En un ecosistema empresarial cada vez más digitalizado, las operaciones logísticas se enfrentan a retos desafiantes: fluctuaciones de demanda, costos de almacenamiento, y la necesidad de operar con máxima eficiencia. ¿Qué sucedería si una tecnología pudiera anticipar esas fluctuaciones y ayudara a maximizar la rentabilidad? Aquí el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) no es solo una herramienta de automatización, sino una pieza clave en la toma de decisiones financieras, proporcionando predicciones precisas que otorgan valor a las empresas al ajustar su planificación y reducir costos.
Antecedentes y casos de éxito
El uso de IA viene desarrollándose desde 1950 y en el campo de la logística no es una tendencia nueva, pero su impacto ha crecido exponencialmente en los últimos años. Empresas globales, como Amazon y DHL, ya han implementado algoritmos avanzados para optimizar sus cadenas de suministro y reducir costos operativos. Amazon, por ejemplo, utiliza IA para gestionar sus inventarios en tiempo real, ajustando automáticamente el stock en función de patrones de compra y predicciones de demanda. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también minimiza los costos relacionados con productos inmovilizados en sus almacenes. Aquí se puede observar una oportunidad de gestión que deben controlar los emprendedores peruanos, no enfocarse solamente en la rotación de productos de más demanda, sino en aquellos que significan un capital inmovilizado que impacta directamente en la liquidez de efectivo en los negocios.
En DHL, la IA ha sido implementada para optimizar rutas de entrega y mejorar la gestión de vehículos, reduciendo los tiempos de transporte y los costos asociados al combustible. Estas decisiones, basadas en datos y algoritmos predictivos, permiten a las empresas no solo ahorrar dinero, sino también ofrecer un mejor servicio a sus clientes, aprovechando el marketing 6.0 centrado en la experiencia.
¿Cómo las empresas peruanas pueden sacar provecho de la IA?
Las empresas peruanas tienen una gran oportunidad de aprovechar las ventajas que ofrece la IA. Un ejemplo claro está en la optimización de la cadena de suministro. En un país donde la geografía y la infraestructura pueden presentar desafíos logísticos, el uso de IA puede mejorar significativamente la eficiencia operativa. Las empresas pueden utilizar algoritmos para prever la demanda en diferentes regiones, ajustar sus inventarios y reducir el desperdicio de recursos.
Un área clave donde la IA puede hacer una diferencia es en la gestión de almacenes. En muchas empresas peruanas, los costos de almacenamiento de materiales inmovilizados (productos que permanecen en el almacén por períodos prolongados) pueden suponer un desafío financiero importante. La IA puede ayudar a predecir el momento ideal para reabastecerse o liquidar inventarios, evitando la acumulación de stock innecesario. Esto mejora no solo la eficiencia de la cadena de suministro, sino también la salud financiera de la empresa. En mi experiencia, he aplicado Perplexity IA, ChatGPT, incluso Google Sheets con complemento de IA, con resultados muy positivos. Inclusive en una oportunidad, con la validación del Mgtr. Iván Vegas Palomino, evaluamos niveles de interpretación de NIIF de unos cuadros financieros en un archivo Excel.
Importancia de la gestión financiera y el costo de materiales inmovilizados
Uno de los mayores problemas financieros para las empresas logísticas es el costo de los materiales inmovilizados. Estos productos que permanecen sin vender o sin utilizar en los almacenes generan costos en términos de espacio, mantenimiento y, en algunos casos, deterioro. Mantener un control sobre estos costos es esencial para la rentabilidad de cualquier negocio logístico.
Es aquí donde la IA juega un papel crucial. Utilizando modelos predictivos basados en datos históricos y en tendencias de mercado, las empresas pueden prever cuándo habrá un pico o una caída en la demanda. Esto les permite ajustar sus niveles de inventario, asegurando que no haya exceso de stock inmovilizado y reduciendo los costos asociados.
Además, la IA permite a los departamentos financieros tener una visibilidad más clara sobre el flujo de efectivo, ayudando a prever la cantidad de capital que estará atada en inventarios en un momento determinado. Con esta data, las empresas pueden tomar decisiones más informadas sobre cuándo invertir en nuevos productos o cuándo expandir su infraestructura.
En este orden de ideas, al integrar la IA en sus operaciones, las empresas no solo logran una mayor eficiencia, sino también un control financiero más sólido, cuyo impacto se verá reflejado en los márgenes de rentabilidad.