La dualidad de la inteligencia artificial en la sostenibilidad de las cadenas de suministro: una revisión narrativa

• Autores: Marelby Amado Mateus
• Localización: epsir: European Public & Social Innovation Review, ISSN-e 2529-9824, Nº. 9, 11, 2024 (Ejemplar dedicado a: Innovando en la redefinición de la relación entre el ser humano y su entorno)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • The duality of artificial intelligence in supply chain sustainability: a narrative review
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    Introducción: En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) se posiciona como una herramienta crucial para avanzar hacia cadenas de suministro sostenibles, abordando ineficiencias y reduciendo emisiones de carbono derivadas de la creciente demanda energética. Metodología: Se realizó una revisión narrativa de la literatura, evaluando artículos publicados en las bases de datos Scopus y Science Direct entre 2022 y 2024, para capturar los avances recientes del impacto de la IA en la sostenibilidad de las cadenas de suministro. Resultados: Los hallazgos subrayan la capacidad de la IA para optimizar procesos logísticos, mejorar la predicción de la demanda y gestionar inventarios de manera eficiente, reduciendo la huella de carbono y optimizando el uso de recursos. Discusión: Aunque los beneficios son significativos, la implementación de la IA enfrenta desafíos como el alto consumo energético y la complejidad en la integración de datos. Es esencial considerar las implicaciones éticas y sociales para maximizar los beneficios y minimizar los impactos negativos. Conclusiones: La integración de la IA en la gestión de la cadena de suministro representa un avance significativo en sostenibilidad y eficiencia operativa. Se requieren tecnologías más eficientes y políticas que apoyen la adopción de IA sostenible para superar los desafíos y maximizar los beneficios.

  • English

    Introduction: In the current digital age, artificial intelligence (AI) is crucial for advancing sustainable supply chains by addressing inefficiencies and reducing carbon emissions from growing energy demand. Methodology: A narrative literature review evaluated articles in Scopus and Science Direct databases from 2022 to 2024 to capture recent advancements in AI's impact on supply chain sustainability. Results: Findings highlight AI's ability to optimize logistics processes, improve demand forecasting, and efficiently manage inventories, reducing carbon footprint and enhancing resource use. Discussions: Despite significant benefits, AI implementation faces challenges such as high energy consumption and data integration complexity. Ethical and social implications must be considered to maximize benefits and minimize negative impacts. Conclusions: Integrating AI into supply chain management represents a significant advancement in sustainability and operational efficiency. More efficient technologies and policies supporting sustainable AI adoption are needed to overcome challenges and maximize benefits.