IA en Supply Chain: De la Promesa a la Práctica, una Guía Metodológica

Pero ¡cuidado con caer en la trampa del 'hype'! La IA, especialmente en su forma actual, no es el Santo Grial que resolverá mágicamente todos los complejos desafíos de tu cadena de suministro de la noche a la mañana. Como muchos ya están descubriendo, las implementaciones fallidas o que no entregan el valor esperado son más comunes de lo que se admite.

Sin embargo, ignorar la IA tampoco es una opción estratégica viable. Lo que sí debes estar haciendo ahora mismo es entenderla profundamente: cómo funciona, dónde está realmente generando valor hoy, cuáles son sus limitaciones prácticas y cómo se está desarrollando. Porque aunque hoy no sea la solución universal que algunos venden, su momento llegará, su impacto seguirá creciendo, y las organizaciones que comiencen tarde a comprenderla y prepararse, se quedarán inevitablemente atrás en la carrera por la competitividad.

Para entender por qué esta visión equilibrada –entre el escepticismo pragmático y la urgencia estratégica– es tan importante, repasemos brevemente cómo hemos llegado hasta aquí.

La Evolución de la IA: Del Hype a la Realidad

La rápida adopción de la IA en el mundo empresarial no es solo una percepción; los datos muestran una clara tendencia ascendente, especialmente acelerada en los últimos años, como ilustran los siguientes gráficos:

La curva de adopción muestra un salto desde ~20% (2017) a ~78% (estimado 2025), con un quiebre claro a fines de 2022 tras la irrupción de ChatGPT. Sin embargo, este crecimiento no equivale automáticamente a valor generado; gran parte del aumento post-2022 responde a activaciones de producto "empaquetadas" por proveedores (vendors) más que a una verdadera industrialización. El retorno de la inversión (ROI) sigue dependiendo críticamente de tener datos confiables, buenas integraciones entre sistemas y una gestión del cambio organizacional efectiva. Además, el "efecto copiloto" explica buena parte del salto 2023–2024: los proveedores incorporan funciones de IA dentro de herramientas que las empresas ya usan (como ERPs, suites de oficina, CRMs), elevando rápidamente las métricas de adopción sin necesidad de que las empresas inicien proyectos complejos a medida.

Paralelamente, el gráfico de inversión global refleja este creciente interés. La inversión corporativa total (incluyendo fusiones, adquisiciones, inversión privada y ofertas públicas) alcanzó un récord de $252.3 mil millones en 2024, con un crecimiento interanual del 25.5%. Este aumento fue impulsado principalmente por la inversión privada, que creció un 44.5% respecto al año anterior. Desde 2014, la inversión total en IA se ha multiplicado casi por trece. Si bien estas cifras son globales, Estados Unidos sigue liderando significativamente, especialmente en áreas como la IA generativa. La lección práctica de ambos gráficos es sobria: aunque la adopción y la inversión están en auge, para capturar valor real con IA es fundamental priorizar procesos con datos listos, definir métricas de negocio claras, evitar "coleccionar modelos" sin propósito y escalar de forma controlada.

La IA partió como reglas hechas por humanos (si pasa X, ejecuta Y). Luego ganó terreno un enfoque más práctico: en vez de programar reglas, dejamos que las máquinas aprendan patrones desde datos (eso es machine learning o ML). En la década de 2010, los avances en redes profundas dispararon el reconocimiento en imágenes y voz por las máquinas. Más recientemente, entrenar grandes modelos de lenguaje (LLM) —modelos de lenguaje de gran tamaño, por sus siglas en inglés— con montañas de texto los volvió capaces de leer, resumir y escribir con una fluidez sorprendente. ¿Por qué funciona? Porque donde hay patrones, se puede anticipar; y hoy tenemos datos, poder de cómputo (cloud computing soportada por gigantescos datacenters) y costos más bajos para explotarlos. No es magia: es estadística a gran escala aplicada a problemas repetibles.

