Después de 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 los gobiernos y a las empresas a gestionar las complejas cadenas de suministro del mundo.
“En los próximos años, veremos análisis predictivos y predictivos más precisos, impulsados por datos integrados de cada paso de la cadena de suministro”, afirmó Julie Gerdeman, directora ejecutiva de la empresa de evaluación de riesgos de la cadena de suministro Everstream Analytics. “La automatización de la toma de decisiones reducirá el riesgo y las interrupciones, creando cadenas de suministro flexibles, sostenibles y adaptables”.
Mejores datos
Analizar datos comerciales es una tarea extremadamente compleja. Estos conjuntos de datos no estructurados, compuestos por cientos de millones de registros de envíos, están dispersos en innumerables subsidiarias y servicios de transporte de mercancías, lo que da como resultado un procesamiento y una organización propensos a errores y que requieren mucho trabajo.
Por ejemplo, las empresas de datos comerciales privados pueden utilizar herramientas de aprendizaje automático para reconocer patrones de declaraciones aduaneras, escanear documentos legales y traducir idiomas para crear datos comerciales claros y precisos que sean fáciles de buscar y analizar.
Las empresas de datos comerciales privadas 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 actúe como una antena para detectar, reconocer e incorporar indicadores a nuestra plataforma”, dijo Paulo Mariñas, CTO de ImportGenius, una empresa de datos comerciales con sede en Arizona.
Mientras tanto, empresas multinacionales como Nestlé SA están adoptando 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, así como para garantizar la autorregulación y el control de sus líneas de producción.
Mercedes-Benz Group AG está utilizando una plataforma impulsada por inteligencia artificial llamada Omniverse para ayudar a que las plantas de fabricación y ensamblaje de la empresa sean más flexibles. Omniverse ayuda a los fabricantes de automóviles alemanes a reestructurar rápidamente sus plantas de fabricación para adaptarse a los shocks de suministro externo.
Se espera que la IA genere avances en muchas industrias, con un crecimiento particularmente alto en el comercio. Esto se debe a que la primera mitad de la última década de globalización consistió en gran medida en reducir las barreras a los bienes, los servicios y la inversión. Mientras tanto, pasando a la siguiente fase y en el contexto actual, la tendencia a la desglobalización, las barreras arancelarias y las fricciones geopolíticas se convertirán en un enorme desafío incluso para el equipo de logística más experimentado.
Análisis de la cadena de suministro
Un área en la que las aplicaciones de IA pueden tener un gran impacto es ayudar a las empresas y a los 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 industrias de importancia mundial.
La idea, anunciada la semana pasada, es ayudar a los gobiernos a evaluar la resiliencia de las cadenas de suministro y desarrollar medidas para mitigar los choques externos. El G20 también lanzó una nueva herramienta de inteligencia artificial para combinar datos comerciales con algoritmos predictivos, lo que ayudará a los responsables políticos y a las empresas a optimizar sus estrategias de exportación.
Las herramientas de inteligencia artificial pueden reducir el tiempo y la investigación necesarios para firmar acuerdos comerciales, así como calcular rápidamente los aranceles sobre el envío de mercancías. Sin embargo, la complejidad y algunos aspectos de la política comercial internacional simplemente no pueden ser manejados por la IA.
“La IA puede ayudar a los negociadores a prepararse mejor, pero no puede reemplazar las negociaciones reales en las que el elemento humano es primordial”, afirmó Wendy Cutler, vicepresidenta del Asia Society Policy Institute. “Escuchar y procesar lo que realmente dice el interlocutor, leer el lenguaje corporal y proponer ideas amigables en el momento para cerrar la brecha es algo que la tecnología no puede hacer”.
(Según Bloomberg)
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