Cómo los aranceles de Trump convirtieron a la IA en un salvavidas empresarial

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 la forma en que gestionan las cadenas de suministro, planifican los precios y eligen 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 averiguar cómo trabajar con un sistema arancelario confuso y en constante cambio que hacía que cada envío fuera más caro y difícil de rastrear.

Muchas empresas se dieron cuenta de que sus sistemas antiguos no eran lo suficientemente rápidos o inteligentes para manejar todos los cambios, porque las leyes arancelarias ahora podrían 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 a los aranceles 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 los vehículos eléctricos y las baterías, mientras que otros apuntaban a materias primas, maquinaria, electrónica de consumo y bienes simples como textiles y muebles.

Dado que el sistema de aduanas de EE. UU. tiene más de 20.000 categorías de productos, cada una podría enfrentar una tasa o regla diferente dependiendo del país de origen y el estado comercial. 

Esta incertidumbre obligó a las empresas a volver atrás y analizar miles de categorías de productos, rastrear los largos códigos de la Nomenclatura Armonizada y determinar qué partes de su inventario se veían ahora afectadas.

Las empresas necesitaban rápidamente herramientas más inteligentes para leer las tarifas arancelarias, rastrear los códigos de productos, analizar los costos y reaccionar al instante ante las actualizaciones de las oficinas de 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 grandes volúmenes de documentos complejos, conectar los puntos entre departamentos y reaccionar más rápido de lo que jamás podrían los equipos humanos.

Salesforce creó un agente de IA potente que podía escanear y comprender al instante el Arancel Armonizado de EE. UU. (4.400 páginas) para que las empresas identificaran cada categoría de producto posible y el arancel asociado. 

Kinaxis utilizó la IA para permitir a las empresas ejecutar simulaciones en tiempo real de la cadena de suministro que mostraban qué sucedería si cambiaban una parte de su operación. De este modo, las empresas sabrán cómo mantener la producción en marcha mientras reducen los 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 marítimas y la exposición a los aranceles. El sistema luego recomendaría cómo reorientar la carga, cambiar a proveedores más económicos o ajustar las estrategias de abastecimiento para que las empresas pudieran mantenerse flexibles y competitivas incluso mientras las normas seguían cambiando.

Estos sistemas de IA asumieron tareas que eran simplemente demasiado grandes, rápidas y complejas para que los equipos humanos las gestionaran de forma independiente. Estas tareas incluyen el seguimiento de las nuevas políticas comerciales a medida que ocurrían, el escaneo 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 tienen el dinero, el talento y los datos necesarios para entrenar adecuadamente las herramientas de IA. La IA las hizo lo suficientemente flexibles e inteligentes para responder al instante a las cambiantes normas comerciales y proteger sus márgenes de beneficio de maneras 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 ofrecer información útil. 

A menudo se presenta a la IA como magia, pero la verdad es que solo es tan buena como los datos con los que trabaja. Si una empresa no puede permitirse datos limpios, actualizados y bien organizados sobre sus productos, proveedores, logística y costos, incluso el mejor sistema de IA no podrá ofrecer los resultados que ya ven las grandes empresas.

La IA se ha convertido en un salvavidas en este contexto, ayudando a las empresas a navegar por políticas impredecibles. Pero la pregunta más profunda de cara al futuro es si este salvavidas también actuará como una escalera, dando a las pequeñas empresas y a los actores con menos recursos una forma de ascender hacia el futuro, o si sigue siendo solo un muleta para que los más poderosos mantengan su ventaja mientras los demás se quedan aún más atrás.