Inteligencia artificial y cadena de suministro

Índice

Autorías

Introducción

1. Hacia una cadena de suministro inteligente

Marc Busom

Qué es la inteligencia artificial

¿Cómo funciona y cómo aprende la IA?

La IA en la cadena de suministro

Consideraciones acerca de la IA

2. Digitalización y mejora continua en la cadena de suministro

Luis Socconini

Conocer las necesidades

Metodología Lean Six Sigma 4.0

Beneficios de la mejora continua

Caso de estudio: transformación de la cadena de suministro en la era digital

El reto de la IA en las cadenas de suministro

Mejora continua en la industria 4.0: aplicaciones

Conclusión

3. Previsión de la demanda

Javier Cortina

El dilema del planificador

Digitalización y previsión de la demanda

Bibliografía

4. Gestión de las operaciones con IA

Ángel Caja

El alcance de las operaciones

La estrategia y la IA

Previsión y planificación de la demanda

Recepción y procesamiento de pedidos

Compras y aprovisionamientos

Planificación de la producción

Replicar virtualmente el modelo

Producción

Almacén

Conclusión

Fuentes consultadas

5. Inteligencia artificial en la logística y el transporte

Carlos H. Barrueco, Eva Hernández

Introducción a la IA en la logística y el transporte

IA en los vehículos comerciales

Un nuevo escenario de competitividad

IA en la gestión y contratación del transporte

IA en los almacenes

Conclusiones

6. Pensamiento estratégico y gestión empresarial

José Luis Casal

El pensamiento estratégico

Intuición y toma de decisiones

Datos para entender a las personas

La interacción con el cliente

Conclusión

7. Aplicaciones de IA en la gestión del comercio internacional

Cristina Peña, Alberto Tundidor

Sistemas digitales de apoyo la gestión del comercio internacional

Investigación en línea de mercados internacionales

Comercialización en línea con IA

La comunicación electrónica

Buenas prácticas comerciales en la red

Sistemas de gestión integral de comercio internacional

8. La regulación legal de la IA en la cadena de suministro

Blas Rivas

Recapitulación: ¿hacia dónde vamos? ¿Qué mundo nos espera?

La mirada jurídica: la necesidad de regular una cadena de suministro participada por la IA

Las respuestas de las principales jurisdicciones: UE, EEUU y China

Y ahora…

Autorías

En esta edición han colaborado las siguientes firmas:

Marc Busom Rodríguez

Emprendedor y científico de datos. Cuenta con seis titulaciones académicas y ha dado conferencias en la Universidad de Barcelona sobre desarrollo tecnológico.

Ha desempeñado su actividad profesional como analista y científico de datos trabajando para empresas y clientes como el Fútbol Club Barcelona o Codelco, y en sectores tan variados como industria, farmacia o consultoría.

En 2021 cofundó la startup Wecaria Technologies, que emplea tecnologías como big data, inteligencia artificial, cadena de bloques e internet de las cosas para el sector de la movilidad, operando en distintas verticales: desde un SaaS para talleres y concesionarios hasta servicios para ciudades inteligentes y aseguradoras. Es autor de Tecnologías para liderar el futuro, galardonado con el Premio Logisnet 2023.

   https://www.linkedin.com/in/marc-busom/

Ángel Caja Corral

Profesional con una amplia experiencia en operaciones y cadena de suministro en diversas multinacionales y sectores. Especializado en la estrategia de las operaciones y cadena de suministro y en su alineación con las expectativas del cliente.

Ha liderado transformaciones de la cadena de suministro hacia centros de creación de valor. Convencido de que las nuevas tecnologías son imprescindibles para ayudar a las cadenas de suministro al reto de la entrega de valor y la siempre compleja gestión de su trade-off.

Autor del libro Manual de estrategia de operaciones, publicado por Marge Books.

   https://www.linkedin.com/in/angelcaja/

José Luis Casal Castro

Experto en nuevos modelos de negocio. Lleva más de 20 años asesorando empresas en sus procesos de innovación, estrategia y transformación digital. Socio fundador de varios proyectos y miembro del consejo y junta asesora de empresas y startups tecnológicas, industria 4.0 y de una gestora de capital riesgo.

Profesor de nuevos modelos de negocio, estrategia y marketing en varias universidades y escuelas de negocio españolas e internacionales.

