Brasil registra crecimiento económico de 1.2% en septiembre

El evento reunirá a delegaciones de los distintos países de la Red de Transporte Internacional (RTI-CIT), empresarios y representantes del sector público y privado de la Argentina.

Bajo el lema de “Construir el Transporte del Futuro”, a lo largo de las dos jornadas, se abordará una agenda que abarca desde la innovación y el uso de energías verdes, hasta los caminos para lograr un sector económico y socialmente más eficiente, inclusivo y seguro, y el papel del intermodalismo y de los pasos de frontera, entre otras cuestiones.

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En la primera jornada, las actividades tendrán lugar en el Centro de Capacitación Profesional de FPT, en Escobar. El segundo día, las reuniones se realizarán en la sede de FADEEAC en CABA, Sánchez de Bustamante 54.

Durante la segunda jornada, se desarrollará además el Fórum “El Contexto del Transporte en Argentina”, con la participación de destacadas panelistas del sector público y privado.

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Foto: Imagen generada mediante un prompt en Leonardo.Ai.

Por: Jorge Aballay (*)

Para los profesionales y expertos de la gestión de la cadena de suministro (SCM), este potencial avance lleva a la necesidad de revaluar los marcos de procesos y aplicaciones prácticas existentes. Ya sean los propios de cada organización o los estandarizados, como por ejemplo el Modelo de Referencia de la Supply Chain (SCOR) o el marco de procesos de APQC Process Classification Framework (PCF) – Cross Industry.

Los modelos de IA se acercan o incluso, según los casos, trascienden las capacidades humanas en áreas como razonamiento aparente, producción de texto, comprensión del punto de vista de otros, y en el análisis de datos.

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Como es de público conocimiento, la gama completa de capacidades de estos modelos ni siquiera es comprendida en su totalidad por sus creadores. Aun así, la evidencia preliminar sugiere que los modelos de IAG son excepcionalmente poderosos.

Como estudiosos de SCM, debemos preguntarnos:

• Si estos sistemas son tan capaces como parecen,
• Cómo cambiarán las cadenas de suministro y la investigación de SCM ante la irrupción de las IAGs.

Sin embargo, por la velocidad de irrupción de las IAGs, Supply Chain Management, como disciplina, va a necesitar de un tiempo no definido aún, para estar preparada a nivel teórico y práctico para esta irrupción.

Muchas empresas y sus profesionales están explorando e implementando las prácticas de transformación digital y de IA para lograr que las cadenas de suministro sean más eficientes. Mientras que otras han estudiado el potencial de los sistemas de inteligencia artificial para mitigar las interrupciones ocasionadas por causas naturales imprevisibles.

Si bien estas perspectivas son valiosas, a futuro será necesario captar y entender el potencial de disrupción que ofrecen las herramientas de IA.

Hay dos razones principales para pensar en esto:

• Primero, los sistemas de IAGs más capaces son chatbots personalizados. A diferencia de los sistemas tecnológicos de IA anteriores, esta generación no necesita una gran infraestructura de usuario para funcionar. Cualquier persona con conexión a Internet puede comenzar a usar estas herramientas de inmediato, lo que elimina una barrera importante para su adopción.
• En segundo lugar, la capacidad de los sistemas más avanzados de IAG, se encuentra en un nivel en el que puede ayudar a un profesional en una gran variedad de tareas complejas, intensivas en conocimiento o creativas. Esta capacidad también implica desafíos, ya que corremos el riesgo de depender demasiado de las herramientas de IA y depositar una confianza indebida en los juicios de la IA.

En otras palabras, ahora vivimos en una realidad en la que todas las personas pueden tener acceso al sistema de inteligencia artificial más poderoso.

En este artículo, aventuramos una perspectiva que sirve como vehículo para comprender el rango de posibles irrupciones e impactos en la cadena de suministro provocados por sistemas de IA que son cada vez más capaces.

Tomemos como perspectiva al modelo SCOR, que plantea el desafío de comenzar a pensar sobre la integración de IA en SCM, considerando a la integración como el uso cada vez más extenso de sistemas de IA para llevar a cabo tareas a lo largo de la cadena de suministro.

