¿Es la inteligencia generativa el enemigo o un aliado?
Ahora bien, la pregunta que muchos nos hacemos es si estos nuevos modelos para crear contenido son una herramienta de ayuda o, por el contrario, han venido a sustituir a las personas. La primera sensación es que, desde luego, son muy eficaces; pero ojo, a día de hoy, son aún sistemas que están en fase de aprendizaje mediante la recopilación de contenido que ya ha sido creado previamente por el ser humano. Esto quiere decir, que la información que nos ofrecen debe ser contrastada. No todo el contenido producido por una inteligencia generativa es verdadero y es aquí donde el factor humano cobra especial relevancia.
Entonces, ¿son útiles para el desempeño de nuestro trabajo? Desde nuestro punto de vista, como empresa de Ingeniería que somos, seguimos apostando por el talento humano, por un equipo de ingenieros capaces de analizar la información de una manera razonada y diferente a como lo haría una máquina. Pero a su vez, como empresa que siempre está buscando nuevas tecnologías, no le damos la espalda a las innovaciones.
Dicho esto, ¿cómo podemos aprovechar la potencia de una inteligencia generativa sin deshumanizar nuestro trabajo? Se trata de apoyarnos en el potencial que nos ofrecen en multitud de áreas, pero sin dejar que tomen el control de nuestra actividad. Veamos algunos ejemplos.
Análisis predictivo de la demanda
Mediante el análisis de datos históricos de pedidos, niveles de inventario o rotación de la mercancía entre otros, las inteligencias generativas pueden prever la demanda de productos, permitiendo una mejor planificación del inventario y su distribución. Este siempre ha sido un punto crítico para todos los negocios, pues tanto la rotura de stock como el exceso de mercancía suponen un impacto económico muy importante.
No tener suficiente producto para atender la demanda de los clientes tiene un doble impacto negativo: se reducen los ingresos de una venta perdida por falta de stock y se genera una mala experiencia de cliente al no poder atender su pedido.
En el caso contrario, el exceso de mercancía supone, por un lado, elevados costes de almacenamiento y por otro, devaluación de los productos si no se venden en un corto periodo de tiempo, incurriendo en pérdidas para las empresas.
Simulación de escenarios para la toma de decisiones
Sin duda, otro ejemplo en el que las inteligencias generativas son extremadamente útiles es a la hora de simular diferentes escenarios que ayuden a tomar decisiones estratégicas para optimizar la cadena de suministro, como puede ser decidir la localización de nuevas plataformas, seleccionar proveedores o encontrar la mejor ubicación en almacén para una mercancía. Introduciendo diferentes condiciones como cambios económicos, geopolíticos o de mercado, se dispone de un universo de posibilidades en los que analizar diferentes factores como el riesgo de una inversión, cuellos de botella, puntos críticos y oportunidades de mejora.
Además, los modelos generativos pueden identificar patrones atípicos en el conjunto de datos con los que trabajan, de manera que son capaces de detectar eventos inesperados o cambios en el comportamiento de los consumidores o del mercado. Tener esta información de antemano es una valiosa arma que permite a cualquier empresa estar preparada para circunstancias inesperadas, reaccionando rápidamente a cambios repentinos del sector.
Detección de anomalías
En el contexto de la cadena de suministro la detección de anomalías es crucial para garantizar la eficiencia y la integridad de todos los procesos que ocurren en ella. Las inteligencias generativas pueden desempeñar un papel muy significativo localizando desviaciones atípicas que sean síntoma de que algo no va bien. Basándose en patrones que se definen como “comportamiento normal” de la cadena de suministro, se pueden detectar anomalías que nos den la alerta, por ejemplo, de un retraso en la entrega o cambios en los patrones de demanda.
También podemos apoyarnos en las inteligencias generativas para detectar fallos en el funcionamiento de los equipos y diversos automatismos utilizados en los centros de operaciones. Según un patrón dado, puede detectarse un mal funcionamiento inminente.
Tras este breve análisis no podemos negar que las inteligencias artificiales generativas junto con el aprendizaje automático se están convirtiendo en una importante fuerza impulsora de la transformación digital. Son capaces de ofrecer soluciones creativas para optimizar la cadena de suministro, descubren nuevas oportunidades de innovación y nos ayudan en la toma de decisiones en múltiples escenarios posibles.
Aprovechar una de las tecnologías más disruptivas de nuestro siglo, como las IAG, es indispensable para el crecimiento de las organizaciones. Se trata de utilizar una herramienta que está a nuestro alcance y que nos abre nuevas posibilidades para mejorar la eficiencia, la productividad y la experiencia de cliente.
Ahora bien, es responsabilidad de las empresas realizar una correcta implantación de las IAG en el entorno laboral para que los empleados no se sientan amenazados y se genere un clima de rechazo. La formación y la transparencia en este sentido son fundamentales para que se comprendan los beneficios y se fomente una cultura de confianza, colaboración y desarrollo profesional.
Recordemos la gran revolución que supuso la aparición de internet, y a día de hoy, ¡no podemos imaginar nuestra vida (ni nuestro trabajo) sin él!