Su newsletter, betterbusinessforabetterworld.com, cuenta con más de 45.000 suscriptores. Ha sido nombrado top voices por LinkedIn, como referente en tecnología e innovación y, también, se le considera una de las cincuenta personas que más han influido en los negocios digitales en España.

   https://www.linkedin.com/in/jlcasal/

Javier Cortina Aurrecoechea

Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad de Deusto y ha completado el Executive Master in Digital Business de ESADE. Ha desarrollado la mayor parte de su carrera profesional como consultor en Accenture donde llegó a ejercer diversas responsabilidades a escala internacional. Javier fue gerente de Procesos y Sistemas de información en Pepsico España y entre 2017 y 2021, y formó parte del departamento central de Transformación de Negocio de Glencore.

A lo largo de su carrera ha recibido e impartido a su vez diversos cursos de liderazgo y gestión empresarial. Desde 2015 colabora como columnista en Empresa XXI. Actualmente es miembro del Consejo Asesor de Neurored y socio de Netmentora.

   https://www.linkedin.com/in/javiercortina/

Carlos Hernández Barrueco

Licenciado en Ciencias Políticas por la Universidad del País Vasco. Cursó el Máster en Dirección Logística Integral (CSG), estudios de Comisario de Averías (Colegio Oficial de la Marina Mercante) y posee otros títulos relacionados con la dirección logística integral, la calidad, la prevención de riesgos laborales (PRL) y el management.

Tras veinte años en el sector logístico en los que ha ocupado puestos de responsabilidad en empresas multinacionales, ejerce como profesor de logística y ha diseñado los campus virtuales (e-learning) de diversas escuelas de negocios.

Es una figura relevante en la educación 3.0, con el empleo de tecnologías como la realidad aumentada o simuladores, campo donde realizó el primer curso de aprendizaje en línea con Google Glass y Epson Moverio BT200.

   https://www.linkedin.com/in/carloshernadezbarrueco/

Eva Hernández Ramos

Abogada y divulgadora. Colaboradora de Aranzadi Ambiental, uniendo el derecho con la inteligencia artificial. Diplomada en Blockchain e inteligencia artificial por Centro de Estudios Garrigues y Consejo General de la Abogacía española.

Ha participado en la redacción de normativas de formación profesional y nuevas cualificaciones profesionales, adaptándolas a la inteligencia artificial aplicada al sector del transporte. Y es formadora en esta materia en escuelas de negocios y organizaciones.

   https://www.linkedin.com/in/evahernandezramos/

Cristina Peña Andrés

Ingeniero Superior Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid, con MBA Internacional y más de veinte años de experiencia en puestos de dirección sénior global en multinacionales.

Fundadora y CEO de TuComex, empresa dedicada a la internacionalización, por la que ha recibido diferentes premios a la gestión empresarial, incluido el Premio Nacional Emprendedoras 2023 del Ayuntamiento de Madrid a la empresa de mayor potencial de crecimiento y proyección internacional.

Divulgadora en congresos internacionales y docente especializada en comercio internacional y cadena de suministro.

   https://www.linkedin.com/in/cristinapenaandres/

Blas Rivas Alejandro

Abogado en ejercicio desde 1990. Socio director del Despacho Nerus Abogados con sedes en Santiago de Compostela y Madrid. Está especializado en derecho mercantil e internacional, derecho bancario, así como también es un experto en derecho tecnológico. Ha asesorado jurídicamente en operaciones internacionales que afectan a más de treinta países.

Es presidente de la red internacional de abogados IURISGAL International Network of Law Firms y secretario general de INFEBEX (Federación internacional para la promoción de negocios y comercio exterior).

Ha impartido numerosas conferencias y ponencias sobre derecho empresarial, derecho tecnológico, procesal, bancario y derecho internacional y escrito artículos en diversos medios de comunicación y revistas especializadas.

   https://www.linkedin.com/in/blas-rivas-alejandro-04138b26/

Luis Socconini Pérez Gómez

Ingeniero Industrial por el ITESM, campus Guadalajara, México. Tiene una maestría en Calidad y Productividad y es Máster Black Belt. Está Certificado en Strategic Management por la Universidad de Stanford, en Leading Product Innovation por la Universidad de Harvard y en Industry 4.0 por el Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Como director de Lean Six Sigma Institute desarrolla proyectos de alto impacto en empresas como Abbott Laboratories, Kraft Heinz, Coca Cola, BMW, Bimbo y Fender, entre otras.

Desarrolla constantemente aplicaciones de productividad en sectores industriales diversos como la construcción, minería, agricultura, energía, así como en administraciones de gobierno y otros servicios.

   https://www.linkedin.com/in/socconini/

Alberto Tundidor Díaz

Ingeniero Químico por la Universidad Complutense de Madrid, máster en Relaciones Laborales. Como CTO y CIO en TuComex, empresa dedicada a la internacionalización, se encarga de la planificación, implementación y gestión de la tecnología de la información.

Consultor en el campo de la internacionalización y la digitalización.

