La gestión de las cadenas de suministro en la industria de bienes de consumo atraviesa un punto de inflexión. Un reciente informe elaborado por una compañía nativa digital argentina que ayuda a las organizaciones a liderar en un futuro impulsado por la tecnología digital y la inteligencia artificial, advierte que la inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en un factor decisivo de competitividad operativa, en un contexto marcado por la volatilidad de costos, disrupciones externas y cambios acelerados en la demanda.
Según el análisis, el crecimiento proyectado de la IA en la industria manufacturera responde a su capacidad para mejorar la previsión de la demanda, optimizar inventarios y anticipar riesgos operativos antes de que impacten en la operación.
Sin embargo, el estudio señala que solo una porción limitada de las organizaciones logra capturar ese valor a escala, debido a barreras vinculadas a la integración de datos, la gobernanza tecnológica y la preparación interna de los equipos.
“La IA está transformando la manera en que gestionamos la cadena de suministro y las operaciones. No hablamos solo de optimización, sino de resiliencia, agilidad y capacidad de anticipación en un mercado cada vez más turbulento. Los resultados iniciales son prometedores, pero requieren tiempo, disciplina y un proceso de integración riguroso para desplegarse a gran escala. Las empresas que integren la IA en todas sus funciones podrán liberar al talento humano para enfocarse en la innovación y en crear valor real para los consumidores”, destaca Santiago Noziglia, CEO del Retail, CPG & Automotive AI Studio de una empresa argentina líder en desarrollo de software e implementación de IA a nivel mundial.
De la automatización a la orquestación inteligente
Durante años, la atención estuvo puesta en la automatización de procesos y la reducción de costos. Hoy, el informe plantea un cambio de enfoque: la IA comienza a desempeñar un rol central en la orquestación integral de la cadena de suministro. A través del análisis en tiempo real de variables logísticas, comerciales y productivas, los modelos avanzados permiten detectar señales tempranas de disrupción y proponer acciones correctivas con mayor anticipación.
Esta capacidad se traduce en una sincronización más precisa entre producción, distribución y demanda. El resultado es una mejora en los niveles de servicio, una reducción del desperdicio operativo y una mayor capacidad de respuesta ante escenarios cambiantes. El informe destaca que una proporción creciente de organizaciones que ya aplican IA en su cadena de suministro reporta mejoras concretas en eficiencia operativa y toma de decisiones, junto con planes de expansión de estas iniciativas.
Uno de los puntos más sensibles abordados por el estudio es la previsión de la demanda. Allí se describe la tensión histórica entre áreas comerciales y equipos operativos, y cómo la combinación de modelos predictivos con el criterio humano permite reducir errores estructurales, ajustar inventarios y responder con mayor agilidad a las variaciones del mercado.
Datos, proveedores y resiliencia operativa
No obstante, el informe subraya que la calidad de los datos es un factor crítico. Sin información limpia, estructurada y confiable, incluso los modelos más sofisticados pueden amplificar sesgos y generar decisiones incorrectas, como sobrestock, quiebres de inventario o ineficiencias en la planificación. En ese sentido, la preparación de la infraestructura de datos aparece como una condición indispensable para avanzar hacia esquemas de decisión más inteligentes.
La transformación también alcanza a la gestión de proveedores y a las estrategias de abastecimiento. En un entorno de precios fluctuantes y redes de suministro cada vez más complejas, la IA permite pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo, basado en análisis continuo de costos, desempeño y condiciones contractuales. Esto fortalece la capacidad de negociación, mejora la selección de proveedores y reduce la exposición a interrupciones.
El informe advierte además sobre los riesgos de demorar la adopción de estas tecnologías. Entre ellos, identifica mayores ineficiencias, aumento de costos y pérdida de competitividad frente a actores más ágiles. En contraste, las organizaciones que avanzan con esquemas claros de gobernanza y priorización de casos de uso logran mejoras sostenidas en productividad, resiliencia y capacidad de adaptación.
En conclusión, el documento plantea que el futuro de las cadenas de suministro estará definido por la velocidad de adopción de la inteligencia artificial y por la capacidad de integrarla con el talento humano. Más que reemplazar funciones, la tecnología amplifica la toma de decisiones y libera a los equipos de tareas repetitivas, permitiéndoles enfocarse en el análisis estratégico y la mejora continua.