Valor añadido en cada paso: IA que reinventa tu cadena de suministro

¿Quieres saber cómo la inteligencia artificial está cambiando la gestión de cadenas de suministro? Hoy en día, la optimización de procesos es esencial, no solo opcional. La IA en la gestión de cadenas de valor promete mayor eficiencia y un valor significativo en cada paso.

Las empresas que usan estas tecnologías disruptivas experimentan grandes beneficios. Por ejemplo, mejoran la precisión de la demanda en un 35%. También reducen costos en hasta un 20% en sus operaciones.

En este artículo, veremos cómo la IA está cambiando la interacción con los clientes. También cómo las empresas pueden usar estas herramientas para ser más eficientes. No te pierdas los casos de éxito y las perspectivas futuras. Muestran que esta tecnología es clave para los negocios modernos¹.

La inteligencia artificial ha cambiado mucho el mundo empresarial. Ahora es clave para la innovación y la tecnología digital. Puede hacer cosas que antes solo podían hacer los humanos, como aprender y tomar decisiones. Esto ha hecho que las empresas sean más eficientes.

Un estudio de McKinsey & Company (2023) muestra que el 76% de las empresas mejoraron mucho al usar IA. Compañías como Walmart y Procter & Gamble redujeron mucho su inventario. Esto se debe a que usaron IA para predecir qué productos necesitan más.

La IA ha crecido mucho gracias a la capacidad de manejar grandes cantidades de datos. Esto ha permitido que la IA haga cosas complejas con mucha precisión².

La IA mejora la productividad y la competitividad en la industria manufacturera. Optimiza el control de calidad y el mantenimiento predictivo³. El ERP cognitivo une la IA con tecnologías nuevas, mejorando las decisiones basadas en datos y fomentando la mejora continua.

La definición de IA se enfoca en crear sistemas que pueden hacer lo que antes solo podían hacer los humanos. Por ejemplo, reconocer la voz y analizar datos visuales son tareas que la IA puede realizar. Gracias al aprendizaje automático, mejora con la experiencia, haciéndolo más eficiente con el tiempo.

Desde 2017, el uso de IA en empresas ha crecido un 100%, según McKinsey & Company⁴. La IA ayuda a analizar grandes cantidades de datos rápidamente, lo que lleva a mejores decisiones⁵. Se centra en automatizar tareas, lo que mejora la eficiencia y reduce costos⁵.

En logística, la IA puede aumentar la eficiencia hasta en un 30%⁶. También anticipa cambios en la demanda con un éxito del 90%⁶. Esto reduce los tiempos de procesamiento de pedidos y disminuye errores en la preparación⁶.

La inteligencia artificial (IA) ofrece soluciones innovadoras y eficientes. Se divide en dos categorías principales: el aprendizaje automático y las redes neuronales. Estas herramientas son clave para optimizar procesos y mejorar resultados.

El aprendizaje automático permite a los sistemas aprender y mejorar con datos. No necesitan ser programados explícitamente. Se usa mucho en la automatización empresarial.

Algunas empresas han mejorado su eficiencia operativa con el aprendizaje automático. Esto les permite analizar grandes volúmenes de datos más rápido y con mayor precisión. Más información en este enlace.

Las redes neuronales se inspiran en el cerebro humano. Son muy efectivas en detectar patrones. Se usan en áreas como la detección de fraudes en seguros.

En seguros, un 69% de los casos de uso son para aseguradoras de no vida. Un 28% es para aseguradoras de vida⁷. El aprendizaje profundo mejora las decisiones empresariales con grandes datos. En Asia-Pacífico, el 51.4% de los casos de uso en seguro son para entidades de vida⁷.

La integración de IA en la gestión de la cadena de valor cambia la forma en que operamos. Esta tecnología mejora la eficiencia y efectividad. Además, aporta beneficios de IA importantes a las empresas.

La IA mejora la cadena de suministro de varias maneras. Unilever, por ejemplo, redujo su inventario en un 20% con un sistema de IA que predice la demanda⁸. Ford, en cambio, mejoró el mantenimiento de su flota en un 30% gracias a la IA⁸.

Estos casos muestran cómo la IA puede transformar operaciones y reducir costos.

La IA facilita la toma de decisiones con datos analíticos en tiempo real. Esto ayuda a responder rápidamente a cambios en la demanda y el mercado. Accenture dice que el 43% de las tareas en la cadena de suministro pueden ser mejoradas con IA Generativa⁹.

