Resumen de Estrategias basadas en inteligencia artificial para la gestión de inventarios en la cadena de suministro

Johan Sebastian Bravo Arroyabe, Jhoan Andres Riascos Guerrero, Esteban Galván Colonia, Jorge Luis Pincay Lozada

• español

  La gestión de inventarios se erige como un componente esencial en la cadena de suministro de toda empresa, desempeñando un papel crucial en la reducción de costos y en la garantía de la satisfacción del cliente. En el actual entorno empresarial, caracterizado por su rápida evolución y alta competitividad, la inteligencia artificial o IA emerge como una herramienta innovadora capaz de transformar la forma en que las empresas abordan esta gestión. La aplicación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático permite procesar grandes volúmenes de datos históricos de ventas, patrones de compra, tendencias de mercado y condiciones económicas, contribuyendo significativamente a través de la precisa predicción de la demanda futura. Esta capacidad analítica posibilita a las empresas anticipar las necesidades del mercado y ajustar sus niveles de inventario de manera efectiva, evitando situaciones de escasez o exceso de stock. Además de optimizar la cadena de suministro, la inteligencia artificial identifica cuellos de botella y sugiere mejoras en logística y distribución, mejorando la eficiencia operativa y, en última instancia, elevando la satisfacción del cliente. En este panorama, la aplicación estratégica de la inteligencia artificial consolida la posición competitiva de las empresas al adaptar proactivamente sus prácticas de gestión de inventarios a las demandas del mercado actual.

• English

  Inventory management stands as an essential component in the supply chain of any company, playing a crucial role in reducing costs and ensuring customer satisfaction. In the current business environment, characterized by its rapid evolution and high competitiveness, artificial intelligence or AI emerges as an innovative tool capable of transforming the way companies approach this management. The application of advanced machine learning algorithms makes it possible to process large volumes of historical sales data, purchasing patterns, market trends and economic conditions, contributing significantly through the accurate prediction of future demand. This analytical capability enables companies to anticipate market needs and adjust their inventory levels effectively, avoiding shortages or overstock situations. In addition to optimizing the supply chain, artificial intelligence identifies bottlenecks and suggests improvements in logistics and distribution, improving operational efficiency and ultimately increasing customer satisfaction. In this scenario, the strategic application of artificial intelligence consolidates the competitive position of companies by proactively adapting their inventory management practices to the demands of today’s market.