Inteligencia artificial y análisis de datos para mejorar la gestión de inventarios en los sistemas de suministros

La gestión de inventarios se está revolucionando con la Inteligencia Artificial (IA), ya que esta permite a las empresas aprovechar grandes cantidades de datos para tomar decisiones más informadas y precisas. Por ejemplo, la predicción de la demanda se ha constituido en una aplicación muy importante en la gestión de inventarios es, ya que la IA puede analizar información de ventas según la historia, además de los movimientos del mercado y otros factores macroeconómicos para pronosticar la demanda de productos y servicios en el futuro. La predicción de la demanda es esencial para garantizar que las empresas cuenten con el inventario adecuado en el momento oportuno; de esta manera, se contribuye en tomar decisiones y prevenir la escasez del inventario, lo cual podría resultar en pérdidas de ventas y clientes insatisfechos, por lo tanto, es fundamental una predicción acertada. Además, si esta predicción es precisa, puede asegurar una mayor optimización de las inversiones y ganancias, generando así una mayor rentabilidad. Por ejemplo, el efecto bullwhip o efecto látigo, que consiste en la imprecisión de prever la demanda. Para mejorar esta estimación, varios estudios han demostrado que la inteligencia artificial ha sido clave (Ponte, 2013). Hoy por hoy, las grandes empresas colombianas están utilizando cada vez más la IA en las diferentes cadenas de suministros. Algunos almacenes de cadena como ALKOSTO y GRUPO ÉXITO, entre otros, manejan un sinfín de productos, referencias y variedades. Para ellos esta Tecnológica es una gran alidada, puesto que la complejidad del manejo de estos inventarios requiere un pronóstico acertado, preciso y puntual para anticiparse a la demanda, de manera oportuna y eficaz (Chackelson, 2010). Las IA también pueden asistir a las empresas en la reducción de los errores en la gestión de inventarios, ya que puede automatizar tareas manuales, como el conteo de inventario y la realización de pedidos con el fin de ayudar a las empresas a evitar errores humanos, que pueden provocar una pérdida de precisión y eficiencia. Sin mencionar que produce un descenso en la utilización de mano de obra humana cuando se realizan este tipo de actividades, lo cual ahorra tiempo y dinero (Hurtado, et al. 2014).

• Autores: Ruiz Navarrete, Katerine; Gómez Rozo, Diana Carolina
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/5175
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5175
• Palabra clave: Inteligencia artificial; Desarrollo tecnológico; Gestión de inventarios; Análisis de datos; Optimización; Inteligencia artificial; Automatización; Contabilidad
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)