DOI: https://doi.org/10.3407
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Vol. 6 No.1, Revista de Investigación,
Formativa, Innovación y Aplicaciones, junio, 2024
EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) EN LA
GESTIÓN DEL COMERCIO EXTERIOR A TRAVÉS DE LA
UTILIZACIÓN DEL ANÁLISIS PREDICTIVO.
THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ON FOREIGN TRADE
MANAGEMENT THROUGH THE USE OF PREDICTIVE ANALYTICS.
Célida Gómez Sánchez, MSc.
Instituto Superior Universitario de Formación Profesional, Administrativa y Comercial.
https://orcid.org/0000-0002-1319-4532
rosalba.rodriguez@formacion.edu.ec
Palabras claves: Inteligencia artificial, Comercio exterior, Tendencias,
Análisis predictivo, Optimización logística.
Recibido: 10 de Enero de 2024
Keywords: Artificial intelligence, Foreign trade, Trends, Predictive
analysis, Logistics optimization.
Aceptado: 5 de mayo de 2024
RESUMEN
El propósito del trabajo fue explorar las tendencias de la inteligencia artificial (IA) en la gestión del
comercio exterior, que abarca desde el análisis predictivo hasta la optimización logística. Tuvo un
enfoque cualitativo, basado en el análisis de fuentes secundarias de información, lo que significó una
revisión exhaustiva de literatura, informes y datos previamente publicados en lugar de utilizar datos
primarios de campo. Su diseño fue descriptivo y analítico, logró explicar las tendencias y aplicaciones
actuales de la inteligencia artificial en el comercio exterior, identificar patrones, relacionar casos de
estudio y analizar críticamente los resultados y conclusiones de las fuentes consultadas, permitiendo
identificar las tendencias actuales en la aplicación de la IA en la gestión del comercio internacional y
su influencia. La investigación centró su estudio en ¿cómo la IA está revolucionando la gestión de la
cadena de suministro, la planificación de rutas, la predicción de la demanda y otros aspectos
relevantes para la optimización logística en el contexto del comercio exterior? Se analizaron casos
de estudio y ejemplos concretos que ilustran cómo las soluciones basadas en IA están mejorando la
eficiencia, productividad, reduciendo costos y proporcionando ventajas competitivas a las empresas
involucradas en el comercio internacional garantizando de cierta forma que las empresas que
adopten estas tecnologías tendrán una ventaja competitiva significativa en este sector.
ABSTRACT
The purpose of the work was to explore artificial intelligence (AI) trends in foreign trade management,
ranging from predictive analytics to logistics optimization. It had a qualitative approach, based on the
analysis of secondary sources of information, which meant an exhaustive review of literature, reports
and previously published data instead of using primary field data. Its design was descriptive and
analytical, it managed to explain the current trends and applications of artificial intelligence in foreign
trade, identify patterns, relate case studies and critically analyze the results and conclusions of the
sources consulted, making it possible to identify current trends in the application of AI in international
trade management and its influence. The research focused its study on how AI is revolutionizing
supply chain management, route planning, demand forecasting and other aspects relevant to logistics
optimization in the context of foreign trade. Case studies and concrete examples were analyzed that
illustrate how AI-based solutions are improving efficiency, productivity, reducing costs and providing
competitive advantages to companies involved in international trade, thus ensuring that companies
that adopt these technologies will have a significant competitive advantage in this sector.
Célida Gómez Sánchez, MSc.
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INTRODUCCIÓN
Los inventos que ha desarrollado el hombre a través del tiempo y sus aplicaciones a lo largo de la
historia humana han influido en el avance de nuestra civilización, también han afectado de manera
positiva y a veces negativa en la vida cotidiana de las personas. El comercio exterior y todo su
entorno no ha sido ajeno a estas influencias, podríamos decir que a partir del posicionamiento de la
globalización en el mundo y con la aplicación del internet todo ha ido evolucionando más rápido. En
este contexto, la logística es fundamental en la economía del mundo, por ello cada vez se hace más
imperativo la necesidad de optimizar recursos, procesos, tiempos y dotar a este sector de
herramientas más efectivas e innovadoras que permitan a las empresas ser competitivas en los
mercados internacionales.
De acuerdo a Beetrack (2021), a lo largo de las diferentes etapas de evolución tecnológica, la gestión
logística ha experimentado transformaciones significativas, desde la Logística 1.0 hasta la Logística
4.0:
- Logística 1.0, caracterizada por procesos manuales y una dependencia significativa de la
mano de obra, las operaciones se basan en métodos tradicionales y procesos físicos sin la
intervención de tecnologías avanzadas.
- Logística 2.0, las empresas comenzaron a adoptar sistemas de información
computarizados.
- Logística 3.0 marcó un hito crucial con la incorporación de tecnologías de la información y
comunicación (TIC), la automatización y la digitalización de procesos.
- Logística 4.0, la convergencia de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial, el
internet de las cosas (IoT) y la analítica avanzada está dando forma a una logística más
inteligente y autónoma.
La gestión efectiva del comercio exterior se ha vuelto más crucial que nunca en el contexto global
actual, donde las operaciones logísticas enfrentan desafíos cada vez mayores, la industria logística
ya no puede funcionar en forma reactiva (Benavides, 2021). La interconexión de mercados, la
complejidad de las cadenas de suministro y la necesidad de adaptación rápida a cambios en la
demanda y la oferta son elementos fundamentales que definen la relevancia del tema. La inteligencia
artificial (IA) surge como un componente clave y disruptivo para abordar estos desafíos, ofreciendo
herramientas que van desde el análisis predictivo hasta la optimización logística. En este sentido,
comprender y adoptar estas tendencias se convierte en un factor determinante para el éxito en el
comercio internacional. La gestión eficiente respaldada por la IA no solo impulsa la competitividad,
sino que también permite a las empresas anticiparse y superar obstáculos en un entorno empresarial
cada vez más dinámico, siendo capaz de optimizar y transformar por completo este ámbito.