Walmart, por ejemplo, redujo sus costos de inventario en un 10% y mejoró la satisfacción del cliente en un 5% con IA⁸. La IA permite a las empresas tomar decisiones más informadas y rápidas. Esto mejora la capacidad de respuesta y optimiza el rendimiento general.

La automatización empresarial es clave para mejorar tus operaciones. La inteligencia artificial te ayuda a hacerlo de manera efectiva. Esta tecnología puede reducir tus costos operativos entre un 20% y un 40%¹⁰.

Así, tu negocio obtendrá beneficios reales. Al usar soluciones inteligentes, tus equipos pueden hacer tareas repetitivas más rápido y con más precisión. Esto les deja más tiempo para enfocarse en estrategias importantes.

La IA en la automatización empresarial reduce el tiempo de ciclo de pedidos entre un 15% y un 25%¹⁰¹¹. También disminuye los errores humanos hasta en un 70%¹⁰¹¹. Esto hace que el picking y embalaje sean hasta 200% más rápidos que antes¹⁰.

Integrando herramientas de IA, puedes adaptar tus operaciones al mercado. Esto mejora la agilidad de tu cadena de suministro.

La implementación de IA mejora la eficiencia operativa del 20% al 30% en muchas empresas¹². Usando sistemas de gestión de inventario basados en IA, puedes predecir la demanda futura con precisión¹¹. Esto te permite ajustar automáticamente los niveles de stock.

Esto asegura una mayor satisfacción del cliente. Puedes ofrecer productos cuando el cliente los necesita, mejorando la satisfacción en hasta un 25%¹⁰. Avanzar en la automatización te ayudará a competir mejor en un mercado en constante cambio.

El análisis predictivo es clave en la logística. Permite prever la demanda con gran precisión. Así, las empresas pueden gestionar mejor sus inventarios, mejorando la eficiencia operativa.

Las empresas que usan este análisis ven una mejora en la precisión de sus pronósticos. Esto reduce el exceso de stock en un 10-30%¹³. Esto no solo mantiene los inventarios óptimos, sino que también reduce costos de productos no vendidos¹⁴.

La predicción de la demanda es fundamental en el análisis predictivo. Los modelos de IA permiten anticipar necesidades futuras. Esto ajusta el inventario en un 20-50% para evitar escasez¹³.

Esto mejora la rentabilidad y la satisfacción del cliente. Se asegura la disponibilidad de productos cuando son necesarios. Además, puede generar un ROI de hasta el 300% en tres años¹³.

La gestión de inventarios se beneficia mucho del análisis predictivo. Permite determinar los niveles óptimos de existencias. Esto reduce el riesgo de falta de productos y los costos operativos¹⁴.

Las empresas que usan estos datos históricos mejoran la visibilidad de sus operaciones en un 50-80%. Esto facilita tomar decisiones informadas¹³.

Gracias al análisis predictivo, las empresas logísticas mejoran su capacidad para atender al mercado. Optimizan sus procesos para maximizar resultados y reducir costos¹⁵.

La IA está cambiando cómo las empresas trabajan y crean valor. Permite a las empresas entender mejor a sus clientes y adaptarse a sus gustos. Esto mejora la satisfacción y fidelidad del cliente¹⁶.

Gracias a la IA, las empresas pueden cambiar rápidamente sus ofertas. Esto es posible gracias al análisis en tiempo real que hace la IA. Así, las empresas pueden adaptarse rápido a los cambios del mercado.

En el mundo financiero, el blockchain ha mejorado mucho las transacciones internacionales. Ahora, los pagos se hacen en segundos en lugar de días¹⁶. Esto no solo es más rápido, sino que también hace las transacciones más seguras.

En la industria alimentaria, Walmart usa blockchain para rastrear productos. Esto ha reducido el tiempo de trazabilidad a solo 2,2 segundos¹⁶.

La IA también puede aumentar las ventas hasta un 15% al analizar las compras. Esto muestra cómo la IA puede mejorar la rentabilidad¹⁶. La IA no solo mejora la eficiencia, sino que también abre nuevas oportunidades de mercado.

• La robótica ha mejorado la eficiencia en algunas industrias hasta un 40%¹⁶.
• El comercio de energía entre pares, gracias al blockchain, podría bajar los costos de transacción en un 30%¹⁶.
• La IA generativa puede hacer predicciones de ventas más precisas para una mejor planificación¹⁷.

Las cadenas de suministro que usan IA pueden reducir costos operativos hasta un 20%. Esto se debe a una mejor logística¹⁶. La innovación es clave para cualquier empresa que quiera destacarse en un mercado competitivo.