Imparte formación sobre prevención de riesgos laborales, sistemas de calidad, comercio internacional y, en especial, sobre innovación y tecnología.

   https://www.linkedin.com/in/albertotundidordiaz/

Introducción

Este libro explora, de la mano de profesionales y expertos, las oportunidades, los desafíos y las potencialidades de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la cadena de suministro. Sin embargo, no podemos confiar ciegamente en que la IA entre en nuestras empresas y optimice todos los procesos de la cadena de suministro como por arte de magia. Hay que preparar el contexto, entender cuáles son las prioridades y ser consciente de los factores que nos pueden ayudar a dar el salto a la cadena de suministro inteligente o, por el contrario, controlar aquellos que pueden dinamitar su implementación.

Para ello, esta obra de autoría colectiva arranca con un capítulo, a cargo de Marc Busom, emprendedor y científico de datos, que nos ayuda a conceptualizar la IA, cómo funciona –y, sobre todo, cómo aprende–, sus límites e implicaciones éticas y qué futuro nos espera.

En el conjunto de una organización es necesario cultivar día a día una cultura de la mejora continua. Es por eso que, en el segundo capítulo, de la mano de Luis Socconini, director del Lean Six Sigma Institute, se exploran las complejidades de buscar la calidad total en la gestión y establecer como horizonte la perfección. En un mundo tecnológico que duplica sus capacidades cada dos años, la misma noción de perfección va a ir evolucionando, inevitablemente, con el tiempo. Y aunque sea frustrante, porque esto parece invalidar cualquier previsión posible, hay que estar siempre alerta para poder dibujar, junto con las transformaciones del ambiente, aquello que es perfecto.

En el tercer capítulo, y partiendo de este escenario de incertidumbre definido como VUCA –acrónimo que se utiliza para describir entornos volátiles, con alta incertidumbre, complejos y ambiguos–, Javier Cortina, consultor especializado en sistemas de gestión de la cadena de suministro, nos adentra en el complejo y siempre cambiante mundo de la previsión de la demanda. Y es que, aunque pareciera que es una tarea fácil para una IA, predecir la demanda requiere unos datos muy sensibles que no son nada fáciles de discernir.

En el cuarto capítulo, Ángel Caja, consultor en operaciones y cadena de suministro, profundiza sobre los aspectos más operativos de la aplicación de la IA, dando especial importancia a los procesos de compra, recepción y producción de productos.

Las cuestiones de logística y transporte son analizadas en el quinto capítulo por Carlos Hernández Barrueco y Eva Hernández Ramos, consultores y formadores en logística. Ellos examinan en detalle la implementación y las potencialidades de la IA en los vehículos comerciales, en la gestión y la contratación del transporte y en los almacenes.

Sin embargo, es sabido que por mucho que estos procesos sean impolutos, una empresa no funciona si no puede llegar a sus clientes. Y este proceso, también se puede optimizar con la IA. En el sexto capítulo descubrimos cómo hacerlo, de la mano de José Luis Casal, reconocido por LinkedIn como una top voice en innovación; para este asesor de empresas en procesos de innovación y transformación digital, el pensamiento estratégico es la herramienta clave para afrontar críticamente problemas empresariales complejos, alinear nuestros razonamientos con los objetivos corporativos y planificar hacia el futuro.

En el séptimo capítulo se explora cómo ampliar fronteras y optimizar la gestión del comercio internacional con IA, a cargo de Cristina Peña y Alberto Tundidor, CEO y CTO de TuComex, respectivamente, quienes profundizan en cuestiones como la comunicación o la investigación de mercados internacionales.

Finalmente, a modo de cierre, dedicamos un capítulo a las imprescindibles regulaciones legales que puede traer consigo la IA, de la mano de Blas Rivas, abogado y presidente de IURISGAL, red internacional de despachos de abogados independientes. Se revisan los posibles entresijos de la IA desde una perspectiva jurídica, las regulaciones que ya han implementado algunos países, como la ley de IA de la Unión Europea de marzo de 2024, y el autor nos plantea según qué criterios se debe actuar y legislar.

Y es que es esencial lograr un consenso global en las regulaciones de la IA, especialmente en áreas internacionales como la cadena de suministro. Una cierta estandarización internacional podría promover un uso responsable y socialmente evaluado de la IA, y la aspiración a lograr interoperabilidad en la gobernanza de la IA requerirá mecanismos para reconocer certificaciones y procesos de un país en otro. Esta colaboración entre diferentes agentes es fundamental para abordar la complejidad de regular la IA y promover su uso responsable en todo el mundo.

