IA en cifras
2 mucho revuelo? Así es como los líderes de la industria cuantifican el impacto de la inteligencia artificial en la cadena de suministro.
15%
Participación de la logística diaria
decisiones que se tomarán
de forma autónoma para 2028,
gracias a los agentes de IA,
de acuerdo a Gartner investigación.
PepsiCo simula operaciones de cadena de suministro con IA y gemelos digitales
En enero de 2026, PepsiCo anunció una colaboración de varios años con siemens y Nvidia transformar las operaciones de la planta y la cadena de suministro a través de la inteligencia artificial y gemelo digital tecnología. Esta colaboración marca una iniciativa única en su tipo para una empresa global de CPG que aplica gemelos digitales para remodelar la forma en que se simulan y prueban digitalmente las plantas y las instalaciones de almacenamiento, y los primeros pilotos ya están en marcha en los Estados Unidos.
PepsiCo está usando AI y nuevos enfoques digitales para la simulación de procesos y el diseño de instalaciones para reequipar y optimizar su huella física existente. PepsiCo y Siemens están transformando digitalmente algunas industrias manufactureras y comerciales de EE. UU. depósito instalaciones convirtiéndolas en gemelos digitales 3D de alta fidelidad que simulan las operaciones de la planta y la cadena de suministro de extremo a extremo para establecer una línea de base de rendimiento.
90%
Problemas potenciales en
operaciones de planta identificadas
En unas semanas, los equipos informaron que optimizaron y validaron nuevas configuraciones para aumentar la capacidad y el rendimiento, brindando a PepsiCo una vista unificada y en tiempo real de las operaciones, que puede integrar capacidades impulsadas por IA con el tiempo.
Aprovechando Digital Twin Composer de Siemens, NVIDIA Omniverse y la visión por computadora, PepsiCo ahora puede recrear cada máquina, transportador, paleta ruta y ruta del operador con precisión a nivel físico, lo que permite a los agentes de IA simular, probar y refinar los cambios del sistema, identificando hasta el 90% de los problemas potenciales antes de realizar cualquier modificación física.
30-40%
Ganancias de productividad Logística Penske espera de
su despliegue de una nueva plataforma de IA desde Aumentar.
Penske estima estas ganancias a medida que el sistema puede
eliminar procesos rutinarios y manuales y optimizar
Seguimiento de flujos de trabajo con los despachadores de transportistas.
Reducción estimada del 80% en el desabastecimiento
Por una empresa de tecnología de la cadena de suministro de alimentos frescos De nuevoque utiliza IA para ayudar a los tenderos a simplificar las operaciones, reducir el desperdicio y atender mejor a los compradores. Su motor de IA proporciona una única fuente de información para respaldar decisiones más inteligentes en todas las tiendas. Empresas Albertsons, Compañía de comestibles Brookshire, Bashas, alimentos para cachorros, Inteligente y definitivoy Meijer se encuentran entre sus clientes.
Su última expansión de plataforma, Fresh Buying, aprovecha la inteligencia artificial para digitalizar y optimizar un trabajo desafiante en las cadenas de suministro de comestibles: comprar. productos perecederos para distribución. Ayuda a los compradores de productos agrícolas, cárnicos, delicatessen y panaderías a gestionar los productos perecederos a escala, permitiéndoles reaccionar rápidamente y garantizar que envíen los productos más frescos a las tiendas.
Walmart transforma la cadena de suministro minorista con inteligencia artificial e Internet de las cosas ambiental
Walmart está combinando sus sistemas de IA con wiliotel ambiente IoT tecnología para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, la precisión del inventario y el cumplimiento de la cadena de frío. El minorista está utilizando los píxeles de IoT de Wiliot para rastrear sus paletas, con el objetivo de alcanzar los 90 millones para fines de 2026. Esta iniciativa es una de las implementaciones de IoT ambiental más grandes hasta la fecha, y proporciona una nueva fuente de datos de la cadena de suministro para el uso cada vez mayor de la IA por parte de Walmart.
La solución colaborativa se implementa actualmente en 500 ubicaciones de Walmart, con planes de expansión nacional en 2026. La implementación cubre 4,600 Walmart Supercenters, Neighborhood Markets y más de 40 distribución centros, generando datos de la cadena de suministro de alta resolución que alimentan los sistemas de inteligencia artificial de Walmart.
