{"id":188229,"date":"2026-10-27T15:49:12","date_gmt":"2026-10-27T21:49:12","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?p=188229"},"modified":"2026-10-27T18:40:52","modified_gmt":"2026-10-28T00:40:52","slug":"inteligencia-artificial-en-cadenas-de-suministro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/negocios-innovacion\/inteligencia-artificial-en-cadenas-de-suministro\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 tan cerca estamos de las cadenas de suministro aut\u00f3nomas?"},"content":{"rendered":"\n

Un sistema que integra Inteligencia Artificial<\/a> (IA) predictiva, modelos matem\u00e1ticos de optimizaci\u00f3n y modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) fue aplicado a la cadena de suministro<\/a> para servicios de la nube de Microsoft, incrementando entre 20 y 30% la productividad de los trabajadores encargados de planificar la compra y distribuci\u00f3n de servidores. Decisiones que antes requer\u00edan dos d\u00edas y medio para tomarse, ahora pueden resolverse casi en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

Este es un ejemplo de c\u00f3mo la IA, los LLMS y los sistemas de agentes ya est\u00e1n ayudando a las empresas a reducir costos, anticipar la demanda de sus productos y tomar mejores decisiones. <\/p>\n\n\n\n

Tradicionalmente, los LLMs \u2014como los que usa ChatGPT\u2014 se han asociado con tareas como redactar, resumir o analizar textos, pero su capacidad para comprender el lenguaje humano tambi\u00e9n puede aprovecharse para transformar las operaciones empresariales.<\/p>\n\n\n\n

Para David Simchi-Levi<\/a>, investigador del Massachusetts Institute of Technology<\/a> (MIT) y Purdue University<\/a>, estos modelos son excelentes intermediarios entre los trabajadores y los complejos sistemas matem\u00e1ticos que usan las compa\u00f1\u00edas para tomar decisiones.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPodemos entrenarlos para traducir el lenguaje de la tecnolog\u00eda al de los planificadores\u201d, dijo Simchi-Levi durante su conferencia plenaria Supply Chain and Business Transformation with AI and Large Language Models<\/em> en el evento From Resilience to New Opportunities: Building the North American Supply Chain of the Future<\/a><\/em>, organizado por el Tec de Monterrey y la National Academy of Engineering<\/a> (NAE).<\/p>\n\n\n\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>
David Simchi-Levi, investigador del Massachusetts Institute of Technology (MIT) y Purdue University, as\u00ed como miembro de la National Academy of Engineering (NAE). (Foto: Tecnol\u00f3gico de Monterrey)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Actualmente, las cadenas de suministro enfrentan desaf\u00edos crecientes, como la inestabilidad geopol\u00edtica, incertidumbre comercial, escasez de trabajadores y aumento de costos de materiales, energ\u00eda y transporte.<\/p>\n\n\n\n

Estos problemas obligan a las compa\u00f1\u00edas a buscar mayor eficiencia, resiliencia y productividad, a trav\u00e9s de tecnolog\u00edas como estas. Sin embargo, aunque los avances son prometedores, todav\u00eda existen obst\u00e1culos importantes, como la confiabilidad.<\/p>\n\n\n\n

LLMs para explicar decisiones matem\u00e1ticas complejas<\/h2>\n\n\n\n

Para mejorar las operaciones de una empresa, un sistema de optimizaci\u00f3n podr\u00eda recomendar comprar un producto espec\u00edfico a un proveedor concreto, pero si la persona responsable de compras no entiende el porqu\u00e9, podr\u00eda ignorar la recomendaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, los LLMs permiten que los trabajadores hagan preguntas en lenguaje cotidiano y reciban explicaciones comprensibles. <\/p>\n\n\n\n

Desde 2017, Simchi-Levi y su equipo han trabajado con empresas de distintas industrias para transformar sus procesos mediante aprendizaje autom\u00e1tico, modelos predictivos y optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica. En los \u00faltimos a\u00f1os, han incorporado IA generativa para automatizar parte de estos procesos y facilitar su uso.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEsto conduce a una toma de decisiones r\u00e1pida y basada en datos, proporciona capacidad de explicaci\u00f3n y un proceso interactivo que conduce a la automatizaci\u00f3n\u201d, explic\u00f3 el experto.<\/p>\n\n\n\n