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Hacia una cadena de suministro inteligente

Marc Busom Rodríguez

Emprendedor y científico de datos

Si saliéramos a la calle a preguntar qué es la inteligencia artificial (IA), la variedad de respuestas sería inmensa. Seguramente, HAL9000, Alexa, ChatGPT, Skynet o bots que compran y venden acciones en la bolsa estarían entre las respuestas más frecuentes. Y, desde luego, en algunos casos estarían en lo cierto; en otros, sin embargo, no.

Qué es la inteligencia artificial

Describir qué es la IA no es tarea fácil. Y es que la definición de esta herramienta, que parece haber llegado para quedarse, puede variar mucho en función de con quién hablemos. En este libro vamos a ser cautos con el término. No porque dudemos de su potencial alcance sino más bien al contrario; porque estamos convencidos de que la IA aún tiene mucho camino por recorrer. Y, ante esa incerteza, resulta necesario mantener el abanico de posibilidades lo más abierto posible. De ese modo, cuando hablamos de IA nos referimos a la capacidad de una máquina de realizar una tarea que, por regla general, requiere una inteligencia humana. Y ojo, que aquí el término inteligencia humana no es trivial.

Consideremos una máquina que pone tornillos como lo haría un ser humano en una cadena de montaje: ¿tiene IA? Depende de la complejidad de la tarea, claro está. No es lo mismo poner el mismo tipo de tornillo, una y otra vez, en lo que serán las patas de una mesa que llenar de remaches de distintos tamaños y materiales un barco transatlántico. Pero si vamos a lo más elemental de la acción, lo más probable es que no haya IA operando detrás de la máquina porque, simplemente, no es necesario hacer un uso intensivo de ningún tipo de inteligencia para poner tornillos en una cadena de montaje. Es un trabajo que comúnmente llamamos «mecánico», no intelectivo.

Sin embargo, evaluar el riesgo al comprar una acción en la bolsa y venderla en el mejor momento para aumentar una ganancia sí requiere inteligencia humana. Predecir el valor de un bien inmueble, encontrar piscinas no declaradas en las ciudades mediante imágenes satelitales o determinar la probabilidad de que un asegurado sufra un accidente el próximo año, son acciones que necesitan inteligencia o, por lo menos, un aprendizaje.

Incluso el mero hecho de hablar o escribir requiere inteligencia humana, de ahí que consideremos que algo tan complejo como Bard o como ChatGPT sea, desde luego, inteligencia artificial. Porque entre varias opciones (inter) se escoge (legere) una de ellas. O, en palabras del catedrático en Psicología, Antonio Andrés-Pueyo, la inteligencia se entiende como la «capacidad de procesar la información del ambiente, de manera que se pueda razonar, resolver problemas y tomar decisiones».

Todos estos ejemplos tienen, además, otro elemento en común: no solo precisan la capacidad de razonar, sino que también necesitan adquirir nuevos conocimientos. Y es que el aprendizaje es, a fin de cuentas, lo que hace posible la IA: aprender mediante la entrada de datos, datos y más datos. No en vano, los datos son el verdadero petróleo del siglo

xxi

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Así, la IA necesita datos que, tras ser procesados por complejos algoritmos y modelos matemáticos, le permitan realizar acciones o tareas que una máquina tonta que está programada para hacer una tarea mecánica es incapaz de llevar a cabo.

Esta diferenciación nos ayuda a ver con más claridad qué es inteligencia artificial y qué no, aunque a veces, el hecho de discernir entre apariencia y realidad puede parecer, desde el punto de vista de una persona usuaria, una tarea harto compleja. Veámoslo con el ejemplo del cuadro 1.1.

Cuadro 1.1

El caso del robot aspirador

Pongamos un robot de los que barre el suelo de casa. El robot puede estar configurado para avanzar en línea recta hasta chocar con los objetos del hogar; al hacerlo, comienza a girar sobre sí mismo hasta encontrar un camino disponible, que seguirá hasta dar con otro obstáculo en su ruta. Eventualmente, quizá, terminará de barrer la casa, aunque tardaría mucho y lo más probable es que se dejase algunos rincones sin limpiar. Esto arruina completamente la experiencia del cliente, así que podemos añadirle algo más de complejidad haciendo que no solo cambie su rumbo cuando choque con un objeto, sino que pueda realizar trayectos con cambios de dirección para cubrir la mayor superficie posible al ir barriendo de un lado al otro.

A ojos de los propietarios del barrendero tecnológico, el robot aspirador estará haciendo un trabajo estupendo, le ahorrará trabajo doméstico y le inspirará una falsa ilusión de ser verdaderamente una máquina dotada de IA.

Nada más lejos de la verdad. El robot tendrá unas cuantas órdenes programadas y las ejecutará, simple