Explicando la ventaja de la IA

 

¿Por qué la transparencia, la integración y la confianza son decisivas en la tecnología logística? Peter MacLeod habla con un experto.

En LogiMAT de este año, si hubiera un tema que atravesara el ruido más claramente que la mayoría, sería la velocidad. No sólo la velocidad de las operaciones, sino también la velocidad de implementación, la velocidad de la innovación y, en última instancia, el más importante: la velocidad del retorno de la inversión. Para Inform Software, esa discusión conduce cada vez más a una pregunta más amplia: ¿cómo pueden las organizaciones de logística adoptar sistemas más inteligentes sin perder transparencia, control o confianza?

 

Hablando conmigo en la concurrida sala de exposiciones de Stuttgart, el Dr. Bernd Heinrichs, vicepresidente sénior de Inventario y Cadena de Suministro de Inform, describió cómo la empresa ve el desarrollo de la inteligencia artificial en la cadena de suministro y los entornos de intralogística.

 

Ampliando la capa de optimización

Inform se ha asociado durante mucho tiempo con la optimización en entornos complejos-basados ​​en datos. Pero a medida que los mercados se vuelven más volátiles, se pide a los sistemas de optimización que reaccionen más rápido, incorporen más señales y respalden una toma de decisiones-más dinámica.

Ese cambio es particularmente relevante en entornos donde las decisiones son interdependientes. Un cambio en la planificación de la demanda puede afectar el inventario, la capacidad de transporte, la asignación de mano de obra o los niveles de servicio. Una recomendación hecha en una parte de la operación puede tener consecuencias en otras partes, lo que hace que la transparencia sea esencial para el uso diario-.-.

Para Heinrichs, aquí es donde la IA en la logística debe demostrar su valor práctico. "No hablo de IA. Hablo de IA explicable", afirma. "Todo lo que hacemos, todo lo que proponemos, tiene una explicación. De lo contrario, la gente no se fía."

La confianza como requisito práctico

En conversaciones con clientes de diferentes industrias, dice que surge repetidamente la misma pregunta: "¿Por qué el sistema eligió esa opción y no otra?"

 

La pregunta es importante porque las decisiones logísticas rara vez se toman únicamente con la tecnología. Involucran a planificadores, gerentes, equipos de operaciones y, en muchos casos, clientes o socios externos. Si estas partes interesadas no pueden seguir el razonamiento detrás de una recomendación respaldada por IA-, es menos probable que actúen en consecuencia.

 

Para Heinrichs, esto podría convertirse en un importante punto de diferenciación para los proveedores de tecnología europeos. "Podemos crear una IA tan buena como cualquiera, pero podemos añadir algo diferente", afirma. "No debería ser una caja negra".

A medida que las empresas buscan integrar aplicaciones de IA en procesos comerciales establecidos, esa diferencia se vuelve cada vez más importante. Los sistemas deben ser técnicamente sólidos, pero también deben ser lo suficientemente comprensibles para que los usuarios puedan cuestionarlos, validarlos y mejorarlos con el tiempo.

 

Gestión de entornos menos predecibles

Los entornos operativos son cada vez más difíciles de planificar únicamente con datos históricos. Los patrones de demanda cambian, intervienen factores externos y las condiciones del mercado pueden cambiar rápidamente, a menudo antes de que esos cambios sean claramente visibles en las cifras. "Es necesario recopilar datos-en tiempo real y no depender únicamente de datos históricos", afirma. "Hay que reaccionar ante la volatilidad e integrar señales de diferentes fuentes en las decisiones".

Esto marca un cambio de modelos de optimización más estáticos hacia sistemas responsivos que continuamente toman en cuenta nueva información. "Se está volviendo más dinámico", añade. "El siguiente paso es hacerlo más agente: reaccionar por sí solo a los cambios en el entorno".

 

De las noticias al pronóstico

Un ejemplo de Inform presentado por primera vez en LogiMAT es un nuevo enfoque basado en IA-diseñado para integrar eventos externos directamente en la previsión y la planificación de escenarios. El punto de partida, dice Heinrichs, fue una pregunta simple: ¿por qué los modelos de pronóstico ignoran con tanta frecuencia lo que sucede en el mundo que los rodea?

