En el mundo acelerado de la gestión de la cadena de suministro, cada segundo cuenta. Los retrasos, las ineficiencias y los datos desconectados pueden tener consecuencias financieras y operativas masivas. El enfoque del COO está en mantener una cadena de suministro duradera y sostenible, desde el diseño del producto hasta la entrega y operación en la ubicación del cliente.

Esta visión amplia puede generar operaciones más eficientes y mayor flexibilidad, productividad y sostenibilidad porque la toma de decisiones se basa en datos, y los recursos se utilizan de manera más estratégica. Últimamente, sin embargo, la cadena de suministro ha dado a los directores de operaciones más de su justa parte de dolores de cabeza, especialmente cuando se trata de anticipar y mitigar interrupciones: pandemias, guerras comerciales y aranceles, disturbios sociales, e incluso clima extremo. Ya conoces el procedimiento. Es por eso que la introducción de la IA agente—agentes inteligentes, a veces autónomos que pueden entender el lenguaje natural, cerrar brechas de información, integrarse a través de sistemas e incluso tomar medidas—representa una gran oportunidad e incluso una necesidad empresarial para mejoras operativas para los fabricantes y sus socios de la cadena de suministro.

Hay una gran diferencia entre la IA generativa y la IA agente. Aunque la IA generativa es excelente para crear contenido, hacer predicciones o responder preguntas, la IA agéntica lleva las cosas más allá. No solo genera información, sino que tiene la capacidad de actuar sobre ella. Los agentes de IA pueden trabajar juntos, tomar decisiones y desencadenar acciones en diferentes funciones empresariales. En otras palabras, la IA agente mueve la IA de la sugerencia a la ejecución.

Los agentes de IA pueden brindar a los COO supervisión y control sobre todos los procesos de diseño a operación en casi tiempo real, simplemente al darle al agente un objetivo para lograr, formulado como una consulta en lenguaje natural. Digamos que el director de operaciones de un fabricante de tecnología le pregunta al agente de IA: "¿Cómo podemos mejorar la eficiencia y reducir el costo de fabricación de laptops en un cinco por ciento?" Este agente de orquestación interpreta la solicitud y tiene la libertad de determinar y aplicar las mejores acciones para encontrar las respuestas. El agente de orquestación es el apoderado del COO en todos los diferentes sistemas involucrados en este proceso. Aprovechará información de producción, logística, proveedores y socios comerciales—a veces interactuando con otros agentes de IA en esas áreas—y lo reunirá todo para determinar el camino más eficiente y menos costoso. Eso podría significar cambiar de conectores basados en oro a conectores basados en cobre, cambiar a proveedores con mejores precios, mejorar el mantenimiento para reducir el tiempo de inactividad de fabricación y ensamblaje, o simplemente trasladarse a un lugar de ensamblaje más eficiente.

Es fácil ver por qué los agentes pueden ser exponencialmente más rápidos en encontrar una manera de mejorar la producción, en comparación con recopilar información manualmente de cada departamento.

Para los directores de operaciones, la IA agente presenta tanto un desafío como una oportunidad única. Los agentes de IA tienen el potencial de transformar las cadenas de suministro de operaciones reactivas y aisladas en redes inteligentes que mejoran continuamente.

Pero como ocurre con la mayoría de las nuevas tecnologías, necesitas separar la exageración de la realidad. En este momento, estamos comenzando a ver los primeros signos de verdadero valor de los agentes de IA en la cadena de suministro, con un puñado de agentes de pronóstico, fabricación y almacenamiento operando eficientemente dentro de sus dominios. Pero la tecnología está avanzando a velocidad de la luz, y la verdadera integración de estos agentes de IA no está tan lejos como podrías pensar. Cuando los agentes pueden orquestar el intercambio de datos y la reconciliación entre departamentos y funciones, no solo los procesos generales se vuelven más eficientes, sino que el COO y el CFO pueden trabajar mejor juntos. Por eso los directores de operaciones deben considerar los primeros pasos hacia la IA agente ahora, para estar listos a medida que las capacidades crecen.