En concreto, hay que pensar que la integración de la IA en las cadenas de suministro es un proceso estratégico, operativo, tecnológico y sobre todo, social.

Supply Chain Management y el impacto de la IAG

Podemos considerar que los usos previos de diferentes sistemas de IA han girado en torno a la analítica de datos utilizando Big Data y al Aprendizaje Automático (AA) tradicional (ML: Machine Learning), con el fin de lograr ganancias de eficiencia y productividad o mejoras en la calidad de productos y servicios.

Esta última era la perspectiva predominante hasta 2022. Se centraba en cómo se podría implementar la infraestructura de aprendizaje automático para analizar tipos de datos diferentes (números, textos, imágenes) que ayuden a proporcionar resultados y obtener conclusiones.

Los enfoques de aprendizaje automático requieren de una amplia experiencia en arquitectura e inteligencia artificial, y de lenguajes y librerías especializadas. Además, las soluciones de ML requieren de una configuración específica local de las organizaciones y expertos especializados, que puedan entrenar los modelos para lograr resultados útiles y aplicables.

OpenAI lanzó el chatbot conversacional llamado ChatGPT, basado en redes neuronales generativas, capaz de producir texto moderadamente complejo, relacionado con una amplia variedad de temas. Funciona con la arquitectura GPT (IA Generativa) y no analiza la entrada con los enfoques de ML existentes, sino que predice la salida en función de la entrada del usuario. Esto permitió que todos abrieran ChatGPT y chatearan con la IA sobre temas relativamente complejos.

Además, a diferencia de los sistemas de aprendizaje automático clásicos, donde sólo los expertos en inteligencia artificial entendían los sistemas y podían operarlos o entrenarlos, ChatGPT puede generar resultados para cualquier usuario independientemente de su capacitación o antecedentes.

Esta es la primera razón por la que los enfoques comerciales de la IA cambian tan rápidamente: ChatGPT demostró que los sistemas de inteligencia artificial podrían estar disponibles y accesibles para cualquier persona, y no sólo para ingenieros especializados.

Corresponde mencionar que las IAG no reemplazan a los sistemas basados en aprendizaje automático (ver gráfico anterior), sino que amplían el abanico de posibilidades de las herramientas basadas en Inteligencia Artificial.

 IAG en Supply Chain Management: implicaciones prácticas y colaboración interdisciplinaria

Al considerar las implicancias prácticas para las actividades cotidianas de la cadena de suministro, las organizaciones deben prestar atención no sólo a los aspectos técnicos de la adopción de la IA. También a los elementos humanos, como la gestión de las percepciones y reacciones humanas hacia la inteligencia artificial, el fomento de una cultura consciente de la IA y la capacitación para una colaboración eficaz entre máquina y ser humano.

También deben abordarse los problemas éticos y de responsabilidad asociados con la delegación del poder de toma de decisiones a la IA. Se deben considerar, además, los mecanismos de control para evitar su uso indebido y monitorear su comportamiento. Así como el posible desplazamiento laboral y otros problemas sociales que resulten de la integración de la inteligencia artificial.

La irrupción de la IA puede variar entre las cadenas de suministro, lo que requiere un enfoque sistémico para gestionarlas. Esto incluye la creación de sistemas sólidos para monitorear el desempeño de la inteligencia artificial, establecer medidas para mitigar las interrupciones y desarrollar planes de contingencia.

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La coordinación y la colaboración con otros actores de la cadena de suministro, alineando las estrategias de IA y desarrollando las mejores prácticas compartidas para su integración y gestión, son parte integral de este enfoque.

Lo cual implica consideraciones operativas y prácticas de gestión responsables. Una situación en la que las empresas integren la inteligencia artificial en sus funciones básicas sin considerar cómo hacerlo de manera responsable, constituye un riesgo importante de efectos disruptivos.

El marco de referencia en Supply Chain Management

En los términos más simples, las diferentes formas de integrar la IA generarán diferentes tipos de situaciones, tanto en la teoría como en la práctica.

Por ejemplo, la integración de inteligencia artificial liviana y de nivel superficial en una cadena de suministro es un desafío diferente al de una cadena de suministro que opera con agentes de IA autónomos.

