mexicanas creció entre 40 y 50 por ciento en el último año, impulsado en parte por las revisiones y el endurecimiento de las reglas de origen del Tratado entre México, Estados Unidos y Canadá (T-MEC).
Irma Moreno, directora para México y Centroamérica de Slimstock, firma especializada en cadenas de suministro, explicó que la incertidumbre regulatoria y comercial ha llevado a las empresas a buscar mayor resiliencia y visibilidad en sus redes de abastecimiento.
Dijo que esto implica pasar de una gestión reactiva de los procesos aduaneros a un modelo preventivo que permita conocer el origen de los componentes y anticipar posibles riesgos antes de que las mercancías lleguen a la frontera.
«El reto ya no es solo cumplir con una regla aduanera al momento del cruce, sino tener una trazabilidad completa del origen de cada componente antes de que el producto llegue a la frontera. No basta con conocer al proveedor directo; hay que entender quiénes integran toda la cadena», señaló.
Moreno agregó que la IA aplicada a los procesos de cadena de suministro puede reducir hasta 50 por ciento las horas de trabajo dedicadas al análisis de datos y a tareas operativas repetitivas.
Además, permite simular escenarios, anticipar variaciones en los tiempos de entrega de insumos y evaluar la rentabilidad ante posibles cambios de proveedores o incrementos arancelarios, lo que facilita la toma de decisiones.
La especialista destacó que el interés por estas herramientas se concentra cada vez más en industrias con alta densidad de componentes y operaciones complejas, como la automotriz, manufactura, ferretera, farmacéutica y de alimentos.
«Podemos hablar de un incremento de entre 40 y 50 por ciento en inteligencia artificial en la parte operativa de cadenas en el suministro en el último año, con estos riesgos que se ven como en la puerta, pues obviamente las empresas están cada vez más interesadas en hacer estas migraciones hacia mayor inteligencia dentro de su cadena», apuntó.
En términos de inversión, Moreno detalló que las empresas destinan en promedio entre 50 mil y 100 mil dólares al año a plataformas tecnológicas especializadas en cadena de suministro.
El monto, explicó, depende del volumen de inventarios, la dispersión geográfica de los centros de distribución y la complejidad de cada operación.
Aunque la IA ha ganado terreno en las cadenas de suministro, uno de los principales desafíos es el cambio cultural que implica ceder parte del control operativo a sistemas automatizados.
A esto se suman la fragmentación de las bases de datos, la falta de información confiable para alimentar los modelos y la ausencia de partidas presupuestales específicas para la transformación digital.
Por último, Moreno señaló que para las empresas que posterguen la digitalización, los principales riesgos son perder competitividad y acumular sobrestock.
Diario MX
