La transparencia: el elemento clave a pulir antes de adoptar IA en Procurement

La logística y las cadenas de suministro experimentan una transformación radical impulsada por la Inteligencia Artificial (IA). La IA mejora la eficiencia, disminuye los costos y mitiga los riesgos a través de la optimización de rutas, la previsión de la demanda y la gestión autónoma de almacenes. Sin embargo, la creciente adopción de la IA incrementa las preocupaciones sobre la Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento (GRC), especialmente en relación con la transparencia del modelo en la toma de decisiones.

De acuerdo a Supply Chain 24/7, la falta de transparencia en los modelos de IA —que a menudo operan como cajas negras— introduce riesgos significativos en decisiones de alto impacto. Estos riesgos incluyen el sesgo en la toma de decisiones —como la selección de proveedores o la optimización de rutas— y el posible incumplimiento de las normativas vigentes. Por ejemplo, un modelo de IA puede favorecer rutas más baratas pero más intensivas en carbono si no considera los impactos ambientales de forma transparente.

Asegurar la transparencia y la explicabilidad de la IA (Explainable AI o XAI) resulta fundamental para generar confianza, eficiencia y resiliencia en la logística. La transparencia garantiza que las operaciones sean trazables, cumpliendo con las regulaciones y siendo fiscalizables. El sector logístico requiere estándares claros y aplicados para las herramientas de IA, donde los proveedores deben eliminar cláusulas contractuales restrictivas, aceptar pruebas de terceros y publicar abiertamente los resultados de rendimiento para evitar que la industria opere basándose en suposiciones.

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