¿Qué pueden hacer los agentes de IA de manera realista hoy en día?

Por el momento, los agentes multifuncionales son difíciles de encontrar en la naturaleza, pero las empresas más grandes—cuya cadena de suministro es su razón de ser—ya despliegan agentes de IA especializados. En 2025, casi la mitad (44%) de las ventas minoristas de comercio electrónico en EE. UU. se realizarán a través de Amazon y Walmart. Walmart emplea agentes de IA para pronosticar la demanda y ajustar los niveles de inventario en su vasta red de tiendas. Los agentes utilizan datos históricos de ventas y factores externos (como eventos comunitarios o el clima local) para predecir la demanda, lo que permite a la empresa almacenar los productos correctos en el momento adecuado y reducir el exceso de inventario. Amazon integra agentes de IA en sus centros de cumplimiento para agilizar las operaciones de almacén. Los agentes gestionan el inventario, optimizan el espacio en los estantes y automatizan la recogida de pedidos. Como otro ejemplo, el proveedor de logística DHL utiliza agentes impulsados por IA para monitorear y optimizar la logística en tiempo real. Los agentes rastrean los envíos, identifican posibles interrupciones como retrasos o escasez de inventario, y sugieren rutas alternativas para minimizar las interrupciones.

Pero cada vez más, los agentes de IA no están limitados a las empresas más grandes. Las cadenas de suministro de todos los tamaños pueden comenzar a explorar agentes de IA a medida que el ecosistema de IA se desarrolla rápidamente.

Para la mayoría de las operaciones de la cadena de suministro, los agentes de IA completamente autónomos e interconectados todavía son muy conceptuales en naturaleza, pero la tecnología está avanzando rápidamente, dice Sree Mangalampalli, vicepresidente de soluciones de transformación digital en la empresa de IA de cadena de suministro FourKites. De los 33 tipos diferentes de agentes de IA en la cadena de suministro que Mangalampalli identificó en un artículo de LinkedIn, “diría que el 25% son realidad actual en las operaciones de la cadena de suministro hoy (febrero de 2025).”

Los agentes de IA recorren una curva de aprendizaje pronunciada

Los agentes de IA hoy en día están comenzando a expandir sus capacidades. Aquí hay cuatro fases del desarrollo agencial; cada nueva fase representará un gran avance en complejidad.

1. Primeras ideas. Cada agente de IA toma una consulta en lenguaje natural y analiza datos estructurados y no estructurados dentro de su área de la cadena de suministro para entregar información relevante y sugerir un curso de acción.

2. Perspectivas paralelas. La IA detecta patrones en los datos más allá de la consulta inicial. El agente tiene la capacidad de decir: "Has hecho esta pregunta pero, mientras analizo los datos para tu respuesta, veo problemas adicionales A, B y C. ¿Quieres que actúe sobre ellos?" Esta etapa representa un salto exponencial en complejidad. Ampliar el alcance de las acciones posibles desde la consulta inicial requiere un trabajo significativo para identificar y habilitar todos los procesos disponibles que podrían ejecutarse.

3. Ejecución sugerida. A medida que el agente se familiarice con tus acciones, comenzará a recomendar acciones basadas en patrones de decisiones anteriores. Si ha hecho una pregunta similar varias veces en el pasado, el agente de IA proporcionó ideas similares, y nueve de cada diez veces ha tomado una acción similar, el agente preguntará si le gustaría que tomara esa misma acción esta vez. En esta etapa, el agente de IA proporciona al usuario información de apoyo para tomar decisiones.

4. Ejecución autónoma. Este es el objetivo final de la IA agente. Ahora que el agente de IA ha "aprendido" tus respuestas a ciertas consultas o datos, tomará acción por sí mismo—o con muy mínima intervención humana.

