Hacia una implementación exitosa

En la actual economía digital, las bodegas y los centros de distribución (CD) son cada vez más relevantes para la competividad de las organizaciones y, por ende, activos estratégicos para el negocio y la logística. Estudios indican que los salarios del personal del CD han subido más de un 30% desde 2020, lo que unido a la sombra de aumentos en las tarifas a la exportación y a los conflictos mundiales han incrementando el costo de pretóleo; han llevado a aumentos directos de entre un 15% y un 30% en los costos de distribución de los productos. Por su parte, los clientes esperan mayor rapidez en la entrega, mayor visibilidad de la cadena y mejor disponibilidad; sin aumento de costos del producto. Esto finalmente se traduce en una presión directa sobre los CD para aumentar su eficiencia y productividad, con el objetivo de reducir costos.

La Inteligencia Artificial (IA) surge como una solución para este problema. Sin embargo, un estudio de Deloitte entre 1.854 ejecutivos de Europa y el Medio Oriente señala que los retornos de la inversión (ROI) de un proyecto de implementación de IA se alcanzan en un plazo de 2 a 4 años, e comparación con un típico payback de 7 a 12 meses en inversiones tecnológicas. Es por ello por lo que integrar IA en la organización no puede ser visto como una simple actualización tecnológica; más bien, se debe comparar con la transición del vapor a la ectricidad en las organizaciones, hace años atrás. Al convertir energía de vapor en electricidad, las empresas tuvieron que reconfigurar sus lineas de producción, rediseñar los flujos de trabajo, invertir en nueva infraestructura y volver a capacitar a su fuerza laboral.

Por ello, la implementación de la IA no debe verse solo como un cambio tecnológico, sino como un cambio radical en la forma en que hacemos las cosas, especialmente para los CD, donde la continuidad operacional es crítica para la organización y cualquier error se paga caro. Por ello, como todo cambio significativo y estratégico, es necesario contar con una hoja de ruta que permita definir una estrategia y objetivos claros para implementarlo en la organización. Por ende, una implementación exitosa de IA en la organización debe abordar aspectos relacionados con la información, la organización y las acciones que deben tomarse en cuenta en esta hoja de ruta:

Paso 1: Datos e información.

El primer requisito para implementar cualquier solución de IA es contar con la información necesaria para entrenarla y trabajar con ella. Esta información generalmente se encuentra disponible en los Warehouse Management Systems (WMS) que soportan la operación del CD. Disponer de un WMS no implica directamente que se pueda implementar adecuadamente una solución de IA. Antes es necesario verificar que la información cumpla con cuatro características:

• Cantidad: no se relaciona solo con el volumen en cantidad y tiempo disponible, sino que también con la cobertura de las actividades del CD y recursos.
• Calidad: la información debe reflejar la operación del CD, tanto en las actividades realizadas como en los recursos disponibles.
• Velocidad: se debe contar con información oportuna para apoyar la decisión.
• Seguridad: se debe asegurar que la información no quede disponible para personas ajenas a la organización.

Cuando se han cumplido estas cuatro condiciones, recién se han sentado las bases para comenzar a implementar la solución de IA.

Paso 2: Organización

Disponer de la información todavía no es una condición suficiente para asegurar una implementación adecuada de la IA. En un segundo paso, es necesario determinar si la organización está en condiciones de sacar el máximo provecho de la IA en sus operaciones del CD. Para ello, se debe analizar cuán preparada se encuentra la organización y realizar los cambios necesios en: procesos, personas y partes (infraestructura).

• Procesos: se deben analizar los procesos en los que se implementará la IA, verificar que sus inicios y términos estén difinidos, así como las actividades y las decisiones a tomar. También hay que analizar si están adecuadamente diseñados y eficientes para alcanzar los objetivos propuestos. Y definir cómo la IA y las personas “interactuarán y colaborarán” con el proceso y a qué nivel.
• Personas: deben ser formadas en capacidades y habilidades para “interactuar y entrenar” a la IA en los procesos y decisiones que desean que esta apoye.
• Partes: se debe contar con la infraestructura necesaria para soportar y apoyar a las personas y los procesos que trabajan conjuntamente con la IA.

Paso 3: Acciones

Finalmente, deberán definirse las acciones que se espera que lleve a cabo la IA. Las primeras capas de acción dicen relación con la visualización y reportes de la información entregada; ahí se espera que la persona sea la que analice dicha información y tome decisiones. La segunda etapa es la analítica y el apoyo a la toma de decisiones. Por último, se llega a la capa de actuar y, en donde se entrega todo el proceso a la IA. El nivel o capa de decisión en la que se espera que la IA actúe dependerá de la velocidad, la complejidad y el nivel de criterio requerido para la toma de decisiones, así como del costo o del nivel de recursos involucrados.

La implementación de la IA en la organización no debe analizarse como la de cualquier solución tecnológica. La IA, al ser una tecnología que cambia radicalmente la forma de hacer las cosas, hace necesario realizar cambios profundos. Estos comienzan con los datos, continúan con la estructura de la organización y terminan con la forma en que se toman las decisiones y se ejecutan las acciones.

Finalmente, es esencial contar con una hoja de ruta que considere estos aspectos permitiendo disminuir la probabilidad de falla y obtener el mayor retorno sobre la inverisón en la implementación de la IA en su CD.