La gestión de operaciones consiste en encontrar formas de hacer las cosas de forma más eficiente, precisa y fluida. Incluye una amplia gama de actividades, como la planificación, la organización, la gestión de inventarios y de la cadena de suministro, la programación de la producción, el control de calidad, la logística y la ejecución eficaz de los procesos y el mantenimiento de los activos. Hoy en día, estas funciones comparten un hilo conductor: están maduras para ser mejoradas mediante la inteligencia artificial (IA).
La IA es una herramienta poderosa para los gerentes de operaciones que buscan optimizar procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia operativa.
Los sistemas impulsados por IA pueden analizar grandes cantidades de datos, lo que permite la toma de decisiones en tiempo real y la optimización de los procesos comerciales. Estos sistemas ayudan a los gerentes de operaciones a descubrir cuellos de botella, predecir fallas de equipos y adaptarse a las tendencias del mercado.
Asimismo, la IA puede brindar recomendaciones prácticas para abordar problemas y complementar datos incompletos o inconsistentes, lo que genera información más precisa y una toma de decisiones informada. Los avances en aprendizaje automático, automatización y análisis predictivo ayudan a los gerentes de operaciones a mejorar la planificación y agilizar los flujos de trabajo.
De acuerdo con IBM, la IA puede mejorar la gestión de operaciones en las siguientes áreas:
Previsión de la demanda y gestión de inventarios
La IA utiliza análisis avanzados para extraer información valiosa y realizar pronósticos. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado, estacionalidad, patrones climáticos, sentimiento en las redes sociales y otros factores para generar pronósticos de demanda .
Optimización de la cadena de suministro
El uso de la IA en la gestión de la cadena de suministro puede mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. La IA permite a las empresas procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, anticipar las tendencias del mercado, optimizar la logística y realizar la planificación y el enrutamiento en función de las condiciones cambiantes. También puede agilizar los flujos de trabajo mediante la automatización, mejorar las adquisiciones, reducir las interrupciones y proporcionar una mejor visibilidad y transparencia de extremo a extremo.
El uso de dispositivos de internet de las cosas (IoT) en las operaciones de la cadena de suministro también proporciona a los sistemas de IA una gama más amplia de datos, lo que permite obtener información más completa.
Mantenimiento predictivo
Los algoritmos de IA pueden analizar datos de sensores y registros históricos de mantenimiento para predecir fallas en los equipos. La IA también puede ayudar a crear modelos de análisis de modos de falla y efectos de manera más eficiente, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para desarrollar estos estudios.
Como resultado, las empresas pueden programar el mantenimiento de manera proactiva para minimizar el tiempo de inactividad, extender la vida útil de los activos y reducir los costos operativos.
Control de calidad
Al entrenarse con datos históricos, los modelos de IA pueden identificar rápidamente patrones inusuales y valores atípicos que podrían indicar problemas de control de calidad.
Al conectarse con datos de cámaras, drones, sensores y otros dispositivos periféricos, la IA puede resolver problemas de calidad en tiempo real.
Las visualizaciones y los algoritmos impulsados por IA pueden detectar defectos de productos con mayor rapidez y precisión que los humanos, y en ocasiones identificar la causa raíz.
Servicio al cliente
Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden brindar un servicio las 24 horas, los siete días de la semana, resolviendo problemas comunes y mejorando la experiencia del cliente. Este servicio puede mejorar significativamente la satisfacción y la retención de clientes.
Formación y apoyo al personal
De la misma forma, los chatbots de IA pueden ofrecer asistencia al personal todo el día, proporcionando datos y respondiendo consultas habituales, ayudando a los trabajadores a solucionar problemas más rápidamente, mejorando las tasas de resolución a la primera y aumentando la eficiencia operativa.
Esta asistencia favorece la retención de conocimientos institucionales y ayuda a superar las brechas de habilidades.
Automatización
La automatización robótica de procesos utiliza robots impulsados por IA para automatizar tareas rutinarias basadas en reglas y repetitivas, como la entrada de datos, el procesamiento de facturas y las respuestas de servicio al cliente.
Los robots pueden extraer datos, completar formularios, generar informes y realizar otras actividades rutinarias, lo que mejora la eficiencia, reduce los errores y libera a la fuerza laboral humana para tareas estratégicas más complejas.
Toma de decisiones
La IA puede ayudar a tomar decisiones basadas en datos al analizar grandes conjuntos de datos, brindando información que los humanos podrían pasar por alto.
Aplicados al big data, estos análisis avanzados pueden mejorar la planificación estratégica, la gestión de riesgos y la asignación de recursos.
Además con la llegada de sistemas de IA capaces de procesar lenguaje natural, las empresas pueden obtener información más profunda a partir de datos no estructurados.
La tecnología puede predecir riesgos potenciales, lo que ayuda a las empresas a prepararse para posibles desafíos.
Operaciones IA
AIOps, o inteligencia artificial para operaciones de tecnologías de información (TI), utiliza la IA para automatizar y optimizar la gestión de servicios de TI y los flujos de trabajo operativos.
Las aplicaciones de TI, las herramientas de monitoreo del rendimiento y los componentes de infraestructura pueden generar grandes cantidades de datos.
Las soluciones AIOps pueden clasificar estos datos para identificar eventos y patrones significativos, diagnosticar causas fundamentales e informarlas a TI y DevOps para una respuesta y solución rápidas o una resolución automática.
Sostenibilidad
La IA puede ayudar a las empresas a reducir su impacto ambiental optimizando el uso de los recursos e identificando oportunidades de eficiencia energética y reducción de residuos. Este enfoque, a su vez, puede conducir a una reducción de la huella de carbono de una empresa y respaldar sus iniciativas más amplias para frenar las emisiones de gases de efecto invernadero.
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