En cuanto a la exageración frente a la realidad, la IA agente definitivamente está creciendo rápidamente;pero la autonomía total todavía es un trabajo en progreso, dice Carlos Romo, gerente de cuentas senior en CodersLab, que ayuda a automatizar la cadena de suministro de la industria automotriz. “Muchas empresas están experimentando con ello, pero todavía se necesita supervisión humana para decisiones complejas. La tecnología está evolucionando rápidamente, sin embargo, nos estamos acercando a sistemas más autosuficientes."

La mayoría de las organizaciones de la cadena de suministro utilizan agentes de IA para pronósticos, dice él. Desde la pandemia, las organizaciones no pueden contar con datos históricos como base para el crecimiento futuro. “Tienes que incorporar factores externos del mercado con la correlación más cercana a tu negocio y hacer tus pronósticos en consecuencia,” dice él. “Permita que la IA aprenda de esos factores del mercado para entender cuánto deben ser ponderados en la previsión futura y cómo afectará su demanda. Es un problema muy complejo, pero el agente está constantemente aprendiendo y actualizando su pronóstico a medida que avanza."

La programación de la manufactura es otro objetivo fácil para los agentes de IA. Pueden analizar datos de proveedores de materiales, cambios de clientes y objetivos de entrega para tener una programación más eficiente en el piso de fabricación y menos tiempo de inactividad. Los agentes de IA están en el almacén, asegurándose de que el inventario entrante esté optimizado para los envíos salientes, de modo que tengas almacenamiento limitado y distribución eficiente.

¿Están estos agentes interactuando entre sí a lo largo de la cadena de suministro? Todavía no, pero la tecnología avanza rápidamente, dice Mangalampalli. “Dale seis meses más.”

El arte de lo posible: ¿Qué se proyecta que hará la IA agente mañana?

Los casos de uso de IA agente están surgiendo para cada función en el proceso de la cadena de suministro, y cada uno tiene el potencial de mejorar la eficiencia, ahorrar dinero y aumentar la automatización en todo.

El objetivo final es que todos estos agentes de la cadena de suministro específicos para tareas no solo trabajen juntos, sino que también trabajen con agentes de IA en otras áreas del negocio, como ventas y adquisiciones, para crear un proceso de extremo a extremo con automatización flexible e inteligente.

Diseño de productos

La inteligencia artificial puede analizar comentarios de clientes, tendencias del mercado y datos de rendimiento para sugerir mejoras a productos existentes o incluso inspirar nuevos productos.

Al diseñar un nuevo producto para el cuidado de la piel, la IA puede capturar todos los datos de servicio al cliente de la empresa sobre cómo están funcionando sus productos actuales y qué se está solicitando en el mercado. Entonces, el diseñador podría preguntar al agente de IA qué falta en sus productos existentes o qué están pidiendo los clientes. Por ejemplo, la vitamina C y la niacinamida están en tendencia en línea como principales ingredientes para el cuidado de la piel en demanda para 2025. El agente de IA investigará en datos de I+D y redes sociales que coincidan con su base de clientes y propondrá fórmulas, recetas o modelos alternativos de cómo la organización podría crear nuevos productos. Incluso podría sugerir nuevos materiales que podrían usarse, como reemplazar los destilados de petróleo—que están prohibidos en el Reino Unido—con manteca de karité, cera de abejas o aceite de coco. O podría evitar ciertos materiales como parabenos o aluminio que muchos consumidores no quieren en sus productos.

Fabricación

Los agentes de IA pueden optimizar los pasos y procesos de producción, y hay un interés creciente en utilizarlos para el control de calidad. Las herramientas de inspección visual ya pueden identificar defectos en una línea de producción en tiempo real, reduciendo el desperdicio y mejorando la calidad. Pero el agente de IA no se detendría allí; también podría generar órdenes de trabajo de mantenimiento o ajustar automáticamente los parámetros de producción.