En Zalando, una empresa europea de comercio electr\u00f3nico, utilizaron modelos predictivos y optimizaci\u00f3n para ajustar los precios de aproximadamente seis millones de productos en 23 pa\u00edses y recomendar alternativas cuando se agotan los art\u00edculos populares.<\/p>\n\n\n\n

En una empresa farmac\u00e9utica, los trabajadores comenzaron a seguir m\u00e1s las recomendaciones de la IA cuando el sistema pudo explicarles c\u00f3mo llegaba a ellas. Su uso aument\u00f3 de 22 a 83% y la empresa logr\u00f3 reducir en alrededor de 5% la cantidad de productos que manten\u00eda almacenados. <\/p>\n\n\n\n

Estos ejemplos muestran que el potencial de los LLMs no est\u00e1 necesariamente en sustituir las herramientas existentes, sino en hacer que sus recomendaciones sean m\u00e1s f\u00e1ciles de comprender y utilizar.<\/p>\n\n\n\n

Hacia cadenas de suministro aut\u00f3nomas y confiables<\/h2>\n\n\n\n

El siguiente paso \u2014y el sue\u00f1o de muchos\u2014 ser\u00eda lograr desarrollar sistemas capaces de tomar decisiones y adaptar sus estrategias sin depender de la intervenci\u00f3n humana directa, resultando en cadenas de suministro completamente aut\u00f3nomas.<\/p>\n\n\n\n

Para evaluar qu\u00e9 tan cerca estamos de conseguirlo, Simchi-Levi y su equipo desarrollaron una plataforma experimental que compara las decisiones de agentes de IA con las de personas que administran cadenas de suministro simuladas.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados mostraron que algunos modelos de razonamiento lograron reducir los costos aproximadamente 30% frente a los humanos. Al incorporar un agente coordinador, llamado orquestador<\/em>, la reducci\u00f3n alcanz\u00f3 alrededor de 50%.<\/p>\n\n\n\n

El problema fue que aunque los agentes obten\u00edan buenos resultados en promedio, sus decisiones pod\u00edan variar considerablemente incluso cuando enfrentaban las mismas condiciones.<\/p>\n\n\n\n

En algunos experimentos, esta inconsistencia aumentaba con el tiempo y se amplificaba entre los distintos eslabones de la cadena de suministro.<\/p>\n\n\n\n

\u201cTenemos una tecnolog\u00eda que funciona bien en promedio, pero que es muy poco confiable\u201d, apunt\u00f3 Simchi-Levi.<\/p>\n\n\n\n

Para mejorar su confiabilidad, los investigadores probaron entrenar los modelos con conocimientos especializados e incorporar restricciones a sus decisiones. Ambas estrategias produjeron mejoras, pero fueron complejas de implementar.<\/p>\n\n\n\n

Sus hallazgos sugieren que una IA capaz de tomar decisiones econ\u00f3micamente eficientes todav\u00eda no es necesariamente una IA confiable.<\/p>\n\n\n\n

El reto para alcanzar la autonom\u00eda no consiste solamente en desarrollar modelos m\u00e1s inteligentes, sino en garantizar que sus decisiones sean consistentes, comprensibles y adecuadas incluso cuando cambian las condiciones.<\/p>\n\n\n\n

Aunque durante la conferencia no se abord\u00f3, el hecho de que sean cada vez m\u00e1s aut\u00f3nomas refuerza preguntas sobre qui\u00e9n debe supervisar sus decisiones y asumir la responsabilidad cuando hay errores. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfTe interes\u00f3 esta historia? \u00bfQuieres publicarla? Contacta a nuestra editora de contenido para m\u00e1s informaci\u00f3n:<\/em><\/strong> marianaleonm@tec.mx<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

David Simchi-Levi, investigador del MIT, explica c\u00f3mo la IA y los modelos de lenguaje est\u00e1n transformando las operaciones de empresas y qu\u00e9 falta para lograr cadenas de suministro completamente aut\u00f3nomas.<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":188230,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","footnotes":""},"categories":[100],"tags":[1018],"class_list":["post-188229","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-negocios-innovacion","tag-national-academy-of-engineering"],"acf":[],"yoast_head":"\nIA en cadenas de suministro: avances y desaf\u00edos | TecScience<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La inteligencia artificial ya transforma las cadenas de suministro de empresas como Microsoft, pero a\u00fan enfrenta desaf\u00edos de confiabilidad.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, 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