Las cadenas de suministro globales se estructuraron históricamente bajo el propósito principal de maximizar la eficiencia. Según Pablo Arnuncio, Technology, Media & Telecom Deputy para EY Latin America y Business Transformation Partner en EY Chile, las técnicas tradicionales priorizaron la optimización de inventarios, la reducción de costos logísticos, la concentración de proveedores y el modelo just in time, lo que permitió a múltiples organizaciones mejorar márgenes, liberar capital de trabajo y competir en mercados globalizados.

No obstante, el especialista advierte que «esa búsqueda de eficiencia también hizo que muchas cadenas fueran más vulnerables de lo que parecía», según Pablo Arnuncio.

La pandemia como punto de quiebre y la incertidumbre como condición estructural

El primer gran aviso global de dicha fragilidad provino de la crisis sanitaria. Para el ejecutivo, los cierres de puertos, las restricciones al transporte, la escasez de contenedores, las disrupciones productivas y los cambios abruptos en la demanda comprobaron la capacidad de reacción de empresas e industrias completas.

En ese contexto, «la palabra resiliencia pasó a ocupar un lugar central en la agenda logística», de acuerdo con Pablo Arnuncio, quien señala que numerosas compañías examinaron sus inventarios críticos, diversificaron proveedores, analizaron fuentes de abastecimiento regional y dudaron si la eficiencia previa bastaba.

Pese a ello, la enseñanza principal no se limitó a la preparación ante una crisis aislada. El análisis sostiene que la incertidumbre evolucionó desde un evento excepcional hasta transformarse en una condición estructural. De acuerdo con el experto, las tensiones geopolíticas, los conflictos en rutas comerciales estratégicas, la volatilidad regulatoria, las modificaciones en políticas arancelarias, los fenómenos climáticos extremos y la presión por descarbonizar las operaciones configuran un escenario donde la disrupción no puede considerarse una anomalía, operando hoy en un mundo más fragmentado, más político e impredecible.

Frente a este entorno, el directivo recalca que la resiliencia ya no se reduce a acumular inventario o duplicar proveedores. Aunque dicha respuesta pueda resultar necesaria en ciertos casos, también eleva costos, inmoviliza capital y disminuye la competitividad. El verdadero reto empresarial radica en «construir cadenas capaces de resistir shocks sin perder eficiencia», explicando que se trata de mallas que anticipen, absorban y se adapten a las interrupciones conservando agilidad, competitividad y sostenibilidad financiera, según sostiene Pablo Arnuncio.

Inteligencia artificial y analítica avanzada en la gestión anticipatoria

Ante este panorama, la inteligencia artificial asume un papel transformador. Tradicionalmente, gran parte de las decisiones logísticas se basaban en modelos estáticos, registros históricos y experiencia acumulada. Hoy en día, la integración de datos en tiempo real, analítica avanzada, inteligencia artificial generativa, modelos predictivos y automatización posibilita la transición desde una administración reactiva hacia una gestión anticipatoria, tal como lo indica Pablo Arnuncio.

El experto profundiza en que estas tecnologías facilitan la detección temprana de riesgos, la simulación de escenarios, la optimización de rutas, el ajuste de inventarios, la priorización de pedidos, la identificación de cuellos de botella y la recomendación de decisiones antes de que las incidencias afecten al cliente final. En esa línea, destaca que la evolución más profunda no se limita a disponer de mejores dashboards, sino a transitar hacia cadenas de suministro inteligentes y progresivamente autónomas, según detalla Pablo Arnuncio.

Agentes de inteligencia artificial en sectores intensivos en activos

Las tendencias actuales evidencian la implementación de agentes de inteligencia artificial capaces de vigilar variables, examinar alternativas y proponer —o ejecutar bajo determinados parámetros de control— acciones concretas. Para ilustrar esta capacidad, el ejecutivo plantea el siguiente ejemplo: un agente identifica una congestión portuaria, contrasta rutas alternas, calcula el impacto económico y en el nivel de servicio, revisa las existencias en otros centros de distribución y aconseja la reasignación de stock. En industrias intensivas en activos como minería, energía, manufactura o retail, tales capacidades generan una diferencia significativa, de acuerdo con Pablo Arnuncio.

Relevancia estratégica para economías exportadoras como Chile

Para países con economías abiertas y exportadoras como Chile, esta discusión adquiere una importancia especial. El territorio nacional depende de redes logísticas extensas sujetas a mercados internacionales, infraestructura crítica, disponibilidad de transporte marítimo, costos energéticos y continuidad operacional. Sectores como minería, agro, celulosa, salmón o retail no pueden concebir la logística como una mera función de soporte, ya que, tal como lo afirma Pablo Arnuncio, «la logística es parte de la propuesta de valor, de la competitividad exportadora y de la capacidad de cumplir compromisos en mercados cada vez más exigentes».

A pesar de su potencial, la incorporación de inteligencia artificial en la cadena de suministro excede un proyecto meramente tecnológico, constituyendo una transformación integral del modelo de gestión. Para capturar valor real, las compañías requieren información confiable, procesos integrados, visibilidad de extremo a extremo y una gobernanza clara sobre las responsabilidades de decisión, los criterios aplicados y los límites establecidos. Aunque la inteligencia artificial recomiende, anticipe y automatice, su eficacia descansa en la calidad de los datos, la madurez de los procesos y la capacidad institucional para romper los silos entre áreas como compras, operaciones, planificación, finanzas, comercial, tecnología y riesgos, según sostiene Pablo Arnuncio.

Desafíos asociados a la digitalización y automatización

Asimismo, el proceso de adopción tecnológica conlleva nuevos retos que deben ser administrados adecuadamente. Una mayor digitalización incrementa la exposición a riesgos de ciberseguridad, mientras que la automatización exige mayores niveles de explicabilidad y auditoría en las decisiones. Del mismo modo, el uso intensivo de algoritmos demanda evitar sesgos y dependencias excesivas de modelos que no reflejan la complejidad absoluta del negocio. Por estas razones, la incorporación de inteligencia artificial en la cadena de suministro exige combinar ambición con prudencia mediante pilotos enfocados, métricas claras, supervisión humana en decisiones críticas y una hoja de ruta progresiva, de acuerdo con lo expresado por Pablo Arnuncio.

El nuevo equilibrio y la logística del futuro

El panorama venidero presenta una paradoja central: las cadenas de suministro deberán ser simultáneamente robustas y ligeras, flexibles y eficientes, globales en determinados componentes y regionales en otros, además de encontrarse altamente automatizadas pero sólidamente gobernadas. El objetivo no radica en abandonar la eficiencia para conseguir resiliencia, ni en sacrificar resiliencia en favor de los costos de corto plazo, sino en rediseñar el equilibrio, tal como lo explica Pablo Arnuncio.

Si bien ninguna tecnología puede erradicar la incertidumbre por completo, la inteligencia artificial otorga la capacidad de interpretarla con mayor precisión, anticiparla y responder con velocidad. En un contexto de disrupciones recurrentes, esta aptitud se transforma en una ventaja competitiva decisiva. Concluyendo sobre el rol de la tecnología, el especialista resume que la logística del futuro trascenderá la simple movilización de mercancías al menor costo posible, convirtiéndose en el factor que capacita a las empresas para cumplir, adaptarse y competir en escenarios cambiantes, operando como el puente definitivo entre la resiliencia que demanda el entorno y la eficiencia que exige el negocio, según asevera Pablo Arnuncio.