La inteligencia artificial podría mejorar el rendimiento de las cadenas de suministro, siempre que se revisen los procesos en lugar de automatizar las tareas existentes, según una modelización de la consultora The Hackett Group. Presentada el 12 de octubre de 2026 en su estudio « AI World Class Supply Chain », esta transformación podría reducir los costos, los inventarios y los plazos logísticos.
- La IA podría reducir los pedidos urgentes un 59 % si las empresas rediseñan sus procesos.
- Añadir herramientas aisladas no basta para mejorar el rendimiento global de la cadena de suministro.
- Las empresas deben medir sus resultados con indicadores concretos antes de desplegar la IA a gran escala.
- Las cifras son estimaciones teóricas y no resultados medidos en una muestra representativa de empresas.
La IA en la cadena de suministro entra en una nueva fase. Después de los primeros proyectos dedicados a la automatización de tareas o a la mejora de las previsiones, el desafío ahora se centra en la transformación de las operaciones de extremo a extremo. El estudio destaca una brecha de rendimiento potencial entre las organizaciones que reorganizan sus procesos alrededor de la IA y aquellas que se limitan a añadir herramientas a su funcionamiento existente.
Beneficios en cada etapa
Las proyecciones de la consultora ilustran la magnitud de las mejoras posibles. Al replantear sus procesos de planificación y entrega alrededor de la IA, las organizaciones más avanzadas podrían reducir sus errores de previsión en un 52 % y sus pedidos urgentes en un 59 %. Los costos de posesión de inventarios disminuirían hasta un 41 %, mientras que los plazos entre la preparación de un pedido y su envío podrían acortarse en un 38 %.
Previsiones más fiables permitirían ajustar mejor los niveles de inventario y su distribución en la red. Los almacenes tendrían entonces menos restricciones que absorber, lo que facilitaría la preparación de los pedidos y limitaría los envíos acelerados destinados a compensar los retrasos.
El modelo también estima que los costos del proceso « Plan-to-Deliver », que abarca la planificación hasta la entrega, podrían reducirse entre un 12 % y un 17 %, y que las necesidades de recursos disminuirían entre un 15 % y un 24 %. El objetivo consiste, entre otras cosas, en liberar a los equipos de tareas de conciliación de datos, seguimiento de excepciones y gestión de urgencias, para reorientarlos hacia actividades de mayor valor añadido. Estas cifras describen un escenario de rendimiento objetivo, cuya realización depende de los procesos existentes, del nivel de madurez digital y de la magnitud de las transformaciones emprendidas.
Una reestructuración de las operaciones
Para The Hackett Group, la acumulación de soluciones especializadas no basta para transformar de forma sostenible el rendimiento. Herramientas dedicadas pueden mejorar la precisión de una previsión o facilitar una decisión puntual, sin modificar significativamente el rendimiento global de la cadena.
El estudio ilustra esta evolución con el caso de un fabricante mundial de tecnologías energéticas que opera más de 100 fábricas y trabaja con 20 000 proveedores. Esta empresa ha desplegado agentes de IA, programas capaces de encadenar acciones de forma semi‑autónoma, en los procesos de entrega entrante y de confirmación de pedidos. Según el documento, los sistemas procesarían cada año aproximadamente dos millones de líneas de entrega y tres millones de líneas de órdenes de compra, y cada uno de estos dos procesos habría alcanzado su retorno de inversión en cuatro meses o menos.
Una transformación medible
Para aprovechar este potencial, el grupo recomienda comenzar por establecer una referencia de rendimiento, y luego priorizar los casos de uso según sus beneficios esperados, su costo y su complejidad. La reestructuración de los procesos y del modelo operativo debe preceder al despliegue a gran escala. Los resultados deben seguirse mediante indicadores concretos, como la inmovilización financiera en los inventarios, la fiabilidad de las entregas, los costos logísticos y los plazos de procesamiento, con el fin de vincular las inversiones a ganancias medibles en lugar de al único número de herramientas desplegadas.
El estudio se basa en una modelización comparativa, que confronta los niveles medianos observados entre pares con escenarios objetivo denominados « AI World Class ». The Hackett Group indica basarse en 30 años de datos de referencia, análisis de procesos y experiencia en transformación. Por lo tanto, se trata de estimaciones de ganancias potenciales, y no de una encuesta que mida los resultados efectivamente obtenidos por una muestra representativa de empresas. La consultora no especifica el tamaño de la muestra utilizada para cada indicador.