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que interactuamos con las empresas. Ahora, las empresas pueden ofrecer experiencias personalizadas. Esto mejora la satisfacción y fidelidad de los clientes.

La personalización es fundamental para una buena atención al cliente. La IA analiza datos para ofrecer recomendaciones que realmente interesan a los clientes. Esto aumenta las ventas.

En 2026, más del 75% de las operaciones logísticas usará IA. Esto muestra cuánto importa la personalización en el sector¹⁸. Las empresas pueden ofrecer promociones basadas en lo que compran los clientes. Así, cada cliente recibe ofertas que le gustan¹⁹.

Los chatbots son clave en la atención al cliente. Pueden manejar preguntas simples las 24 horas. Esto hace que los humanos puedan enfocarse en tareas más difíciles.

Un 80% de los líderes empresariales se preocupa por la explicabilidad y ética de la IA. Pero el 87% espera que la IA mejore los trabajos, no los reemplace²⁰. La IA ayuda a responder rápido a las opiniones de los clientes en redes sociales. Esto hace la experiencia más personalizada²⁰.

La innovación tecnológica es clave para cambiar la cadena de suministro. La inteligencia artificial ha mejorado la eficiencia operativa entre un 20% y un 30%. Esto hace que los procesos sean más rápidos y flexibles²¹.

Los sistemas de IA pueden predecir la demanda con más precisión que el software tradicional, más del 50%. Esto ayuda a planificar y tomar decisiones mejor²¹.

La cantidad de datos y la capacidad de almacenamiento han crecido mucho. Esto permite usar algoritmos de IA de manera más eficiente²². Estas innovaciones mejoran los tiempos de entrega y reducen costos operativos hasta en un 25%²¹.

Alrededor del 45% de las empresas usan IA para mejorar su cadena de suministro. Esto ahorra tiempo y dinero de manera significativa²¹.

Un 65% de los fabricantes que usan IA en sus procesos ven grandes mejoras en su gestión²¹. La gestión de inventarios se vuelve más proactiva, reduciendo errores humanos en un 25-50%²¹.

Este enfoque optimiza el flujo de trabajo y mejora la comunicación entre los eslabones de la cadena. Convierte retos en oportunidades que aumentan la competitividad²².

Las empresas que adoptan nuevas tecnologías crecen más en ingresos. Superan en un 15% a las que no usan inteligencia artificial²¹. Así, la innovación es más que una mejora de procesos. Es un pilar estratégico para el éxito en el mundo actual.

La IA ha sido un factor clave para el éxito empresarial en muchas industrias. Ha transformado procesos, reducido costos y mejorado la eficiencia en cadenas de suministro globales.

Empresas como Nike han destacado al usar IA para mejorar sus operaciones. La IA optimiza rutas logísticas, lo que reduce costos y tiempos de entrega. Empresas que invierten en IA pueden ver un aumento de 20% en sus ingresos y una disminución del 25% en costos²³.

Nike ha personalizado zapatillas en menos de dos horas gracias a la IA. Esto recoge datos en tiempo real de los clientes²³. Las herramientas predictivas también ayudan a reducir errores y gestionar riesgos, con un 20% menos de riesgos²³.

La logística ha visto un crecimiento con la visión por computadora y robots de almacén. Se espera un valor de 6.1 millones de dólares en 2023, creciendo a un 11.4% anual²⁴. Chatbots mejoran la experiencia del cliente y aumentan la eficiencia en la atención²⁴.

Estos ejemplos muestran que la IA en la cadena de suministro es clave para la competitividad. Empresas que adoptan estas tecnologías avanzan en la mejora continua²³²⁴.

El futuro de la IA en la logística es muy prometedor. Promete cambiar cómo las empresas manejan sus operaciones. La tecnología avanzada, como el Internet de las Cosas (IoT), es clave en este cambio.

La IA mejora la planificación de rutas. Esto ayuda a las empresas a ahorrar en tiempo y combustible²⁵. Este ahorro mejora la eficiencia y libera recursos para innovar.

La IA también analiza grandes cantidades de datos históricos. Esto ayuda a identificar patrones y tendencias de consumo²⁶. Esto es crucial para adaptarse rápidamente al mercado.

Además, la IA mejora la toma de decisiones. Facilita la detección de anomalías en tiempo real²⁵. Esto mejora la capacidad de respuesta ante imprevistos.