Los LLM han creado una revolución en la interfaz —texto, búsqueda semántica, extracción, resumen—, pero la transformación de procesos clave del negocio (proyección de demanda, programación de la producción, planificación de compras, administración de inventarios, programación de despachos, etc.) avanza mucho más lento por datos malos/escasos, integración pobre y ROI dudoso. La evidencia reciente lo respalda: BCG estima que 74% de las empresas aún no muestran valor tangible con IA; solo 4% captura valor de forma consistente. McKinsey llama a esto la "paradoja GenAI": muchas declaran uso, pocos ven impacto en resultados.

El Brillo innegable: dónde la IA actual sí deslumbra (y por qué)

Entonces, ¿dónde está el impacto real y tangible que justifica parte del entusiasmo? Precisamente donde la intuición apunta: en dominios ricos en datos digitales y patrones discernibles.

• Procesamiento y Generación de Lenguaje Natural (PLN): Este es el campo de batalla donde los LLM han ganado la guerra (por ahora). La capacidad de redactar textos coherentes (desde correos hasta artículos), traducir idiomas o mantener conversaciones es asombrosa. Su habilidad es tal que ha inundado internet con contenido generado automáticamente, a veces útil, a veces simple "slop" (basura digital), como lo denomina The Economist, demostrando la facilidad y bajo costo con que operan en este dominio.

¿Por qué aquí? El entrenamiento se basa en cantidades astronómicas de texto (libros, artículos, la web entera). La IA ha aprendido las reglas estadísticas y semánticas del lenguaje a una escala inabarcable para un humano.

• Resumen y Extracción de Información: Derivado del PLN, la capacidad de sintetizar documentos largos o extraer datos clave (fechas, nombres, montos) de textos no estructurados es una aplicación de altísimo valor. Automatiza tareas que antes requerían horas de lectura y análisis humano.

¿Por qué aquí? Se apoya en la misma comprensión profunda del lenguaje y la capacidad de identificar las partes más relevantes de un texto según el contexto.

• Clasificación y Análisis de Sentimiento: La IA puede categorizar texto (ej. emails por tema, noticias por categoría) o determinar la polaridad emocional (positiva, negativa, neutra) en reseñas de clientes, comentarios en redes sociales, etc., a una velocidad y escala imposibles manualmente.

¿Por qué aquí? Nuevamente, se basa en patrones lingüísticos y contextuales aprendidos de vastos datasets etiquetados o mediante aprendizaje no supervisado.

• Búsqueda Semántica: Los motores de búsqueda modernos y las bases de conocimiento internas usan IA para entender la intención detrás de una búsqueda, no solo las palabras clave literales. Esto permite encontrar información relevante de manera mucho más eficiente.

¿Por qué aquí? Requiere una comprensión semántica profunda del lenguaje, algo que los LLM han potenciado enormemente.

• Generación de Código (Básico) y Asistencia al Programador: Herramientas como Copilot, Claude pueden sugerir o completar código, basándose en patrones aprendidos de millones de repositorios públicos. Aceleran tareas repetitivas para los desarrolladores.

¿Por qué aquí? El código fuente de un programa computacional es otro tipo de lenguaje estructurado con patrones claros, abundante en plataformas como GitHub.

• Generación de Imágenes y Contenido Multimedia: Similar al texto, la IA puede crear imágenes, música o incluso videos básicos a partir de descripciones textuales, un área que también ha visto una explosión de contenido.

¿Por qué aquí? Se entrena con bases de datos masivas de imágenes y multimedia, aprendiendo las relaciones entre conceptos visuales/auditivos y descripciones textuales.

El Denominador Común: Todas estas áreas comparten características clave: datos digitales abundantes y preexistentes, patrones estadísticos identificables (aunque complejos) y tareas que son, en esencia, procesamiento de información a gran escala. En estos campos, la capacidad de cómputo y los algoritmos actuales permiten a la IA superar las limitaciones humanas de velocidad y volumen. Son el terreno fértil donde la "estadística a gran escala" que es el Machine Learning realmente brilla.