En la fabricación por contrato, los agentes de IA pueden monitorear el progreso de las órdenes de producción y comunicarse directamente con los sistemas de IA de los contratistas para asegurarse de que las organizaciones estén cumpliendo con sus acuerdos de nivel de servicio (SLAs).

Los agentes de IA también determinarán la mejor secuencia de pasos en la línea de producción y los ajustarán en consecuencia.

Gestión de almacenes

Agentic AI adapta continuamente las operaciones del almacén según las fluctuaciones de la demanda y los niveles de inventario. También puede trabajar con sistemas de robótica de almacén ya existentes para almacenar mejor los materiales y usarlos de manera más eficiente. Por ejemplo, si la demanda aumenta para un componente electrónico en particular, los agentes de IA pueden ajustar los diseños de los almacenes para asegurar que el producto esté ubicado cerca del muelle de carga para facilitar el acceso. Con más aprendizaje, los agentes de IA automatizarán todo el proceso de envío, empaque y mejorarán las velocidades de cumplimiento.

Transporte y logística

Los agentes de IA pueden optimizar las rutas de entrega, mejorar los tiempos de entrega y reducir los costos de combustible. También pueden usar datos externos, como informes meteorológicos, precios de gasolina e informes de noticias sobre congestión portuaria, para ajustar envíos o rutas de conducción en tiempo real.

Aquí, es vital tener acceso a datos no estructurados como textos e informes de noticias. Cuando un barco estaba bloqueando el Canal de Suez, la información fue transmitida por texto y afectó las cadenas de suministro. Dada una situación similar, los agentes de IA podrían detectar el incidente rápidamente a partir de las comunicaciones internas y los canales de noticias. Luego podrían calcular proactivamente la economía de redirigir las entregas alrededor del Cabo de Buena Esperanza o por tierra, y cambiar pedidos a proveedores alternativos o ajustar estrategias de inventario y precios.

Planificación y pronóstico

Los agentes de IA pronto estarán sincronizados en la fabricación, planificación y logística, y podrán decirte el plan de fabricación más eficiente para cumplir con los SLA. Por ejemplo, un planificador podría preguntar a un agente de IA si debería enviar dos órdenes de producción al mismo fabricante o a fabricantes separados para cumplir con los SLA. El agente recopilará datos sobre las materias primas, especificaciones de fabricación y requisitos de SLA para formar un plan de acción.

Cuando se trata de pronósticos, monitorear datos estructurados y no estructurados, desde el clima hasta las redes sociales y las cuentas de noticias de audio, con agentes de IA en tiempo real puede ayudar a las empresas a ajustar rápidamente sus planes de producción y logística.

¿Qué está frenando a la cadena de suministro de la IA agente?

Los proveedores de tecnología apuestan a que las empresas están listas para usar bots autónomos de IA, pero las compañías no están tan seguras. Mientras que el 61% de los asistentes a un Wall Street Journal Tech Summit en febrero dijeron que están experimentando con agentes de IA, el 21% dijo que no los están usando en absoluto. La encuesta encontró que su preocupación más urgente con la tecnología es la falta de fiabilidad, y eso incluye tener datos fiables.

Antes de que cualquier tipo de IA pueda ser utilizada con éxito, las cadenas de suministro necesitan que tanto los datos estructurados como los no estructurados sean visibles, correctos y accesibles. Y ese es el problema. Las empresas están ahogándose en datos, provenientes de sistemas internos, colaboraciones con proveedores, proveedores de logística, e incluso redes sociales y sensores de Internet de las Cosas (IoT), pero gran parte de ellos están aislados, desestructurados o simplemente desordenados.

Aunque un primer paso hacia la IA agente incluye organizar tus datos, es más fácil hacerlo cuando se comienza con unos pocos agentes en áreas específicas de la cadena de suministro.

Mangalampalli incluso sugiere cambiar a una mentalidad más de mejora continua y flexible cuando se trata de datos. “No tiene que ser perfecto antes de que comencemos,” dice él.

