Antes de la Inteligencia Artificial: el 52% de las empresas prioriza ordenar datos en cadena de suministro
Según el informe global de Alcott Global, el éxito de la IA en supply chain no depende de la prisa por implementarla, sino de la madurez de los datos y de la solidez en los procesos de planificación.
Miércoles 15 de julio de 2026
El avance de la Inteligencia Artificial (IA) en la cadena de suministro es innegable, pero la estrategia para implementarla está viviendo un giro de madurez.
Hoy, las organizaciones globales están entendiendo que la tecnología no hace milagros por sí sola: su valor real depende directamente de la calidad de los datos y de la solidez de los procesos sobre los cuales se aplica.
Así lo revela el reciente informe Supply Chain Leadership and Tech Trends 2026 de Alcott Global. El estudio destaca que las empresas están reenfocando sus inversiones hacia la preparación del terreno digital:
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Un 52% de las organizaciones prioriza fortalecer su base de datos
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Un 49% está invirtiendo fuertemente en la planificación de demanda y abastecimiento como paso previo a escalar soluciones de IA
Una secuencia lógica, no un reemplazo
Esta tendencia demuestra que el mercado está superando la urgencia del "reemplazo tecnológico" para adoptar un enfoque de evolución estructurada.
Ariel Dujovne, Gerente Comercial de Demafront (firma experta en optimización predictiva), explica que este fenómeno responde a una necesidad de orden operativo:
"Más que un reemplazo, es una secuencia lógica. La IA funciona mejor cuando hay una base ordenada sobre la cual construir. No es una decisión de una u otra cosa, es entender en qué etapa está cada empresa".
Los tres pilares para "ordenar la casa"
Para que cualquier iniciativa tecnológica —especialmente la inteligencia artificial— se traduzca en un retorno de inversión real y en mejores decisiones operativas, los expertos señalan que las compañías deben consolidar tres elementos prácticos:
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Datos confiables y unificados: Eliminar los silos de información para contar con una base de datos consolidada y coherente.
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Procesos de pronóstico medibles: Establecer metodologías de proyección que puedan ser evaluadas y optimizadas de forma continua.
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Políticas operativas claras: Definir con precisión reglas de negocio fundamentales, tales como niveles de servicio y criterios de reposición.
Una vez que estos pilares están alineados, el impacto de las nuevas herramientas se potencia. "Cuando la planificación está clara, la IA puede acelerar, escalar y mejorar significativamente la toma de decisiones", añade Dujovne.
La realidad en el mercado chileno
En Chile, esta transición se está viviendo de manera paulatina pero firme, con un foco especial en las medianas empresas que buscan profesionalizar su gestión operativa.
El desafío local está en la transición cultural y metodológica de las áreas de operaciones:
"Muchas empresas están dando un paso clave: pasar de una planificación basada en la experiencia individual a procesos más estructurados y apoyados en sistemas. Eso no reemplaza el conocimiento del profesional, lo potencia", afirma el ejecutivo de Demafront.