En resumen, el marco de trabajo se estable en dos dimensiones clave:

• El nivel de integración de la inteligencia artificial en toda la cadena de suministro a nivel de procesos.
• El papel de la IA en la toma de decisiones a través de la planificación y la orquestación.

Al considerar estas dos dimensiones, se obtiene una perspectiva global de la integración de IA en SCM, capturando los posibles inconvenientes y transformaciones que pueden ocurrir debido a la adopción de la IAG.

Los expertos de Supply Chain Management podrán visualizar mejor la trayectoria de la integración de la inteligencia artificial y su potencial asociado para las implementaciones, a través de la lente de un marco de referencia integral.

Ahí se desarrolla el campo de acción de un modelo teórico diseñado para capturar las complejidades y los matices de la integración de la IA en las cadenas de suministro, y que a su vez facilite contextualizar el potencial disruptivo que depende más de los detalles de la integración de la inteligencia artificial en una cadena de suministro determinada.

(*)Ingeniero, profesor del curso “Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa en Supply Chain con Ingeniería de Prompts” en el IEEC.

Nota completa publicada en  Revista Énfasis   edición octubre 2023.

Por:  Lucas Martínez.

Para dimensionar el rol logístico en los yacimientos, hay que señalar que en una locación petrolera hay entre cuatro y seis pozos, y cada uno de ellos demanda entre 10.000 o 14.000 toneladas de arena al mes. Este recurso es crítico para las operaciones. En caso de que el suministro no llegue a tiempo, el pozo queda paralizado, lo que representa un costo muy alto por cada hora de pérdida productiva.

Una de las principales proveedoras de arena silícea para la industria en Argentina es NRG, que cuenta con canteras en Entre Ríos y en Rio Negro, donde también tiene una planta procesadora. El CSO de la compañía, Damian Strier, reveló las dificultades a las que se enfrentan para llevar este insumo vital a las distintas locaciones de producción en Vaca Muerta. “Nosotros encontramos el desafío de tener que generar una logística de transporte muy aceitada. Las ubicaciones que debemos alcanzar están en lugares remotos con caminos malos, en general de ripio, y para eso desarrollamos un sistema de diferentes bases para tener más opciones de abastecimiento de las cuales elegir en base al cliente”, explicó Strier.

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La importancia del abastecimiento de insumos para las fracturas se vuelve aún mayor si se tiene en cuenta que solo hay 10 sets activos en el país. De esta manera, cualquier pérdida de tiempo en uno de ellos repercute en todos los proveedores de arena, “hacemos una planificación diaria de las operaciones para intentar nunca defaultear la demanda”. “Desde el principio sabíamos que la logística iba a jugar un rol central, por lo que contamos con una flota propia de 180 camiones, con los cuales abastecemos la mayoría del traslado de arenas a la planta procesadora”, detalló el directivo de NRG. Además, señaló que 100 de esos camiones son impulsado por GNC, lo que contribuye a la baja de emisiones, pero supuso un nuevo desafío.

“Inicialmente teníamos que cargar combustible en estaciones de servicio públicas, lo que demandaba mucho tiempo, entre 30 y 40 minutos por camión. Ahora tenemos en nuestra propia planta una estación cautiva con la que podemos cargar cuatro camiones al mismo tiempo en seis minutos aproximadamente”, continuó Strier. Otra dificultad relevante aparece en los casos donde la ubicación es muy remota y la autonomía de los vehículos (400 km) no alcanza para llegar con una carga completa, y no hay sitios de suministro en el trayecto. “Para eso contamos con tres jumbos con 8.000 m3 de capacidad cada uno, y también tenemos una estación hija a la que le transportamos el gas para los casos donde haya que cargar nuevamente”, concluyó el CSO.

Por otra parte, uno de los yacimientos más destacados de Vaca Muerta es el operado por Tecpetrol, que porduce hoy el 15% del gas del país. Se trata de Fortín de piedra, donde la inversión desde su puesta en marcha hasta hoy asciende a más de 2.000 millones de dólares y, debido a su magnitud, ha presentado distintos desafíos a la hora de mantenerlo operativo.

