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JDA: La automatización no es el enemigo del empleo

La empresa de software señala que obtener datos es una de las claves para integrar herramientas digitales, pero no la única, pues se requiere de fuerza laboral con nuevas aptitudes.
lun 09 septiembre 2019 03:16 PM

El temor de que la tecnología reemplazará a las personas está aún lejos de suceder. Las cadenas de suministro autónomas y la inclusión de datos para hacer más predecibles los modelos de negocios requieren mano de obra con nuevas aptitudes.

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La transformación tecnológica ha comenzado a revolucionar la industria poco a poco. Mientras que en algunos países hay resistencia a adoptar la inteligencia artificial, manejo de datos y el internet de las cosas, otros países -como México- han adoptado de mejor manera la tecnología, pero aún queda camino por andar, dijo Robin Tundermann, vicepresidente global de Soluciones de JDA, durante su participación en el Expansión Summit 2019.

Lee: Toda la información del Expansión Summit 2019 aquí

Ahora mismo se atraviesa por una etapa en que se evalúan los primeros resultados de la integración tecnológica en algunas empresas. Hay casos que han sido disruptores, como lo es Amazon, pero también hay nuevos riesgos y necesidades para mejorar y llegar a un modelo de negocio que permita tener cadenas de suministro autónomas.

La recopilación de datos, dice Tundermann, se da primero de forma interna en las empresas, para luego recabar información en los pisos de venta y con los consumidores. “Entre más datos tengamos, se meten a un sistema y se logra un algoritmo que ayuda a predecir demanda y con ello impactar los procesos de negocio”, mencionó el directivo de la empresa de software.

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Esto no significa que el viejo modelo para establecer una cadena de suministro deje de funcionar, por el contrario, tiene bases que pueden ser útiles en conjunto con la integración de la tecnología. Tampoco significa dejar fuera a las personas de los procesos en las empresas, sino integrarlos de otra forma. Lo que se busca es que, en lugar de correr un algoritmo en su oficina, platique con la gente y obtenga información que luego pueda ser procesada para tener una predicción más acertada de la demanda y con ello de los procesos logísticos.

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Existen riesgos al igual que en todo, como la mayor incertidumbre global ante temas políticos y comerciales, añadió Tundermann. Esto no es un tema que pueda impedir tener mejores predicciones sobre la demanda, por el contrario, es ahí donde las empresas comienzan a innovar y mejorar sus procesos, buscando evitar los riesgos y tener un manejo más eficiente y claro de los datos.

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“Necesitamos todos estos conocimientos para entender qué va a pasar y ahí es donde estas nuevas herramientas pueden ayudarnos. Ahí es donde nos vemos yendo de un modelo de demanda a uno en que todo el negocio pueda ser predecible y autónomo. Necesitamos más datos”, dijo el directivo.

Una vez que se puedan tomar medidas por adelantado sobre todo lo que puede pasar, se llegará un escalón más arriba en el proceso de automatización de las cadenas de suministro. Con esto, en algún momento se podrán redireccionar las rutas de entrega de productos, anticipar pedidos y producción, e incluso el fallo de un camión o alguna máquina. Que las empresas lleguen a esto, no hay un paso a paso sencillo. Cada firma demora cierto tiempo y da pasos en diferentes direcciones a fin de lograrlo, agregó Tundermann.

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