 

"Si hoy se hace un pronóstico clásico, se basa en cifras históricas", explica. "Pero en realidad, la demanda está constantemente influenciada por eventos como conflictos geopolíticos, interrupciones en la cadena de suministro, nuevas regulaciones o tendencias del mercado. Esta información existe, pero generalmente como noticias, no como números".

La nueva solución está diseñada para cerrar esa brecha. Los usuarios proporcionan una serie temporal, como cifras de ventas o un indicador de mercado, y describen brevemente el contexto. Luego, la IA investiga noticias relevantes, analiza relaciones históricas y genera varios escenarios futuros posibles. El resultado es un pronóstico acompañado de una explicación-basada en evidencia de por qué un mercado puede desarrollarse en diferentes direcciones.

Humano en el circuito

Para Heinrichs (en la foto de abajo), el debate sobre la IA también conduce directamente al papel de la experiencia humana. La IA puede identificar patrones, procesar grandes volúmenes de información y producir escenarios a gran velocidad. Pero su valor aumenta cuando las personas pueden agregar la experiencia, el contexto y el juicio que los datos por sí solos no pueden proporcionar.

"La IA es tan buena como los datos con los que trabaja y las personas que son capaces de darles significado", afirma. "Por eso el ser humano sigue siendo una parte esencial del circuito".

En la práctica, eso significa que los planificadores y{0}}tomadores de decisiones no quedan excluidos del proceso. Siguen siendo fundamentales para ello. Su función es validar escenarios, cuestionar suposiciones y perfeccionar los resultados basándose en el conocimiento operativo o la intuición del mercado.

 

"Si la gente entiende por qué el sistema recomienda algo, pueden decidir si confiar en él, cuestionarlo o mejorarlo", explica Heinrichs. "Ahí es donde la colaboración entre el juicio humano y la inteligencia de las máquinas se vuelve realmente poderosa".

 

Integración e Interoperabilidad

Otro tema constante en las discusiones con los clientes es la integración. A medida que las operaciones logísticas se vuelven más interconectadas, la capacidad de vincular aplicaciones impulsadas por IA-con sistemas existentes se está volviendo esencial. "Siempre nos preguntamos: ¿cómo puedo integrar mis otras soluciones con mi sistema ERP?" Heinrichs me lo dice. La respuesta de Inform ha sido estandarizar los conectores y alinearse con las principales plataformas como SAP y Microsoft. El resultado es una ruta de integración más sencilla, que reduce tanto el costo como el tiempo de implementación.

 

"Hace una gran diferencia", añade. "Y también nos facilita la expansión internacional".
Este es un punto crucial en la adopción de la IA. Incluso la aplicación más avanzada tendrá dificultades para crear valor si se mantiene alejada de los sistemas donde realmente se gestionan los procesos de negocio. Las empresas de logística ya operan con entornos de TI establecidos y las nuevas soluciones deben adaptarse a esos entornos sin crear complejidad adicional.

 

 

Responsabilidad de los datos

Con una mayor conectividad y uso de datos, viene un mayor escrutinio en torno a la seguridad. La experiencia de Heinrichs en ciberseguridad informa una postura firme sobre este tema. "Cada producto debe tener un sello de seguridad antes de salir al mercado", afirma. "Es obligatorio".

A medida que los modelos de IA se basan en fuentes de datos más amplias, incluidas fuentes externas como noticias e información de mercado, crece la complejidad de gestionar y proteger esos datos. "La cantidad de datos que utilizamos genera una enorme demanda en términos de seguridad de los datos", señala Heinrichs. "Hay que estar al tanto de ello".

 

Un mercado listo para moverse

Quizás lo más sorprendente sea la evaluación que hace Heinrichs del sentimiento del mercado. En lugar de cautela, ve un creciente apetito por la experimentación y el progreso rápido.

"Los clientes nos piden que aportemos ideas", afirma. "Están dispuestos a ganar rápido y fracasar rápido". Esa apertura crea un terreno fértil para soluciones inteligentes que pueden ofrecer mejoras tangibles sin la inercia de proyectos de transformación a gran-escala.

 

Para muchas empresas, la próxima fase de la digitalización no estará definida únicamente por la IA. Estará definido por una IA que se explique a sí misma, se conecte limpiamente con los sistemas existentes y respalde decisiones en las que las personas puedan confiar.