Tras tres años de una disrupción comercial sin precedentes, los grandes modelos de lenguaje y la IA generativa han surgido justo a tiempo para ayudar a gobiernos y empresas a gestionar las complejas cadenas de suministro mundiales .
“En los próximos años, veremos análisis predictivos más precisos, impulsados por datos integrados de cada etapa de la cadena de suministro”, afirmó Julie Gerdeman, CEO de Everstream Analytics, empresa especializada en evaluación de riesgos de la cadena de suministro. “La automatización de la toma de decisiones reducirá los riesgos y las interrupciones, creando cadenas de suministro resilientes, flexibles y adaptables”.
Mejores datos
Analizar los datos comerciales es una tarea compleja. Estos conjuntos de datos no estructurados, que constan de cientos de millones de registros de envíos, están dispersos en innumerables filiales y servicios de transporte de mercancías, lo que hace que el procesamiento y la clasificación sean propensos a errores y requieran mucha mano de obra.
Por ejemplo, las empresas privadas de datos comerciales pueden utilizar herramientas de aprendizaje automático para reconocer patrones en las declaraciones de aduanas, escanear documentos legales y traducir idiomas para crear datos comerciales claros y precisos que sean fáciles de buscar y analizar.
Empresas privadas de datos comerciales como ImportGenius, con sede en Scottsdale, Arizona, utilizan herramientas de aprendizaje automático para reconocer patrones aduaneros, escanear documentos regulatorios y traducir idiomas extranjeros para crear datos comerciales claros y precisos que sean fáciles de buscar y analizar.
“Estamos construyendo un modelo de aprendizaje de idiomas que actuará como una antena para detectar, reconocer e incorporar indicadores en nuestra plataforma”, dijo Paulo Mariñas, CTO de ImportGenius, una empresa de datos comerciales con sede en Arizona.
Mientras tanto, multinacionales como Nestlé SA utilizan herramientas de IA para aumentar la eficiencia y detectar problemas emergentes en las cadenas de valor globales. La empresa suiza de alimentos y bebidas utiliza algoritmos para detectar problemas de calidad del producto y garantizar la autorregulación y el control de sus líneas de producción.
Mercedes-Benz Group AG utiliza Omniverse, una plataforma basada en inteligencia artificial, para optimizar la agilidad de sus plantas de fabricación y ensamblaje. Omniverse permite al fabricante alemán reestructurar rápidamente sus fábricas para adaptarse a las fluctuaciones en la cadena de suministro.
Se prevé que la IA transforme numerosos sectores, con un crecimiento especialmente notable en el comercio. Esto se debe a que la primera mitad de la década pasada de globalización se centró en gran medida en la reducción de barreras al acceso a bienes, servicios e inversiones. Sin embargo, en la siguiente fase y en el contexto actual, la tendencia a la desglobalización, las barreras arancelarias y las fricciones geopolíticas supondrán un enorme desafío incluso para los equipos de logística más experimentados.
Análisis de la cadena de suministro
Un área donde las aplicaciones de IA pueden tener un gran impacto es ayudando a empresas y gobiernos a comprender mejor los cambios en las cadenas de valor globales.
El mes pasado, los ministros de comercio del G20 adoptaron un marco para mapear nuevos datos, identificando la concentración de proveedores, los vínculos comerciales, la volatilidad del mercado y la vulnerabilidad de las industrias de importancia mundial.
La idea, anunciada la semana pasada, consiste en ayudar a los gobiernos a evaluar la resiliencia de las cadenas de suministro y desarrollar medidas para mitigar las crisis externas. El G20 también lanzó una nueva herramienta de IA para combinar datos comerciales con algoritmos predictivos, lo que podría ayudar a los responsables políticos y a las empresas a optimizar sus estrategias de exportación.
Las herramientas de IA pueden reducir el tiempo y la investigación necesarios para concluir acuerdos comerciales, así como calcular rápidamente los aranceles sobre las mercancías enviadas. Sin embargo, la complejidad y algunos aspectos de la política comercial internacional simplemente no pueden ser abordados por la IA.
«La IA puede ayudar a los negociadores a prepararse mejor, pero no puede reemplazar las negociaciones reales donde el factor humano es primordial», afirmó Wendy Cutler, vicepresidenta del Asia Society Policy Institute. «Escuchar y procesar lo que dice el interlocutor, interpretar el lenguaje corporal y proponer ideas constructivas sobre la marcha para superar las diferencias son cosas que la tecnología no puede hacer».
(Según Bloomberg)
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