Cómo la observabilidad con IA mejora la cadena de suministro

La observabilidad permite consolidar señales provenientes de dispositivos IoT, centros de datos y entornos multicloud para mejorar la gestión de inventarios, logística y proveedores. Al integrar IA Generativa, las organizaciones pueden detectar patrones complejos, anticipar incidentes y tomar decisiones en tiempo real, fortaleciendo la resiliencia de la cadena de suministro.

¿Qué es la observabilidad de datos y por qué importa en la cadena de suministro?

La observabilidad de datos permite monitorear, analizar y entender el comportamiento de sistemas complejos en tiempo real. Con la incorporación de IA Generativa y agentes inteligentes, las empresas pueden transformar su capacidad de respuesta ante interrupciones, optimizar procesos logísticos y elevar la resiliencia operativa.

Por qué la observabilidad es clave

• La visibilidad es una prioridad para el 55% de las empresas, ya que permite mejorar la transparencia y ahorrar hasta 20% en costos operativos, además de reducir los tiempos de envío en 5%.
• La mala calidad de los datos provoca pérdidas promedio de 12,9 millones de dólares al año y puede generar errores graves, como caídas en el valor de las acciones de hasta 30%.
• Las plataformas de observabilidad ayudan a monitorear en tiempo real la calidad y el linaje de los datos para una toma de decisiones más precisa y eficiente, y para anticipar problemas en la cadena de suministro.

Cómo funciona una plataforma de observabilidad

Cuando los ingenieros de sistemas comprenden cómo sacar el mayor provecho de cada herramienta, pueden recolectar datos de distintos extremos y servicios en un entorno multinube. Así, la plataforma proporciona el análisis y la visualización necesarios para obtener información valiosa y accionable.

El papel de IA generativa y agentes de IA en la observabilidad

La IA Generativa amplía el alcance de la observabilidad al analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones ocultos y generar recomendaciones proactivas. Esto permite a las empresas anticipar interrupciones, automatizar respuestas y optimizar recursos con mayor precisión, mejorando la eficiencia operativa y la experiencia del cliente.

Fuentes y extremos típicos

• Centros de datos
• Hardware perimetral de IoT
• Software y componentes de infraestructura en la nube (contenedores, herramientas de código abierto y microservicios)

La plataforma de observabilidad muestra lo que sucede en todo el conjunto de servicios, software y componentes de hardware, lo que ayuda a resolver problemas y optimizar sistemas de manera proactiva y eficiente.

Impacto en la cadena de suministro

El uso de plataformas de observabilidad es fundamental para prevenir resultados adversos, al ofrecer información en tiempo real sobre la calidad de los datos, su linaje y la salud del sistema, garantizando el buen funcionamiento de la cadena de suministro.

Decisiones informadas con datos confiables

Cuando las empresas tienen acceso a información precisa y actualizada sobre su cadena de suministro, pueden:

• Tomar mejores decisiones sobre niveles de inventario, rendimiento de proveedores y logística
• Anticipar y mitigar problemas antes de que escalen
• Usar análisis predictivo para prever fluctuaciones de demanda y ajustar inventarios o redirigir envíos

Calidad de datos: condición indispensable

Aunque los datos son cruciales para lograr visibilidad, su calidad es igual de importante. No basta con recopilar grandes volúmenes: es necesario garantizar que sean precisos, actualizados y pertinentes.

• La mala calidad de los datos conduce a conclusiones erróneas, socavando decisiones críticas.
• Se requieren sistemas que verifiquen y validen los datos antes de su uso en procesos clave.

El 61% de las organizaciones afirma que su entorno de TI cambia cada minuto o menos. La mala calidad de los datos cuesta en promedio 12,9 millones de dólares al año. Por ejemplo, datos erróneos sobre aprovisionamiento pueden detonar estrategias equivocadas y pérdidas por retrasos, costos directos y daño reputacional.

Ejemplo ilustrativo

Las empresas pueden perder hasta 110 millones de dólares tras descubrir que habían estado ingiriendo datos erróneos de un gran cliente. Este error provocó un desplome del 30% en las acciones. La lección: los datos erróneos erosionan la confianza de directivos, consejo, accionistas, socios y clientes.

Conclusión

Con datos confiables y visibilidad de extremo a extremo, las empresas pueden fortalecer sus cadenas de suministro y avanzar hacia un entorno más resiliente y competitivo. En Softtek, apoyamos a nuestros clientes en la implementación de modelos AIOps—inteligencia artificial aplicada a operaciones—para monitoreo, predicción, autorecuperación y remediación automatizada, mejorando la experiencia del usuario y la capacidad de respuesta de los intermediarios.

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