Esta concentración del impacto actual de la IA en tareas específicas, a menudo relacionadas con el procesamiento de información digital, se refleja claramente en cómo las empresas la están utilizando predominantemente en ciertas funciones de negocio, según datos recientes:

Cada barra representa el porcentaje de empresas encuestadas que declara usar IA en esa función. Una empresa puede reportar uso en múltiples funciones (por eso los porcentajes no son excluyentes).

El patrón que emerge es claro: funciones intensivas en datos digitales y contacto con clientes, como Marketing/Ventas (77%) y Atención al Cliente (59%), lideran. Esto es coherente con el éxito y la madurez relativa de aplicaciones como PLN, clasificación y chatbots. La barra de TI/Operaciones (63%) también es alta, aunque agrega tanto iniciativas internas de TI como operaciones logísticas/SCM, sin permitir aislar la profundidad específica del uso en cadena de suministro.

En el otro extremo, los niveles menores en Investigación y Desarrollo (28%) o Finanzas (22%) sugieren mayores barreras para la adopción en esas áreas, posiblemente por la necesidad de datos más integrados, casos de uso más específicos o un ROI menos inmediato.

A partir de este patrón de adopción —alto en funciones digitales y de cara al cliente, más moderado en otras como I+D o Finanzas—, podemos plantear una hipótesis: es probable que una porción mayoritaria del 63% de uso reportado en "Tecnologías de la Información / Operaciones" corresponda a proyectos puramente de TI (como ciberseguridad, optimización de infraestructura o desarrollo interno) y a aplicaciones de IA en la cadena de suministro que abordan tareas más acotadas y con retornos más directos, en lugar de transformaciones profundas en la planificación avanzada. Esta inferencia nos lleva naturalmente a explorar por qué la aplicación de IA se vuelve considerablemente más desafiante en los procesos intrincados, a menudo caóticos y físicamente anclados que caracterizan las operaciones más complejas de la cadena de suministro real.

El espejismo de la IA: Promesas vs. evidencia en procesos clave de la cadena de suministro

Es aquí donde entramos en el terreno de las grandes promesas de la IA, áreas donde su potencial es teóricamente enorme, pero la implementación exitosa y a escala choca con obstáculos formidables. Son precisamente las funciones que mencionamos antes (proyección de demanda, gestión de inventarios, programación, etc.) las que más se resisten a la "magia" de la IA generativa. Y no es solo una impresión local; a nivel global, como señala The Economist, el frenesí inicial alrededor de la IA generativa está comenzando a enfriarse a medida que las empresas se enfrentan a la dura realidad de los altos costos y la dificultad para demostrar un retorno de inversión claro.

Veamos algunos ejemplos clave:

Pronóstico Avanzado de la Demanda

La Promesa: IA analizando patrones complejos, estacionalidad, factores externos (clima, eventos) para predecir la demanda con una precisión sin precedentes.

La Realidad: Los modelos son extremadamente sensibles a la calidad y granularidad de los datos históricos. "Basura entra, basura sale" (garbage in, garbage out). Requieren no solo datos internos limpios, sino también la integración (difícil y costosa) de datos externos relevantes y actualizados (competencia, indicadores macroeconómicos, tendencias sociales). Además, los eventos disruptivos inesperados ("cisnes negros" como pandemias o conflictos geopolíticos) pueden invalidar rápidamente modelos basados en el pasado. La logística chilena recién está consolidando la planificación basada en datos en lugar de la intuición, por lo que muchas empresas aún no tienen la madurez de datos necesaria para IA avanzada aquí.

Optimización Integral de Inventarios y Redes Logísticas

La Promesa: Algoritmos que determinan los niveles de stock perfectos para cada SKU en cada nodo de la red, o que diseñan la red logística (ubicación de bodegas, rutas) más eficiente posible.