La visión artificial impulsada por IA acelera los controles de calidad de la cadena de suministro
Por Thomas EdwardsDirector de Ingeniería de Ventas/Calidad y Art Van Der StuyfDirector de Estrategia de la Cadena de Suministro, Logística iGPS
En un entorno cada vez más limitado por márgenes más ajustados y demandas de mayor eficiencia, la visión artificial impulsada por IA puede convertir su programa de garantía de calidad de un potencial eslabón débil a una de sus fortalezas estratégicas más críticas. Estos sistemas combinan “ojos” electrónicos de alta resolución con complejas redes neuronales que se destacan en la identificación de patrones y el procesamiento de inmensos volúmenes de datos. Si bien no reemplazan toda la toma de decisiones humana, son increíblemente buenos para detectar problemas pequeños pero fundamentales que de otro modo podrían pasarse por alto.
Tomemos como ejemplo algo tan fundamental como el palet de envío. No hace mucho, clasificando e inspeccionando 500 palets de plastico podría consumir algún día. Los inspectores humanos tendrían que examinar los palés en busca de signos de estrés y contaminación.
CLASIFICACIÓN/INSPECCIÓN
500
PALETS DE PLÁSTICO/UNA HORA
Hoy en día, los sistemas impulsados por IA, equipados con cámaras y asistidos por Algoritmos de IA puede escanear esos mismos 500 pallets en una hora, detectando suciedad e imperfecciones sutiles que el ojo humano podría pasar por alto. En algunas operaciones, el sistema no se limita a identificar un palé que no cumple las especificaciones; también lo clasifica automáticamente en una lavadora o en una pila que necesita reparación.
La visión artificial también es un activo fundamental para garantizar la calidad en otras áreas de la cadena de suministro. Sobre alimentos y bebidas y farmacéutico En las líneas de fabricación, los sistemas de visión verifican que las etiquetas coincidan con los productos, que las cajas estén aseguradas y que estén presentes elementos de seguridad a prueba de manipulaciones. Y luego están los “ojos en el cielo” más allá de las líneas de montaje e inspección. Los sistemas de visión impulsados por IA están remodelando los centros de distribución, monitoreando el flujo de mercancías e identificando nuevas formas de diseñar sistemas y equipos de estanterías para optimizar el espacio y el rendimiento.
Comprensión líderes de la cadena de suministro Considere la visión artificial no como un piloto automático, sino como un poderoso asistente para la toma de decisiones. Esta mentalidad se vincula con una directiva principal en el aseguramiento de la calidad de la cadena de suministro: construir activos duraderos en lugar de perseguir ahorros a corto plazo.
Más de 25 toques humanos por carga
Cantidad de trabajo que se espera eliminar Transporte por carreteraLa plataforma de IA agente de Miles. Después del despliegue dentro de su propia correduría, Hwy Haul entregó millas comercialmente a transportistas, agentes de transporte, transportistas y TMS proveedores en América del Norte en enero de 2026. El sistema independiente, IA agente La plataforma está diseñada para hacer que la cadena de valor del transporte de carga de extremo a extremo sea totalmente autónoma. Su capa de comando supervisa agentes de IA especializados, incluidas cotizaciones, reservas, despacho, monitoreo de carga, prevención de fraudey agentes de cumplimiento.
Fortalecer las adquisiciones
Por Hermosa RozalesArquitecto, Laboratorios ORO
Obtención está entrando en una nueva era operativa. Después de años de automatización incremental, los resultados recientes de la primera ola de implementaciones de IA a gran escala son prometedores. Los equipos están viendo ciclos más rápidos, menos errores y un cumplimiento integrado en los flujos de trabajo cotidianos.
Esta aceleración se debe a que los líderes están dejando atrás la experimentación y creando una IA gobernada e integrada en el flujo de trabajo que estandariza las decisiones y elimina la fricción. OpenAI superó el millón de clientes empresariales en 2025, lo que refleja este cambio más amplio hacia una adopción madura y gobernada en lugar de pilotos a pequeña escala.
