La IA en la gestión de operaciones tiene mucho que aportar en los próximos años. La nueva tecnología, de hecho, ya representa un factor determinante en el propósito de trabajar con eficiencia, agilidad y un alto grado de precisión.
La colaboración de la IA en la gestión de operaciones incluye un buen número de acciones, desde la planificación, hasta el control de calidad, pasando por la gestión de inventarios, la cadena de suministro, la programación de los procesos de producción, la logística de distribución e, incluso, la supervisión y el mantenimiento y gestión de activos.
La IA en la gestión de operaciones se incorpora en un momento en que las organizaciones ya han diseñado e implementado procesos eficientes. La Inteligencia Artificial llega para mejorar y perfeccionar las operaciones, optimizando funciones que ya han alcanzado un grado de madurez propicio para ello.
Qué es Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es el desarrollo más importante conseguido hasta ahora, pero su uso también genera contoversia. Pese a su popularidad, no siempre se tiene la información suficiente para identificar la presencia de IA y no de otro desarrollo tecnológico de similares proporciones.
No todas las aplicaciones que automatizan tareas o procesan grandes cantidades de datos en pocos segundos son IA. La Inteligencia Artificial es una tecnología que permite a una máquina, un ordenador o un dispositivo simular la inteligencia humana, resolver problemas, aprender, e incluso, reconocer imágenes o hacer predicciones.
La calidad de algunos de los resultados de las funcionalidades de IA es un tema que divide opiniones, sobre todo las que buscan imitar la inteligencia humana. Otras, no obstante, destacan su aporte al desarrollo del área en que intervienen. Es el caso de la IA en la gestión de operaciones.
Qué beneficios aporta la IA en la gestión de operaciones
Los gerentes de producción y de operaciones han sido los principales promotores de la introducción de la IA en la gestión de operaciones. Entre los beneficios más destacados para las organizaciones se encuentran los siguientes:
1. Reducción de costes y mejora de la eficiencia
La capacidad de la IA para realizar múltiples tareas de procesamiento de datos, cálculos matemáticos o toma de decisiones en pocos segundos libera tiempo a las personas, que lo pueden emplear en diseñar estrategias, solucionar problemas y mejorar la eficiencia mientras los costes disminuyen.
2. Tomar decisiones en tiempo real
La velocidad con la que IA procesa datos, permite a los gerentes de operaciones obtener una visión instantánea, en todo momento, de lo que sucede en todos los puntos de la cadena. Tomar y mejorar las decisiones empresariales en tiempo real es fácil. De hecho, es lo predecible.
Los gerentes pueden localizar problemas que pueden solucionar antes de que crezcan, al igual que fallos en los equipos o, incluso, detectar tendencias del mercado que les permitan ajustar los procesos productivos para adaptar el producto a lo que quieren los consumidores.
3. Mejorar la planificación con base en la predicción asertiva
La IA ofrece predicciones con un nivel de asertividad y seguridad tales, que le permiten formular recomendaciones para solucionar problemas que ni siquiera han iniciado su etapa de gestación. Así, los gerentes de operaciones logran crear planes de trabajo que pueden cumplirse en un 100%, ofreciendo el mismo nivel de logro de objetivos.
Sorpréndete con esta lista de 10 formas en las que la IA en la #GestiónDeOperaciones está transformando la gestión operativa. Share on XCómo puede colaborar la IA en la gestión de operaciones y asegurar el éxito
La gestión de operaciones es un área compleja en cualquier organización. Es el eje sobre el que gira todo en la empresa. Esto dimensiona la repercusión de la intervención de la IA en la gestión de operaciones, que, en la práctica, se evidencia en diez formas diferentes:
1. Predecir la demanda de los consumidores y ajustar los stocks de inventario
El aprendizaje automático es una de las características de IA. Learning Machine permite evaluar millones de datos para establecer escenarios hipotéticos hacia el futuro, pero con un alto grado de precisión.
La IA puede predecir momentos en los que la demanda de un producto disminuirá y cuáles serán las razones por las que ocurrirá. También puede establecer el comportamiento del mercado con base en ciclos históricos, factores climáticos, sociopolíticos, etc.
Predecir el comportamiento del mercado, con cierto nivel de precisión, lleva a ajustar los stocks mínimos y máximos de inventarios, con una consecuente reducción de pérdidas y un aumento de rentabilidad.
