¿Cómo la Inteligencia Artificial Generativa contribuye en los procesos de planeación?

...Rafael Mauricio Rueda Cala

La inteligencia artificial generativa (IAG) llegó para quedarse, bien articulada contribuye a la transformación de los procesos de planeación en las empresas por medio de la optimización y automatización de tareas complejas y muchas veces tediosas pero necesarias en el día a día. Actualmente estoy modelando un proceso de planeación soportado en IAG, la dinámica que estoy implementando, me llevó a trabajar en las siguientes aplicaciones que identificamos como clave:

1. Predicción y Modelado: Por medio de la IAG estamos estructurando un modelo de análisis de grandes volúmenes de datos históricos y actuales, el objetivo es predecir con mayor facilidad tendencias futuras. Si tomamos como ejemplo el área de compras, queremos anticipar la demanda de productos, optimizar inventarios y reducir costos operativos. En este punto estamos impactando en:

1. Disminución de faltantes de producto terminado en el mercado, mejorando así el desempeño del equipo de ventas, el cumplimiento de presupuestos y cerrando la puerta a nuestros competidores directos y sustitutos.
2. Optimización de la capacidad real de la empresa y los procesos de planeación de producción.
3. Mejoramiento de las condiciones de negociación con proveedores.
4. Optimización del fujo de caja.

1. Optimización de Recursos: Al programar la funcionalidad de algoritmos avanzados, la IAG nos está planteando priorizaciones en la asignación de recursos de manera con mayor eficiencia. En la gestión de proyectos, nos está planificando la distribución de actividades de nuestro equipo de trabajo, mejorando la productividad y minimizando desperdicios, controlando costos ocultos.
2. Automatización de Tareas Repetitivas: En el área financiera y sus diferentes procesos, se automatizó soportado en IAG, la elaboración de informes, análisis de presupuestos y proyecciones financieras, liberando suficiente tiempo para que el equipo de esta área pueda enfocarse en labores más estratégicas.
3. Creación de Escenarios: La generación de escenarios en planeación es una labor delicada, en el modelo que estamos desarrollando, buscamos que la IAG esté en capacidad puede generar múltiples escenarios de planificación, facilitando la evaluación de las diferentes estrategias para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real. Es de gran utilidad, pues nos simula diferentes entornos y el impacto que se puede generar en el core del negocio.
4. Personalización y Adaptación: La IAG se adaptó a las necesidades de la compañía, trabajando modelos de ejecución corta, facilitando el desglose del plan a cada uno de los miembros de nuestro equipo. En el área de ventas por ejemplo, nos ha permitido organizar campañas de activación comercial de marca segmentando en rutas puntuales, adaptadas en tiempo real de acuerdo con el desempeño de nuestra marca y competencia, estas se van ajustando de acuerdo a la respuesta del consumidos final.

Concretamente en nuestros procesos de supply chain la IAG optimizó el proceso logístico, predice la demanda, mantiene ajustado los inventarios y las rutas de ventas y entrega en tiempo real; de igual forma en el área financiera la automatización y mejora del modelo de análisis financiero está soportando una mejor gestión de costos y control de flujo de efectivo.

Beneficiando en eficiencias operativas al automatizar procesos complejos y tediosos además de reducir el error humano, el proceso de toma de decisiones es cada vez más estratégico pues los datos son precisos y el análisis goza de mayor profundidad y está facilitando a la empresa una adaptación más rápida de acuerdo a los cambios que presente el mercado.

En resumen, la inteligencia artificial generativa presenta una innovación estratégica para cualquier empresa, las herramientas avanzadas que ofrece para predecir, optimizar y personalizar proceso y las operaciones, resulta en mayor eficiencia y adaptabilidad.

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