Específicamente en adquisiciones, el 59% de las organizaciones planean innovar a través de la tecnología. Tres implementaciones recientes muestran cómo está tomando forma esta nueva era operativa.
1. Tiempos de ciclo de exceso de velocidad
El tiempo de ciclo ha limitado durante mucho tiempo la capacidad de adquisición. Novartisuna empresa multinacional de ciencias biológicas que gestionaba miles de solicitudes de compra cada mes, se enfrentaba a cuellos de botella crónicos. Las revisiones demoraban hasta cinco días, requerían una supervisión manual exhaustiva y con frecuencia retrasaban el trabajo posterior.
Para abordar esto, Novartis implementó un agente de revisión impulsado por inteligencia artificial que verifica automáticamente la precisión de las solicitudes. identifica el riesgomarca duplicados y dirige solicitudes a los aprobadores adecuados. Los tiempos de revisión se redujeron de cinco días a 16 minutos, la precisión mejoró un 325 % y el equipo ahora gestiona 10 veces el volumen.
16 minutos
Revisión de solicitudes
veces en Novartis,
menos de 5 días
2. Descubrir valor
GSKuna empresa biofarmacéutica global, reinventó su modelo de adquisiciones, centrándose en la velocidad, la eficiencia y el cumplimiento. Utilizando una plataforma denominada internamente «GSK I Need to Buy», la empresa implementó agentes inteligentes de IA para automatizar Decisiones de compra para más de 25.000 usuarios.
Cuando los empleados cargan cotizaciones de proveedores, un agente de oportunidades analiza los precios, el historial de los proveedores y los datos del mercado para identificar ahorros o desencadenar eventos de abastecimiento competitivos. Si una compra es de un solo proveedor, un agente de negociación interviene para mejorar las condiciones de pago o los plazos de entrega. Este modelo impulsado por agentes captura valor de categorías de gasto por debajo del umbral que los equipos tradicionales no tenían la capacidad de abordar. El resultado: tiempos de ciclo más rápidos, más fuertes cumplimientoy mayores ahorros sin agregar personal.
3. Impulsar el cumplimiento
Pfizeruna empresa biofarmacéutica global, enfrentó un gran esfuerzo manual en revisiones de cumplimiento, incorporación de proveedores y verificación de pagos. Para agilizar las operaciones, Pfizer implementó una capa de orquestación gobernada que automatiza su lista de verificación de 26 puntos y crea una única «puerta de entrada» para todas las adquisiciones. La empresa lanzó este sistema en tres semanas, aumentando la supervisión y reduciendo al mismo tiempo la carga operativa.
Puntuación de la IA en 2026
10/10
«La inteligencia artificial, especialmente la inteligencia artificial y la inteligencia de decisiones, no solo será útil en la gestión de la cadena de suministro; será un diferenciador transformacional 10/10. Las organizaciones que utilizan la inteligencia de decisiones para automatizar decisiones, predecir interrupciones y actuar en tiempo real ya están superando a sus pares en un 17 % en satisfacción del cliente y un 34 % en eficiencia operativa. Quedarse atrás no es una opción».
Gonzalo BeneditDirector de Ingresos, Tecnología Aera
8/10
«Para la cadena de suministro del transporte por automóvil. No para avances explosivos, sino para eliminar los recortes diarios de papel que ralentizan a los transportistas y sus equipos. Piense en menos comprobaciones de estado, menos entrada de datos manual y actualizaciones automáticas más fluidas. El impacto real es silencioso pero significativo, devolviendo tiempo a las personas y haciendo que las operaciones de transporte por automóvil sean más rápidas, más fáciles y mucho menos caóticas».
David MendelsonDirector de Producto, Súper envío
5/10
«En el enrutamiento. La IA en el enrutamiento logístico (programación, enrutamiento, planificación de carga) traerá ganancias incrementales sobre el software existente. Los verdaderos avances vendrán de robots que puedan manejar de forma segura tareas de carga y clasificación a nivel humano, y de vehículos que utilicen IA para reducir las colisiones hasta en un 90% a través de sistemas avanzados de seguridad y autónomos. Eso es posible. ible en los próximos años y obtiene una puntuación de 9”.
Dr. Stefan Heckdirector ejecutivo, nautico