Bloomberg — La aparición de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT puede revolucionar la forma en que tanto el sector público como el privado utilizan los datos para detectar riesgos y oportunidades en el sistema comercial mundial, valorado en US$32 billones.
Durante la pandemia, organismos públicos e industrias como los servicios financieros y las telecomunicaciones aceleraron la adopción de herramientas de aprendizaje automático. Pero muchos participantes en el comercio se vieron atrapados en transacciones analógicas, cargadas de papel, tratando de ponerse al día.
Ahora, después de tres años de interrupciones históricas del comercio, la IA generativa y los modelos de aprendizaje de idiomas han surgido justo cuando los gobiernos y las empresas los necesitan para gestionar mejor las enrevesadas líneas de suministro del mundo.
“En un horizonte a más largo plazo, veremos análisis predictivos y previsiones de gran precisión impulsados por datos integrados de cada paso de la cadena de suministro”, afirma Julie Gerdeman, directora ejecutiva de la empresa de evaluación de riesgos en la cadena de suministro Everstream Analytics. “Esto automatizará la toma de decisiones para mitigar la exposición al riesgo y las interrupciones, lo que conducirá a cadenas de suministro totalmente resistentes, sostenibles y ajustadas al riesgo”.
Mejores datos
El análisis de los datos comerciales es una práctica notoriamente complicada. Clasificar cientos de millones de registros de envíos dispersos entre nombres de filiales y transitarios en conjuntos de datos no estructurados y propensos a errores puede ser un esfuerzo de Sísifo.
Pero las herramientas de IA están ayudando a muchas organizaciones a simplificar el análisis de los datos comerciales, lo que puede facilitar el comercio transfronterizo, un motor de la economía mundial que requiere mucha mano de obra, muchas hojas de cálculo y muchas emisiones de carbono.
Empresas privadas de datos comerciales como ImportGenius, con sede en Scottsdale, Arizona, utilizan herramientas de aprendizaje automático como Amazon SageMaker para reconocer patrones aduaneros, escanear documentos normativos y traducir idiomas extranjeros para producir datos comerciales claros y precisos que sean fáciles de buscar y analizar.
“Estamos construyendo un modelo de aprendizaje de idiomas que sirva de antena para detectar, recibir e incorporar estos indicadores a nuestra plataforma”, explicó a Bloomberg por correo electrónico Paulo Mariñas, Director de Tecnología de ImportGenius.
Mientras tanto, empresas multinacionales como Nestlé SA están aplicando herramientas de IA para aumentar la eficiencia y detectar problemas emergentes en sus cadenas de valor mundiales. La empresa suiza de alimentación y bebidas utiliza software de aprendizaje automático para detectar problemas de calidad de los productos y garantizar que las líneas de fabricación de Nestlé se autorregulen y autocontrolen.
Mercedes-Benz Group AG utiliza una plataforma basada en IA llamada Omniverse que ayuda a que las plantas de fabricación y montaje de la empresa sean más ágiles. Omniverse ayuda al fabricante alemán de automóviles a reconfigurar rápidamente sus fábricas para mantener las líneas de producción en marcha ante perturbaciones externas del suministro.
Aunque la IA está perturbando muchos sectores, las ventajas en el comercio son especialmente elevadas. Esto se debe a que la última media década de globalización ha consistido en gran medida en reducir los obstáculos a la libre circulación de bienes, servicios e inversiones. En la próxima fase, un aumento constante de barreras como aranceles, sanciones e incertidumbres geopolíticas pondrá a prueba incluso a los equipos logísticos más avezados para gestionar las nuevas complejidades.
“Hay muchas promesas, pero también mucho bombo y platillo en torno a la IA”, afirma Jake Colvin, presidente del Consejo Nacional de Comercio Exterior, con sede en Washington. “Así que estamos tratando de separar las oportunidades a corto plazo de las ilusiones a más largo plazo”.
Análisis de la cadena de suministro
Un área en la que las aplicaciones de IA pueden tener un gran impacto es ayudar a empresas y gobiernos a comprender mejor los cambios en las cadenas de valor mundiales.
Este objetivo ocupó un lugar destacado en la reunión de ministros de comercio del Grupo de los 20 celebrada el mes pasado, en la que se aprobó un nuevo marco cartográfico para ayudar a los gobiernos a identificar parámetros como la concentración de proveedores, la conectividad comercial, la volatilidad del comercio y la vulnerabilidad de industrias críticas.
La idea es ayudar a los gobiernos a evaluar la resistencia de las cadenas de suministro mundiales y desarrollar medidas para mitigar los choques externos, según un documento final publicado la semana pasada. El grupo promocionó el nuevo Global Trade Helpdesk del Centro de Comercio Internacional, una herramienta basada en inteligencia artificial que combina datos comerciales con algoritmos predictivos para ayudar a empresas y responsables políticos a afinar sus estrategias de exportación.
Cuidado con el bombo publicitario
Las herramientas de IA podrían algún día reducir el tiempo y la investigación necesarios para negociar acuerdos comerciales y calcular con rapidez y precisión los aranceles sobre las mercancías enviadas. Pero la tecnología tiene claras limitaciones y algunos aspectos de la política comercial internacional simplemente no pueden ser reproducidos por la IA.
“La IA puede ayudar a preparar mejor a los negociadores, pero no puede sustituir a las negociaciones reales, en las que el elemento humano es primordial”, afirma Wendy Cutler, vicepresidenta del Asia Society Policy Institute. “Ser capaz de escuchar y procesar lo que la parte negociadora está diciendo realmente, leer el lenguaje corporal y hacer flotar ideas informales sobre la marcha para cerrar brechas no puede hacerlo la tecnología”.
La precisión de los datos también sigue siendo un obstáculo clave para las aplicaciones de IA debido a las lagunas e incoherencias existentes en las estadísticas comerciales. El contrabando, el transbordo y otros flujos comerciales no declarados siguen siendo un obstáculo importante, como demuestra la ausencia de datos comerciales de Rusia, Bielorrusia y Emiratos Árabes Unidos, que dejaron de publicar estadísticas tras la invasión de Ucrania por Vladimir Putin.
“Comprobar los datos es importante”, afirmó John Miller, analista económico jefe de Trade Data Monitor, con sede en Ginebra. “La forma en que operan los datos en este espacio es política y complicada, y necesita que alguien los compruebe y los cruce”.
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