Cómo los aranceles de Trump convirtieron la IA en un salvavidas para las empresas

Las agresivas políticas comerciales de Donald Trump aumentaron los costos de importación de bienes y complicaron las reglas comerciales, haciéndolas impredecibles.

Las empresas de todo el mundo no tuvieron más remedio que cambiar rápidamente su forma de gestionar las cadenas de suministro, planificar los precios y elegir socios globales.

Las empresas que dependían de fábricas en el extranjero tuvieron que trasladar los nuevos costos a los clientes, encontrar nuevos proveedores en otros países o descubrir cómo trabajar con un sistema arancelario confuso y en constante cambio que hacía que cada envío fuera más caro y difícil de trac.

Muchas empresas se dieron cuenta de que sus viejos sistemas no eran lo suficientemente rápidos ni inteligentes para manejar todos los cambios porque las leyes arancelarias ahora podían cambiar de la noche a la mañana y exponer sus operaciones a riesgos que no podían predecir.

La IA se ha convertido en un salvavidas para que las empresas comprendan sus cadenas de suministro, reduzcan su exposición arancelaria y encuentren nuevas formas de reducir costos.

Trump inició una guerra comercial y las empresas recurrieron a la IA

La administración de Donald Trump introdujo aranceles que hicieron que el comercio global fuera más tenso e impredecible para las empresas que habían pasado décadas construyendo cadenas de suministro internacionales.

Los aranceles de Trump afectaron a los vehículos eléctricos y las baterías, mientras que otros apuntaron a materias primas, maquinaria, productos electrónicos de consumotronbienes simples como textiles y muebles.

Dado que el sistema aduanero de Estados Unidos tiene más de 20.000 categorías de productos, cada una de ellas podría enfrentarse a una tasa o norma diferente dependiendo del país de origen y el estatus comercial. 

Esta incertidumbre obligó a las empresas a volver atrás y analizar miles de categorías de productos, traclargos códigos del Programa Arancelario Armonizado y determinar qué partes de su inventario estaban ahora afectadas.

Las empresas necesitaron rápidamente herramientas más inteligentes para leer las listas de aranceles, traclos códigos de productos, analizar costos y reaccionar al instante a las actualizaciones de las aduanas. Por ello, recurrieron a la inteligencia artificial para sobrevivir a una nueva era de aranceles rápidos, profundos e impredecibles.

Las empresas recurrieron a la IA para mantenerse al día con los aranceles

Las empresas descubrieron que la IA podía leer enormes volúmenes de documentos complejos, conectar los puntos entre departamentos y reaccionar más rápido que los equipos humanos.

Salesforce creó un poderoso agente de inteligencia artificial que podía escanear y comprender instantáneamente el Programa Arancelario Armonizado de EE. UU. (4400 páginas) para que las empresas identifiquendentposible categoría de producto y los aranceles asociados. 

Kinaxis utilizó IA para que las empresas pudieran realizar simulaciones en vivo de la cadena de suministro que mostraban qué sucedería si cambiaban una parte de sus operaciones. De esta manera, las empresas sabrán cómo mantener la producción en marcha, a la vez que reducen costos y evitan nuevos aranceles.

Wipro combinó el aprendizaje automático tradicional con nuevos sistemas de IA generativa para analizar rápidamente las rutas comerciales globales, la ubicación de los proveedores, las rutas de envío y la exposición arancelaria. El sistema recomendaba entonces cómo redirigir la carga, cambiar a proveedores más económicos o ajustar las estrategias de abastecimiento para que las empresas mantuvieran su flexibilidad y competitividad incluso ante los constantes cambios en las reglas.

Estos sistemas de IA asumieron tareas que eran demasiado grandes, rápidas y complejas para que los equipos humanos las gestionaran de formadent. Estas tareas incluyen tracde las nuevas políticas comerciales a medida que se implementaban, el análisis de datos globales de proveedores en busca de vulnerabilidades, la modelización de escenarios hipotéticos para el impacto en los costos y la sugerencia de mejores decisiones que equilibren la velocidad, el ahorro y el cumplimiento normativo.

Un salvavidas para las grandes empresas, pero ¿qué pasa con el resto?

Las grandes corporaciones cuentan con el capital, el talento y los datos necesarios para entrenar adecuadamente sus herramientas de IA. La IA las ha dotado de la flexibilidad e inteligencia suficientes para responder instantáneamente a los cambios en las reglas comerciales y proteger sus márgenes de beneficio de una manera que los sistemas antiguos o los procesos manuales simplemente no podían igualar.

Pero muchas pequeñas empresas no tienen suficiente dinero para comprar herramientas de IA, contratar expertos para construir modelos personalizados o recopilar los datos limpios y en tiempo real que los sistemas de IA necesitan para funcionar correctamente y brindar información útil. 

A menudo se presenta la IA como algo mágico, pero la verdad es que su eficacia depende de la calidad de los datos con los que trabaja. Si una empresa no puede permitirse datos limpios, actualizados y bien organizados sobre sus productos, proveedores, logística y costes, ni siquiera el mejor sistema de IA podrá ofrecer los resultados que ya obtienen las grandes empresas.

La IA se ha convertido en un salvavidas en este contexto, ayudando a las empresas a gestionar políticas impredecibles. Pero la pregunta más profunda de cara al futuro es si este salvavidas también actuará como una escalera, ofreciendo a las empresas más pequeñas y a las empresas con menos recursos una vía para ascender hacia el futuro, o si seguirá siendo solo una muleta para que las más poderosas mantengan su liderazgo mientras otras se quedan aún más atrás.