Un estudio señala que establecer las bases para la IA es la principal prioridad para las empresas de bienes de consumo envasados

Un nuevo estudio del sector revela que la creación de una infraestructura preparada para la IA es una prioridad fundamental para las empresas de bienes de consumo (CPG). The State of AI in Consumer Goods Report revela que la mayoría (82%) de los encuestados está consolidando activamente sistemas heredados o pasando de las mejores soluciones actuales hacia plataformas unificadas. El cambio a una plataforma permite la conectividad entre sistemas para datos y procesos estandarizados, un requisito clave para aplicar casos de uso de IA. 

La mayoría (72%) de las empresas de bienes de consumo envasados (CPG) están utilizando, preparando o planeando adoptar la IA agéntica para mejorar las operaciones de fabricación, lo que indica la necesidad de sistemas y procesos avanzados que puedan proporcionar datos limpios y estandarizados. Entre las principales conclusiones del estudio sobre el panorama tecnológico de la industria de CPG destacan:

• Las barreras para la IA. Las infraestructuras tecnológicas actuales están frenando el despliegue de IA y machine learning. Los tres principales retos son el compliance y la seguridad (60%); los elevados costes y las limitaciones de recursos (60%); y la complejidad de integración con los sistemas existentes (58%).
• Los procesos manuales siguen siendo habituales y aumentan el riesgo. La mayoría  de las empresas de CPG (64%) utiliza una combinación de procesos digitales y manuales, o bien procesos mayoritariamente manuales con herramientas limitadas para gestionar la calidad y el compliance a lo largo de la cadena de suministro. Los encuestados que consideran más valiosas las capacidades avanzadas de integración de datos y automatización de procesos para mejorar la eficiencia de IT señalan que estas permitirán reducir tareas repetitivas y trabajo manual, además de eliminar silos de datos.
• Las empresas de CPG demandan analítica predictiva impulsada por IA. Los tres principales motivos por los que los encuestados consideran que la analítica predictiva basada en IA es la capacidad más valiosa son garantizar la calidad y el compliance (24%), mejorar la toma de decisiones y la información basada en datos (21%); y facilitar la detección y prevención proactiva de incidencias (19%). Este enfoque de información en tiempo real para el control de calidad subraya la necesidad de partners tecnológicos con un profundo conocimiento de los requisitos de fabricación y compliance.
• Personas, procesos y datos, habilitadores clave para la IA. El estudio concluye que el equilibrio entre personas, procesos y datos es fundamental para una implantación exitosa de la IA. Los principales habilitadores son los programas integrales de formación de empleados (72%), una infraestructura de datos de alta calidad (66%) y la ciberseguridad y el compliance en IA (64%), lo que indica que el éxito de la IA requerirá una preparación coordinada de la organización.

The State of AI in Consumer Goods Report muestra que la gestión de la calidad a través de numerosos sistemas heredados está dificultando la preparación para la IA. Para utilizar la IA de forma eficaz, los encuestados están considerando establecer una base de datos sólida sobre una plataforma unificada que pueda escalar y generar un valor claro”, afirma David Maher, director de estrategia de Veeva QualityOne.