En ese sentido, Patricio Álvarez Supply, Chain Manager de la petrolera, describió qué dificultades logísticas atravesaron (y atraviesan) y las medidas para contrarrestarlas. “Arrancamos con la logística totalmente tercerizada y con los años empezamos a cambiar, y a gestionar esa logística”. “A partir de ahí armamos un equipo interno en Tecpetrol de Supply Chain, que para el área oil & gas es relativamente nueva”, afirmó Álvarez. Para contextualizar, el interés en la cadena de suministros estuvo relacionado con la baja en los precios internacionales del crudo, lo que llevo a poner el foco en la eficiencia y no “producir a cualquier costo”.

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“En un pozo que a día de hoy cuesta un aproximado de 16 millones de dólares, el costo de la arena más la logística es del 12%”, explicó el especialista, enfatizando la dimensión que representa el abastecimiento en las operaciones. Desde la conformación del equipo gestor en 2017 se han puesto en marcha iniciativas con el fin de minimizar esos costos. En esa línea, Álvarez señaló: “Implementamos un TMS (Transport Management System) desde que el camión sale de las canteras hasta que llega al pad, tenemos una transformación digital importante ahí a través de seguimiento satelital; también pusimos kioscos en los pozos donde los camioneros se registran teniendo un tracking y también llegamos a lo que es el proceso de certificación de los vehículos de manera automatizada”.

Cada pozo demanda cerca de 400 camiones de arena con un promedio de carga de 30 toneladas que deben ser gestionados para evitar la mayor cantidad de disrupciones posibles. “Nuestro equipo logístico arma lo que es la demanda semanal de cuánta arena y cuántos vehículos vamos a necesitar por día, para poder trabajar de manera predictiva y ser más eficientes”.

Por último, el gerente de proyectos de TGS, Daniel Falavella detalló lo que significó el movimiento logístico para completar el Gasoducto Néstor Kirchner, la obra de infraestructura más importante en el sector de los hidrocarburos. El despliegue de 50 mil caños desde la fábrica de Techint en Valentín Alsina hasta la formación significó implicó una compleja operación que tomó meses. Además, el mantenimiento y administración del ducto, que recientemente fueron adjudicados a TGS implican otro desafío para la compañía que se aboca más al rubro logístico para complementar su actividad.

En el final de la exposición, los disertantes concluyeron con un breve intercambio durante el cual coincidieron en que Vaca Muerta puede ser la clave para diversificar la matriz productiva del país, pero demandará mucho trabajo y muchas inversiones. Pero para que la actividad se mantenga en alza, una logística eficiente y que abarate costos será fundamental, ya que los tiempos perdidos en la roca madre cotizan muy alto.

Nota completa publicada en  Revista Énfasis   edición septiembre 2023.

La constante evolución de la industria financiera y los nuevos patrones de consumo de una sociedad cada vez más global y digitalizada presentan nuevos desafíos y oportunidades para bancos, fintechs y aseguradoras, tanto en Argentina como en el resto del mundo.

En este marco, las empresas del sector financiero no tienen otra alternativa más que adoptar el uso de tecnologías innovadoras que no solo faciliten la vida de sus clientes, sino también a la eficiencia operativa y la estabilidad a largo plazo de sus negocios.

En este contexto, N5 -empresa de software multinacional para la industria financiera- elaboró un listado de las cinco principales tendencias que marcarán a la industria financiera en 2024. El relevamiento se desprende de la información recabada durante el último año como parte del proceso de transformación digital que la empresa lleva adelante junto a sus diversos clientes en 14 países.

“Vivimos en un mundo en constante cambio y los actores y las empresas de la industria financiera no son la excepción. Vamos hacia un mundo cada vez más global e integrado donde los medios de pago virtual y la banca abierta serán cada vez más protagonistas”, señaló Julián Colombo, CEO y fundador de N5.

1. Hiperpersonalización de los productos

La primera tendencia identificada es una rápida transformación en la manera en que los clientes y las empresas del rubro consumen servicios de pago y financieros. Esto se debe a una combinación de nuevas tecnologías (como la IA generativa) y avances regulatorios locales e internacionales. Por lo tanto, invertir en servicios y productos más adaptados a las preferencias y comportamientos de los clientes se convertirá en uno de los principales asuntos que las compañías financieras deberán tener en el radar en 2024.

