Frente a un entorno de incertidumbre arancelaria y disrupciones constantes en las cadenas globales de suministro, fabricantes están recurriendo nuevamente a la filosofía de gestión “justo a tiempo”, similar a la empleada en 2019, pero con un elemento clave añadido: el uso de inteligencia artificial generativa para respaldar la toma de decisiones operativas. 

La prioridad ya no es acumular inventarios para prevenir crisis logísticas, sino contar con herramientas que permitan ajustar compras, producción y distribución de forma ágil frente a cambios repentinos en costos y regulaciones.

La IA se encarga de analizar en tiempo real grandes volúmenes de información: desde variaciones en precios de insumos y materias primas, hasta anuncios oficiales y publicaciones que puedan afectar la cadena de suministro. 

Por ejemplo, el sistema puede procesar un mensaje inesperado del presidente de Estados Unidos sobre aranceles y traducirlo en acciones concretas, como ajustar el volumen de pedidos, cambiar de proveedor o modificar rutas de transporte.

En este esquema, el software genera recomendaciones automáticas sobre qué comprar, en qué cantidades, a qué proveedor y hacia qué planta enviar los materiales. 

Los gerentes únicamente deben revisar y aprobar la acción sugerida, lo que acorta tiempos de respuesta y reduce riesgos asociados a decisiones tardías o basadas en información incompleta.

Las proyecciones de Gartner estiman que el gasto en software con IA para cadenas de suministro crecerá exponencialmente, pasando de 2,700 millones de dólares (mdd) en la actualidad a 55,000 mdd en 2029, impulsado por la necesidad de adaptarse a mercados más impredecibles. 

Empresas como SAP, Oracle, Coupa, Microsoft y Blue Yonder ya están capitalizando esta tendencia, ofreciendo soluciones que combinan la analítica avanzada con capacidades de predicción y automatización.

No obstante, los expertos advierten que la inteligencia artificial no sustituye por completo la toma de decisiones humanas. Aunque los agentes de IA pueden ejecutar tareas rutinarias y operativas con gran precisión, las decisiones estratégicas requieren el criterio de líderes experimentados que evalúen riesgos de largo plazo, impacto en clientes y repercusiones financieras. 

En otras palabras, la IA es una herramienta para aumentar la resiliencia y reducir la vulnerabilidad frente a la volatilidad arancelaria, pero su efectividad máxima se alcanza cuando se integra a un modelo de gestión donde la supervisión y el juicio humano siguen teniendo un papel central.

Con información de Forbes México.