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 más precisos, impulsados por datos integrados de cada etapa de la cadena de suministro”, afirmó Julie Gerdeman, directora ejecutiva de Everstream Analytics, empresa de evaluación de riesgos de la cadena de suministro. “La toma de decisiones automatizada reducirá el riesgo y las interrupciones, creando cadenas de suministro resilientes y adaptables”.
Mejores datos
Analizar datos comerciales es una tarea increíblemente compleja. Estos conjuntos de datos no estructurados, compuestos por cientos de millones de registros de envíos, están dispersos entre innumerables filiales y servicios de transporte de mercancías, lo que hace que su procesamiento y clasificación sean propensos a errores y laboriosos.
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 privadas de datos comerciales 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 en nuestra plataforma”, afirmó Paulo Mariñas, director de tecnología de ImportGenius, una empresa de datos comerciales con sede en Arizona.
Mientras tanto, multinacionales como Nestlé SA utilizan herramientas de IA para aumentar la eficiencia y detectar problemas emergentes en sus cadenas de valor globales. La empresa suiza de alimentos y bebidas utiliza algoritmos para detectar problemas de calidad en sus productos y garantizar la autorregulación y el control de sus líneas de producción.
Mercedes-Benz Group AG utiliza Omniverse, una plataforma basada en IA, para agilizar sus plantas de fabricación y ensamblaje. Omniverse ayuda al fabricante alemán a reestructurar rápidamente sus fábricas para adaptarse a las fluctuaciones de suministro externas.
Se prevé que la IA revolucione muchas industrias, con un crecimiento particularmente alto en el comercio. Esto se debe a que la primera mitad de la última década de globalización se centró principalmente en la reducción de las barreras a los bienes, los servicios y la inversión. Mientras tanto, la siguiente fase y el contexto actual, la tendencia a la desglobalización, las barreras arancelarias y las fricciones geopolíticas se convertirán en un gran desafío incluso para el equipo de logística más experimentado.
Análisis de la cadena de suministro
Un área donde 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 importantes a nivel 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 las perturbaciones externas. El G20 también lanzó una nueva herramienta de IA que combina datos comerciales con algoritmos predictivos, ayudando a los responsables políticos y a las empresas a optimizar sus estrategias de exportación.
Las herramientas de IA pueden reducir el tiempo y la investigación necesarios para cerrar acuerdos comerciales, así como calcular rápidamente los aranceles para el envío de mercancías. Sin embargo, la complejidad y algunos aspectos de la política comercial internacional simplemente no pueden ser gestionados por la IA.
“La IA puede ayudar a los negociadores a prepararse mejor, pero no puede reemplazar las negociaciones reales, donde el factor humano es primordial”, afirmó Wendy Cutler, vicepresidenta del Instituto de Política de la Sociedad Asiática. “Escuchar y procesar lo que dice el interlocutor, interpretar el lenguaje corporal y proponer ideas amigables al instante para superar las diferencias son cosas que la tecnología no puede hacer”.
(Según Bloomberg)
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