La Realidad: Requiere una visión y datos integrados de toda la cadena (WMS, TMS, ERP, POS, proveedores, etc.), algo que pocas empresas tienen. Los modelos a menudo simplifican en exceso la complejidad y variabilidad del mundo real (tráfico, cierres de puertos, regulaciones cambiantes, capacidad real de transportistas). El costo de desarrollar y mantener estos modelos complejos puede superar los ahorros potenciales, especialmente si los datos base no son confiables. El foco de inversión en infraestructura física local (como los centros "Clase A") sugiere que optimizar lo básico sigue siendo prioritario.

Mantenimiento Predictivo en Flotas y Almacenes

La Promesa: IA analizando datos de sensores (vibración, temperatura, etc.) para predecir fallos en camiones, grúas horquilla o maquinaria de almacén antes de que ocurran, minimizando tiempos muertos.

La Realidad: Depende críticamente de la instalación masiva de sensores IoT en los activos, lo cual implica una inversión inicial considerable, especialmente en flotas o equipos más antiguos. Requiere modelos específicos entrenados para cada tipo de activo y modo de fallo, lo que demanda experiencia y datos específicos de fallos (que afortunadamente pueden ser escasos). Si bien existen soluciones de fleet management que mejoran la eficiencia y seguridad, la predicción avanzada de fallos basada en IA aún no es una práctica generalizada y estándar.

Automatización Física Compleja y Robótica Avanzada

La Promesa: Almacenes totalmente autónomos ("dark warehouses"), camiones de reparto sin conductor, robots colaborativos (cobots) trabajando junto a humanos en tareas complejas.

La Realidad: Si bien la automatización está avanzando (robots móviles, sistemas de clasificación, shuttles, voice picking), las soluciones totalmente autónomas en entornos variables (como una bodega con layout cambiante o el tráfico urbano) son extremadamente complejas y caras. Requieren no solo IA sofisticada, sino también infraestructura física adaptada y un marco regulatorio claro. El costo y la fiabilidad en entornos no perfectamente controlados siguen siendo barreras significativas. Proyectos de automatización a gran escala existen, pero representan la vanguardia, no la norma.

El Denominador Común de los Desafíos: Estas áreas comparten una dependencia crítica de datos específicos, limpios e integrados que a menudo no existen o son de difícil acceso. Requieren modelos de IA altamente especializados y costosos de desarrollar, entrenar y operar (el costo computacional es enorme). Involucran una interacción compleja con el mundo físico, lleno de variabilidad e imprevistos. Y, fundamentalmente, el Retorno de la Inversión (ROI) es a menudo incierto o a más largo plazo, dificultando su justificación frente a otras prioridades operativas. A esto se suma la persistente escasez de talento con las habilidades necesarias para desarrollar e implementar estas soluciones complejas.

Es en esta brecha entre la promesa y la dura realidad operativa donde las empresas deben navegar con pragmatismo.

Navegando la neblina de la IA: Una estrategia Pragmática para la Cadena de Suministro

Entonces, ¿cómo avanzar sin caer en el hype ni quedar paralizado por la complejidad? La clave es adoptar un enfoque estratégico, incremental y centrado en el valor real.

Conclusión: Hacia una IA realista y orientada al valor

La Inteligencia Artificial tiene un potencial transformador innegable para la cadena de suministro, pero su adopción exitosa requiere más pragmatismo que relaciones públicas. Ignorarla es un riesgo, pero lanzarse a implementaciones complejas sin una base sólida de datos, procesos claros y un ROI definido es una receta para la frustración y el desperdicio de recursos.

Para aterrizar esta estrategia pragmática y ayudar a las organizaciones a navegar esta neblina, hemos desarrollado un mapa de ruta. Este clasifica las iniciativas de IA en tres niveles de factibilidad y horizonte de valor, reflejando el enfoque incremental que hemos discutido.

Mapa de Ruta