La calidad de los datos es fundamental para la IA. Las empresas deben trabajar en mejorar la gestión y análisis de datos²⁶. Esto optimiza los procesos logísticos y reduce costos.

La inteligencia artificial (IA) ha mejorado muchos sectores, pero enfrenta grandes desafíos. Estos desafíos incluyen el sesgo en los algoritmos y preocupaciones de privacidad. Es crucial establecer consideraciones éticas en su desarrollo y uso.

Se estima que el 70% de los algoritmos de IA pueden desarrollar sesgos no intencionales. Esto se debe a los datos con los que son entrenados²⁷. Por eso, es vital adoptar un enfoque proactivo para crear un entorno de IA responsable.

La IA responsable es clave para construir confianza entre los usuarios. La falta de transparencia en las decisiones automatizadas genera desconfianza. Un porcentaje significativo de estas decisiones son difíciles de entender para los profesionales²⁷.

Además, un 65% de los ciudadanos europeos cree que la IA puede provocar mayores abusos en el uso de datos privados y personales²⁸. Seguir directrices éticas puede prevenir situaciones como la ocurrida en 2015, donde un algoritmo de Google Photos confundió a personas afroamericanas con simios²⁸

Las empresas deben establecer políticas de gobernanza de la IA. Menos del 30% de las organizaciones han implementado mecanismos efectivos de supervisión ética hasta la fecha²⁷. Es esencial crear sistemas de IA transparentes y comprensibles.

La colaboración activa entre desarrolladores y reguladores es crucial para lograrlo²⁷. A medida que la adopción de la IA crece, la implementación de prácticas éticas será clave. Esto asegurará una aceptación social sostenible y evitará el desplazamiento masivo de trabajadores en varios sectores²⁷.

La automatización es clave para la innovación en las empresas hoy en día. Con la tecnología avanzando, la integración de herramientas mejora los flujos de trabajo. Esto aumenta la productividad y permite invertir más en nuevos productos y servicios.

La inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo empresarial. Se dice que la automatización puede reducir el tiempo en tareas repetitivas en un 50%. Esto deja a los empleados para trabajar en tareas más importantes²⁹.

Las empresas que usan IA pueden ser hasta 40% más eficientes³⁰. Esto les ayuda a innovar y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.

Algunos beneficios de usar herramientas de automatización son:

• Costos operativos reducidos, con ahorros de hasta un 30%³¹.
• Mejora en la recopilación y análisis de datos, hasta 100 veces más rápido²⁹.
• Decisiones estratégicas más precisas, con un 70% más de acierto gracias a la IA³⁰.

Hay muchos ejemplos de éxito con estas tecnologías. Empresas como EcoBuy y Artisan Bakery han mejorado al usar IA. Han visto un aumento en ingresos y satisfacción del cliente. Esto es crucial en un mercado global de IA que crece rápidamente³¹.

El Big Data es clave en la estrategia de IA. Permite manejar y analizar grandes cantidades de datos. Así, las empresas pueden convertir esta información en insights valiosos para tomar decisiones.

En el mundo actual, se generan 2.5 quintillones de bytes de datos cada segundo. Esto muestra la importancia de herramientas efectivas para analizarlos³². Las empresas que usan estos enfoques innovadores obtienen una ventaja competitiva.

La combinación de Big Data y IA permite identificar patrones y tendencias importantes. Esto mejora la optimización de procesos. Por ejemplo, las empresas que usan analítica avanzada ven un aumento de 5-6% en su rentabilidad³².

Este análisis no solo aumenta la eficiencia. También permite responder más rápido a las necesidades del mercado. En el sector salud, el análisis de datos ha mejorado los resultados de salud de los pacientes³³.

En el comercio minorista, la personalización de recomendaciones ha mejorado. Empresas como Amazon han logrado tasas de conversión superiores al 35%³². Además, la IA y Big Data pueden reducir costos operativos en un 20% al 30%³³.

El análisis predictivo puede identificar problemas operativos con hasta un 80% de antelación. Esto da a las empresas la capacidad de actuar antes de que surjan problemas³³.

La inteligencia artificial está cambiando el mundo laboral. Por eso, la capacitación en IA es clave para las empresas. Quieren preparar a sus empleados para un mercado en constante cambio. En 2024, el 65% de las empresas usan IA generativa regularmente. Esto muestra un gran cambio en cómo se trabajan con empleados y clientes³⁴.