¿Qué papel desempeñarán los humanos en una cadena de suministro impulsada por IA agente?

Como se mencionó anteriormente, los agentes de IA aún necesitan un humano en el proceso para verificar las decisiones que están tomando. Y aunque las capacidades de la IA crecen, el papel humano en la gestión de la cadena de suministro no desaparece; se desarrolla. No importa cuán autónomo sea el agente, un humano todavía estará en el centro proporcionando supervisión. Pero el conjunto de habilidades del humano en el centro va a cambiar.

Hoy en día, la gestión de la cadena de suministro depende de empleados especializados: planificadores, gerentes de planta, expertos en logística y otros. Los agentes de IA absorberán gran parte de la experiencia necesaria para crear nuevos diseños de productos, establecer horarios de fabricación en el piso de producción, o elegir al mejor proveedor de materiales para un nuevo producto. Esto trasladará la toma de decisiones hacia las operaciones comerciales y el COO, y lejos de los expertos técnicos.

Estos "expertos en conocimiento" reentrenados, en cambio, serán responsables de tener una visión holística de la función particular del agente de IA y cómo interactúa a lo largo de la cadena de suministro. Supervisarán el rendimiento del agente de IA y validarán sus interacciones con diferentes datos dentro y fuera de su área funcional.

La clave del éxito será equilibrar la automatización de la IA con el juicio humano. Es dudoso que alguna vez logremos una replicación del 100% de la cadena de suministro en un agente, y es muy probable que siempre haya un humano involucrado. La IA no reemplazará a los humanos, pero los humanos que usan IA reemplazarán a los humanos que no la usan.

¿Qué deben hacer los COO ahora?

Para los directores de operaciones que buscan comenzar a integrar IA agente en su cadena de suministro, el primer paso no es comprar la última herramienta de IA; es identificar dónde están los mayores desafíos empresariales.

1. Tenga un resultado comercial claro en mente. Si entiendes el resultado, puedes construir tus agentes para alcanzarlo.
2. Verifica tus datos. ¿Realmente tienes los datos correctos para resolver estos problemas? Si no, ¿dónde puedes conseguirlo?
3. Trabaje con proveedores de software. Empresas, incluyendo SAP, están desarrollando agentes de IA para que los COO no tengan que construirlos desde cero. Algunos están construyendo agentes individuales con funciones particulares, mientras que otros están ofreciendo—o planean ofrecer—software que gestiona agentes o permite al usuario construir rápidamente sus propios agentes combinando funciones preconstruidas.

La cadena de suministro de hoy está llena de problemas que pueden beneficiarse de la IA agente. Los agentes de IA están trabajando para dominar el intercambio e integración de datos entre todos los negocios de la cadena de suministro global, incluso si estas fuentes utilizan diferentes formatos, estándares y sistemas. Y puede navegar en un entorno de cadena de suministro dinámico y complejo. La IA agente puede ir más allá de la automatización tradicional basada en reglas que depende de escenarios predefinidos, y en su lugar aprender de datos históricos para predecir posibles interrupciones y ajustar automáticamente el plan sin requerir intervención manual.

Aún más prometedor es cuando los datos pueden integrarse y compartirse en toda la organización, las interacciones entre los COO, CFO y el resto de la alta dirección son mucho más colaborativas. Esto asegura que sus funciones trabajen juntas para encontrar los cuellos de botella e incorporar el equilibrio adecuado entre autonomía y límites.

La IA agente en los procesos de diseño a operación no es solo una mejora para la IA generativa; puede ser un gran salto hacia adelante. Mueve la IA de conocimientos pasivos a ejecución activa. Pero para que funcione, las empresas necesitan una estrategia. Comience con los datos correctos, encuentre los casos de uso adecuados y haga que los agentes de IA primero trabajen eficientemente dentro de su disciplina. Entonces estarás listo a medida que la tecnología avance. Así es como pasas del bombo de la IA a los resultados de la IA.

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