2. Perfeccionar la cadena de suministro
Procesar enormes cantidades de datos permite obtener un panorama en tiempo real de lo que ocurre en la cadena de suministro. Esto facilita tomar decisiones sobre logística, rutas, condiciones comerciales o cambios de proveedores, siempre pensando en obtener mejores suministros, con seguridad y al menor precio. Además, cualquier riesgo en la cadena de suministros se minimiza gracias a la participación de IA en la gestión de operaciones.
3. Mantenimiento predictivo de maquinaria y equipos
IA no puede predecir cuándo fallará un equipo, pero sí puede alertar sobre la necesidad de mantenimiento, previniendo así fallos imprevistos y disruptivos. Para ello, procesa información sobre el comportamiento de otros aparatos iguales y analiza datos anteriores de mantenimiento, además de realizar análisis de fallos y de efectos.
4. Detectar fallos de calidad
Los patrones, modelos y estándares son la fuente de alimentación de la IA. Gracias a ellos es fácil para la Inteligencia Artificial detectar desviaciones, márgenes de tolerancia rebasados o valores inusuales. Por eso es tan fácil para la nueva tecnología detectar fallos de calidad. Lo puede hacer con base en registros y datos que aparecen en informes y también con información que obtiene de cámaras y sensores en tiempo real.
5. Mejorar la satisfacción de los clientes
Uno de los desafíos para las empresas en su relación con los consumidores es la falta de personal que pueda atender sus requerimientos las 24 horas del día, los siete días de la semana. Es un problema que IA resuelve utilizando los chatbots. El resultado es un incremento notable de la satisfacción de los clientes y, por supuesto, una tasa mayor de retención, incluso ante la presencia de una queja o reclamación.
6. Ofrecer soporte y capacitación en todo momento
La IA en la gestión de operaciones también puede responder a consultas de los empleados, de los operarios de máquinas o de cualquier otra área, comercial u operativa, para ofrecer información eficaz en la resolución de problemas o en la toma de las mejores decisiones. La Inteligencia Artificial, además, entrega conocimiento que se puede replicar en toda la organización.
7. Automatizar tareas
Automatizar tareas es uno de los aportes de IA en la gestión de operaciones más destacados porque entrega dos resultados de alto valor: libera tiempo valioso de los empleados y elimina el error humano en muchas tareas. Ingresar datos y registros en una aplicación, dar respuestas genéricas a clientes o proveedores, completar formularios contables o procesar facturas son, entre otras, tareas en las que la automatización es eficaz.
8. Tomar decisiones informadas
Big Data y Learning Machine podrían considerarse como padres de la Inteligencia Artificial. La capacidad que tiene la IA para recopilar y procesar millones de datos en segundos permite al ser humano contar con toda la información recolectada en años, procesada para el fin que se requiere y entregada de forma comprensible para que se pueda tomar la mejor decisión.
Los sistemas de IA pueden procesar leguaje natural y entregar información aún más completa para tomar decisiones informadas en temas tan críticos como establecer precios o determinar si es posible o no asignar créditos o contraer obligaciones financieras.
9. Aprovechar AIOps IA para operaciones
La IA tiene herramientas de seguridad, eficiencia y productividad para la gestión de operaciones. Se conoce como AIOps y se especializa en la optimización de servicios de IT y de flujos de trabajo operativos y en la gestión del alto volumen de datos que generan. La IA puede analizar los datos, clasificarlos, identificar patrones y tendencias y destacar eventos relevantes positivos o negativos. En cuanto a los negativos, la Inteligencia Artificial puede diagnosticar la causa raíz y sugerir soluciones.
10. Mejorar la sostenibilidad
La IA en la gestión de operaciones optimiza el uso de recursos, identifica puntos susceptibles de mejora de la eficiencia energética y minimiza la generación de residuos. La Inteligencia Artificial también puede conducir la implementación de la economía circular, al igual que la formulación de iniciativas para mejorar los aspectos ambientales. La capacidad para procesar datos facilita la generación de informes de sostenibilidad.
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La tendencia es hacia un uso mayor y más relevante de la IA en la gestión de operaciones. El avance de la tecnología permite esperar la adopción de métodos que faciliten la integración de la IA en áreas comerciales. Por supuesto, las organizaciones dependerán de la implementación de la nueva tecnología, pero también de profesionales expertos en la materia.
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