Las empresas deben ofrecer programas de desarrollo profesional. Así, sus equipos no solo serán competentes, sino que también estarán motivados. Por ejemplo, Danone capacitó a 8,000 empleados en tres meses. Usaron sistemas de formación en línea con IA y mejoraron su eficiencia operativa en un 25%³⁵.

Capacitar a los empleados en IA reduce la preocupación por la obsolescencia. Más del 25% de los trabajadores temen que sus puestos se vean afectados por la automatización³⁶. Pero, las empresas que se enfocan en desarrollar habilidades pueden ver un aumento de hasta el 20% en su rentabilidad³⁶.

Impulsar la capacitación en IA mejora la preparación laboral. También crea un entorno donde los empleados pueden crecer. Con el 40% de las competencias laborales cambiando para 2025, la formación es clave para la competitividad³⁶.

La inteligencia artificial cambia la forma en que gestionamos la cadena de suministro. Esta tecnología abre puertas a la optimización, clave para el éxito empresarial. Gracias a ella, podemos tomar decisiones más acertadas y rápidas, esencial en un mundo en constante cambio³⁷.

Las empresas que adopten la IA estarán mejor preparadas para el futuro. La automatización y la mejora de procesos reducen costos y aumentan la eficiencia³⁸.

Adoptar la IA de manera responsable es fundamental. Esto asegura resultados positivos y crecimiento sostenible. Las empresas que se adapten a estas nuevas tendencias tendrán ventaja en el mercado competitivo³⁷.

