La IA no puede solucionar los problemas heredados de la gestión del big data

En el ecosistema de la cadena de suministro, la inteligencia artificial se ha posicionado como una herramienta crucial para potenciar el análisis de datos, sin embargo, Supply Chain Management Review ha reportado que su integración no resuelve los problemas fundamentales que subyacen en la gestión del big data. A pesar de su capacidad para procesar grandes volúmenes de información, la IA no corrige la falta de datos, la inaccesibilidad, las lagunas o la falta de precisión. El éxito de cualquier proyecto de IA se sustenta en una base de datos precisa, completa, oportuna y confiable.

Los desafíos principales en la implementación de la IA en la cadena de suministro radican en la calidad de los datos, con un 43% de las empresas citando la precisión como una preocupación clave, seguida por la disponibilidad —39%— y el acceso en tiempo real —36%—. El valor del dato está intrínsecamente ligado a su origen y relevancia: toda la información, interna o externa, debe provenir de una fuente confiable. La IA puede potenciar el análisis, pero no es capaz de corregir deficiencias como el volumen, la variedad, la velocidad, la veracidad y la relevancia de los datos.

La naturaleza de la IA como tecnología no transforma la esencia de la ventaja competitiva sostenida. Cuando el uso de la IA se generalice, beneficiará al mercado en su conjunto, pero no conferirá una ventaja única a una sola empresa. El verdadero valor reside en la capacidad de las empresas para ir más allá de lo que es universalmente accesible y crear algo singular, apoyándose en la creatividad y la innovación. Por lo tanto, antes de embarcarse en un proyecto de IA, las organizaciones deben asegurar que sus sistemas de software y la data que contienen estén a la altura de la tarea.

Si quieres leer la noticia de Supply Chain Management Review completa, puedes revisarla aquí.