Además, la IA generativa está transformando el análisis y la toma de decisiones en el sector financiero como nunca. Esta herramienta hace posible que bancos, fintech, traders y aseguradoras analicen en tiempo real grandes cantidades de datos históricos que les permiten encontrar patrones y tendencias ocultas a simple vista y mejorar la capacidad de predicción en un mercado volátil.

2. IA para la prevención de fraudes

El uso de la IA como herramienta para la prevención de fraudes es una tendencia cada vez más extendida entre las organizaciones financieras y en 2024 no será diferente. Según una investigación a escala global realizada por Nvidia, entre los principales casos de uso de inteligencia artificial en el área financiera se encuentran la detección de fraudes en pagos y transacciones (31%) seguida de PLD (prevención de lavado de dinero) y KYC (conozca a su cliente) (23%).

3. El auge de la IA generativa en la industria financiera

Del mismo modo que la IA tradicional ganó fuerza en todo el mundo, contribuyendo enormemente en la innovación del sector financiero, la cada vez más frecuente implementación de la IA generativa está demostrando tener un enorme potencial para impulsar aún más el desarrollo de nuevos servicios financieros. Facilita la adaptación de las compañías a las demandas del mercado. La aplicación a gran escala de esta herramienta mejorará notablemente la oferta de servicios en bancos, aseguradoras y fintechs al personalizar y optimizar procesos, proporcionando experiencias más eficientes y adaptadas a las necesidades individuales de los usuarios.

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4. Crecimiento de los pagos digitales

Sin lugar a duda, los medios de pago digitales seguirán afianzándose y tendrán cada vez más presencia este 2024 en toda América Latina. Según un estudio la consultora McKinsey, el valor de los pagos digitales en la región alcanzará los USD $2,5 billones para 2025. Esta será la tendencia que cobrará mayor impulso durante este año, sustentada mayormente por una mayor penetración de los smartphones y la creciente adopción de soluciones de pago contactless (sin contacto).

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5. La profundización del Open Banking

El Open Banking o banca abierta es una tendencia que gana cada vez más fuerza en América Latina y en 2024 no será diferente. Como resultado de las cada vez mayores tasas de adopción de la banca digital, la colaboración entre fintechs y bancos tradicionales y la búsqueda de servicios financieros inclusivos se convierte en un paso ineludible para el sector, resultando en el surgimiento de nuevos productos y servicios financieros en el país.

La percepción de los colaboradores resulta fundamental para identificar áreas en las que se puede crecer y evolucionar como equipo y organización. A partir de las opiniones se pueden tomar las medidas necesarias para mejorar el clima organizacional, atraer y retener talento e incrementar el engagement de los empleados, entre otras cosas.

Los resultados de la encuesta de clima son mucho más que números fijos que reflejan cómo está la empresa. Son un disparador clave para la implementación de un plan de acción que optimice los niveles de bienestar laboral. Este fue el caso de Planexwar, una firma que desarrolla y comercializa soluciones cloud de intercambio de documentos comerciales, que logró su certificado  “Great Place to Work”, y detalla su experiencia.

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“Si bien Planexware venía midiendo su clima laboral desde hace muchos años, entendimos que hacerlo con GPTW iba a demostrar un compromiso con la transparencia y la mejora continua, reforzando nuestra cultura de apertura y colaboración. Por otro lado, se alinea con nuestros objetivos de internacionalización: Obtener un certificado de Great Place To Work, nos ayudará a promocionarnos frente al resto del mundo”, remarcó al respecto Verónica Menéndez, Gerente de Recursos Humanos de Planexware.

En la encuensta los atributos que tuvieron prevalencia fueron: el ambiente laboral inclusivo, ameno y cordial, la camaradería entre sus compañeros, la sensación de “hospitalidad” dentro de los equipos, el interés genuino por parte de los Directores, Gerentes y Jefes por el bienestar de la gente y la percepción de equidad, imparcialidad y justicia.

“En línea con ello, contar con la certificación de Great Place to Work nos llena de satisfacción pues reconoce la calidad de nuestra cultura organizacional validada por cada uno de nuestros colaboradores. Al mismo tiempo que nos impulsa a seguir preservando el buen clima laboral enmarcado dentro de un ámbito de bienestar y armonía”, concluyó.

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