1. Inteligencia Artificial | Aplicaciones y servicios de IA | Prodware – https://www.prodwaregroup.com/es-es/innovacion/inteligencia-artificial/
2. PDF – https://www.ssi-schaefer.com/resource/blob/1077946/21597041464333c25cf325b51f64c06d/inteligencia-artificial-en-logísticawhitepaper-dam-download-en-17151–data.pdf
3. Introducción a la Inteligencia Artificial en la industria de la manufactura – https://www.epicor.com/es-mx/blog/industries/getting-to-know-ai-in-the-manufacturing-industry/
4. ¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en las empresas? | IBM – https://www.ibm.com/es-es/topics/artificial-intelligence-business
5. Inteligencia artificial en las empresas: ¿qué impacto tiene? – https://slack.com/intl/es-es/blog/transformation/inteligencia-artificial-en-las-empresas
6. La inteligencia artificial (IA) en la logística – https://blog.toyota-forklifts.es/inteligencia-artificial-en-logistica
7. Anatomía de la inteligencia artificial en la cadena de valor del seguro – https://consorsegurosdigital.com/es/numero-20/sumario/colaboraciones/anatomia-de-la-inteligencia-artificial-en-la-cadena-de-valor-del-seguro/
8. ¿Cómo afecta la inteligencia artificial a la eficiencia en la cadena de suministro moderna? – https://vorecol.com/es/articulos/articulo-como-afecta-la-inteligencia-artificial-a-la-eficiencia-en-la-cadena-de-suministro-moderna-114494
9. GIEICOM | ¿Qué puede lograr la IA generativa en la Cadena de Suministro? – https://www.gieicom.com/strategic-intelligence/que-puede-lograr-la-IA-generativa-en-la-cadena-de-suministro.html
10. La revolución de la cadena de suministro: IA como el motor de la eficiencia – https://www.esmequartet.com/ia-en-la-optimizacion-de-la-cadena-de-suministro/
11. La Inteligencia Artificial puede revolucionar tus procesos operativos – https://www.atlas.com.co/como-la-inteligencia-artificial-puede-transformar-los-procesos-operativos-de-tu-empresa/
12. ¿Puede la inteligencia artificial optimizar los procesos de tu empresa? – https://www.obsbusiness.school/blog/puede-la-inteligencia-artificial-optimizar-los-procesos-de-tu-empresa
13. Análisis Predictivo en la Logística: Qué Debes Saber – https://simpliroute.com/es/blog/analisis-predictivo
14. Revolucionando la logística: Beneficios del Big Data, Análisis Predictivo e Inteligencia Artificial (AI) – Gesprolog – https://www.gesprolog.com/logistica-big-data-ia/
15. Revolución de la Inteligencia Artificial en la cadena de suministros – https://www.netlogistik.com/es/blog/revolucion-de-la-inteligencia-artificial-en-la-cadena-de-suministros
16. Como las tecnologias disruptivas transforman la cadena de valor – FasterCapital – https://fastercapital.com/es/contenido/Como-las-tecnologias-disruptivas-transforman-la-cadena-de-valor.html
17. Inteligencia Artificial en la Optimización de la Cadena de Abastecimiento – https://es.linkedin.com/pulse/inteligencia-artificial-en-la-optimización-de-cadena-qiere
18. Harvard Deusto las revistas – https://www.harvard-deusto.com/como-esta-cambiando-la-inteligencia-artificial-la-gestion-de-la-cadena-de-suministro
19. Inteligencia Artificial en la cadena de valor del retail. – https://es.linkedin.com/pulse/inteligencia-artificial-en-la-cadena-de-valor-del-retail-wkgcf
20. IA en CRM (gestión de relaciones con los clientes) | IBM – https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/ai-crm
21. Aprovecha los beneficios de la IA para tu cadena de suministro – https://www.oracle.com/es/scm/ai-supply-chain/
22. Harvard Deusto las revistas – https://www.harvard-deusto.com/inteligencia-artificial-en-la-gestion-de-cadenas-de-suministro
23. Inteligencia Artificial: 10 Casos de Éxito y empresas que lo aplican – https://www.aden.org/business-magazine/inteligencia-artificial-10-casos-de-exito-de-empresas-que-la-aplican/
24. Ejemplos de IA en logística y cadena de suministro: casos de uso – https://richestsoft.com/es/blog/examples-of-ai-in-logistics/
25. Inteligencia artificial en logística: Cómo puede mejorar la eficiencia de tus procesos – https://www.sage.com/es-es/blog/inteligencia-artificial-en-logistica/
26. El futuro de las empresas de logística: Inteligencia Artificial y análisis de datos en las cadenas de suministro – https://facs.ort.edu.uy/blog/el-futuro-de-las-empresas-de-logistica
27. Los desafíos éticos de la inteligencia artificial en los negocios: Promoviendo un enfoque responsable – https://es.linkedin.com/pulse/los-desafíos-éticos-de-la-inteligencia-artificial-en-un-david
28. Los desafíos éticos de la inteligencia artificial – https://www.reasonwhy.es/actualidad/desafios-etica-moral-inteligencia-artificial-desarrollo-tecnologia
29. El Impacto de la IA en la Operación Empresarial: Eficiencia e Innovación Continua – https://www.avvale.com/es/newsroom/el-impacto-de-la-ia-en-la-operacion-empresarial
30. 10 ventajas de los robots y la IA en la gestión de inventarios que quizá no haya considerado – Brain Corp – https://www.braincorp.com/es/resources/10-benefits-of-robots-ai-in-inventory-management-you-may-not-have-considered
31. ¿Qué papel juega la inteligencia artificial en la transformación de modelos de negocio tradicionales? – https://vorecol.com/es/articulos/articulo-que-papel-juega-la-inteligencia-artificial-en-la-transformacion-de-modelos-de-negocio-tradicionales-111590
32. El papel del big data y la inteligencia artificial en el fortalecimiento de la gobernanza corporativa. – https://vorecol.com/es/articulos/articulo-el-papel-del-big-data-y-la-inteligencia-artificial-en-el-fortalecimiento-de-la-gobernanza-corporativa-167403
33. La Integración de la Inteligencia Artificial y Big Data en la Toma de Decisiones Estratégicas de Negocio – https://es.linkedin.com/pulse/la-integración-de-inteligencia-artificial-y-big-data-elúa-samaniego-6wfcf
34. El estado de la IA a principios de 2024: la adopción de la IA generativa aumenta y comienza a generar valor – https://www.mckinsey.com/locations/south-america/latam/hispanoamerica-en-potencia/el-estado-de-la-ia-a-principios-de-2024-la-adopcion-de-la-ia-generativa-aumenta-y-comienza-a-generar-valor/es-CL
35. ¿Qué impacto tiene la automatización en la gestión del talento y la capacitación de empleados? – https://vorecol.com/es/articulos/articulo-que-impacto-tiene-la-automatizacion-en-la-gestion-del-talento-y-la-capacitacion-de-empleados-120466
36. Estrategia de mejora de las habilidades de la IA | IBM – https://www.ibm.com/es-es/think/insights/ai-upskilling
37. IA aplicada a la logística: Inteligencia Artificial en las cadenas de suministro – https://parsedoc.com/blog/ia-aplicada-a-la-logistica-inteligencia-artificial-en-las-cadenas-de-suministro
38. Los beneficios de la (IA) dentro de la cadena de valor. – https://es.linkedin.com/pulse/los-beneficios-de-la-ia-dentro-cadena-valor-adriana-cervantes-gilbert