AI WEEK · IA+ SUPPLY CHAIN™
Convierte datos operativos en decisiones de cadena de suministro
En supply chain, la IA no es solo eficiencia: es visibilidad, anticipación y resiliencia. En este taller construiremos una herramienta práctica para mejorar demanda, inventario, logística, riesgos y decisiones operativas con ChatGPT gratuito.
De reaccionar tarde a anticipar mejor
La cadena de suministro falla cuando se decide con información parcial, reportes atrasados o supuestos no revisados. La IA ayuda a ordenar señales, explorar escenarios y preparar decisiones, pero el criterio humano define prioridades, riesgos y límites.
Señales, variación y escenarios.
Niveles, quiebres y servicio.
Impacto, probabilidad y respuesta.
Costos, tiempos y sostenibilidad.
Teoría express
15 minutos para alinear cómo usar IA en supply chain con criterio operativo, datos y control humano.
Idea 1
La IA necesita señales
Funciona mejor cuando recibe datos de demanda, inventario, tiempos, costos, proveedores, quiebres y restricciones.
Idea 2
Escenarios, no certezas
La IA no predice el futuro perfecto: ayuda a comparar escenarios razonables y preparar respuestas.
Idea 3
Inventario es decisión
No se trata solo de “tener más o menos”; se equilibra nivel de servicio, costo, variabilidad y riesgo de quiebre.
Idea 4
Control humano
Decisiones sobre proveedores críticos, costos, seguridad, datos y continuidad requieren validación humana.
¿Dónde ayuda la IA?
- Pronóstico de demanda y comparación de supuestos.
- Segmentación de productos por criticidad y rotación.
- Identificación de riesgos logísticos y de proveedores.
- Diseño de rutas, escenarios y planes de contingencia.
- Reportes ejecutivos de desempeño operacional.
Lo que no debe hacer sola
- Seleccionar proveedores críticos sin validación.
- Usar información sensible sin autorización.
- Definir niveles de inventario sin considerar servicio y riesgo.
- Convertirse en respuesta final sin datos revisados.
Caso central
Trabaja sobre tu realidad o usa este caso base.
La disrupción que nadie vio venir
Una empresa de consumo masivo enfrenta quiebres de stock en productos críticos, sobreinventario en líneas de baja rotación y aumento de costos logísticos. Los reportes llegan tarde, los proveedores tienen desempeño irregular y el equipo necesita usar IA para anticipar escenarios, ordenar prioridades y construir un plan de acción sin comprometer continuidad, costo ni nivel de servicio.
Desafío
Pasar de reacción operativa a decisiones anticipadas.
Restricción
Usar datos no sensibles, ficticios o anonimizados.
Resultado
Canvas, escenarios, matrices y plan 30-60-90.
Supply Chain AI Canvas
Define el problema operacional antes de pedir apoyo a la IA.
Canvas generado
Escenario de demanda
Construye un escenario de 4 semanas con supuestos claros.
Escenario generado
Inventario y nivel de servicio
Evalúa cómo equilibrar disponibilidad, costo y riesgo de quiebre.
Matriz generada
Riesgos y resiliencia
Identifica riesgos, señales tempranas y respuestas concretas.
Matriz de riesgos
Ruta logística inteligente
Propón una mejora logística considerando costo, tiempo, servicio y sostenibilidad.
Propuesta logística
Plan 30-60-90 y cierre
Convierte el trabajo del taller en próximos pasos concretos.
Plan de acción
Recursos extra y comunidad
Escanea este QR para acceder a recursos, plantillas, contenidos adicionales y seguir conectado con la comunidad de aprendizaje.
Invitación: el curso completo permite profundizar en demanda, inventarios, logística, analítica, sostenibilidad, resiliencia y casos reales de IA aplicada a supply chain.