De esta forma, la IA se ha convertido en un gran aliado que ha coadyuvado a transformar la gestión
operativa adaptando los recursos al comportamiento de la demanda.
En consecuencia, el propósito central de este trabajo es explorar a fondo las tendencias de la
inteligencia artificial en la gestión del comercio exterior, destacando la transición desde el análisis
predictivo hasta la optimización logística. Abordar este tema no sólo es relevante, sino esencial para
empresas que buscan mejorar sus prácticas comerciales internacionales en la era de la
transformación digital. Al entender cómo la IA puede ser implementada estratégicamente, las
organizaciones pueden mejorar su agilidad operativa, reducir costos y ganar una ventaja competitiva
sostenible en un mercado global en constante evolución.
La metodología de investigación adoptada para este trabajo se basa en fuentes secundarias,
aprovechando la vasta cantidad de conocimientos existentes en investigaciones previas, informes
de la industria, y estudios de caso. Esta metodología se selecciona conscientemente para
proporcionar una visión integral de las tendencias actuales, ya que permite la revisión y síntesis de
información existente de diversas fuentes confiables. La decisión de centrarse en fuentes
El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la gestión del comercio exterior a través de la utilización del
análisis predictivo.
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secundarias asegura que el trabajo esté respaldado por datos y análisis rigurosos provenientes de
investigaciones previas en el campo de la inteligencia artificial y el comercio exterior.
En el panorama actual del comercio exterior, la complejidad de las operaciones logísticas y la
incertidumbre del entorno global plantean desafíos significativos para las empresas. La falta de una
gestión eficiente puede resultar en ineficiencias operativas, costos elevados y una menor capacidad
para adaptarse a cambios repentinos en la demanda y la oferta. La demanda creciente de una
cadena de suministro más ágil y receptiva ha generado la necesidad de adoptar tecnologías
avanzadas, particularmente en el ámbito de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, la adopción
efectiva de estas tecnologías no está exenta de obstáculos. La pregunta clave radica en cómo las
empresas pueden integrar de manera efectiva las tendencias emergentes de la IA, desde el análisis
predictivo hasta la optimización logística, para enfrentar estos desafíos y mejorar la eficiencia en la
gestión del comercio exterior. ¿Cómo pueden las empresas adaptar y aplicar de manera efectiva
las tendencias de la inteligencia artificial, usando el análisis predictivo y conseguir una
optimización de la logística, mejorando la gestión del comercio exterior en un entorno de
constante cambio y complejidad? A partir de este cuestionamiento se estableció el siguiente
objetivo; analizar el impacto de las tendencias actuales de la inteligencia artificial en la gestión del
comercio exterior, con especial atención en el análisis predictivo y la optimización logística, con el fin
de proponer estrategias efectivas para la integración exitosa de estas tecnologías en las operaciones
logísticas internacionales.
DESARROLLO
Contexto de la IA en el Comercio Exterior
Actualmente es muy común escuchar sobre la inteligencia artificial, sus aplicaciones, y el alcance
que tienen todos los usuarios alrededor del mundo convirtiéndose en el desarrollo de moda ya que
están empezando a descubrir su potencial, sin embargo, su uso no es tan reciente, desde hace
varios años que sectores relacionados con el comercio exterior la han empleado teniendo un impacto
directo en la optimización de la logística (Pimentel, 2020).
Pero, ¿Qué es la IA?, para Organización Mundial de Comercio (2018):
La inteligencia artificial es la capacidad que tienen los ordenadores digitales o los robots informáticos
para realizar tareas habitualmente asociadas a los seres humanos, como la capacidad de razonar,
comprender el significado de las cosas, generalizar o aprender de la experiencia. [..]
[…] La inteligencia artificial puede servir para mejorar la eficiencia de los procesos de
producción de bienes y servicios y para apoyar la innovación mediante la generación
de ideas nuevas (p.9).
Otra definición es la de Pincheira (2023) que nos dice:
La inteligencia artificial es la capacidad de las máquinas para procesar datos,
comprender el contexto y tomar decisiones autónomas. La IA utiliza el procesamiento
del lenguaje natural, el aprendizaje automático y la visión por ordenador para crear
modelos que pueden aplicarse a diversos contextos. Lo que la convierte en una
poderosa herramienta de optimización (p.1).
En el ámbito empresarial donde el objetivo que buscan las organizaciones es efectividad (eficacia y
eficiencia) tornándose en entes competitivos lograr la eficiencia operativa, disminuir costos e
incrementar la rentabilidad son prioridad para mantener el éxito a largo plazo, lo que se convierte en
un desafío constante para los líderes quienes tienen que aplicar formas innovadoras de gestionar y
optimizar sus operaciones, en este contexto la IA surge como una herramienta disruptiva que
fomenta la eficiencia y rentabilidad drásticamente.
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito del comercio exterior ha marcado un cambio radical
en la forma en que las empresas gestionan sus operaciones internacionales. La implementación de
algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo ha permitido una toma de decisiones más
Célida Gómez Sánchez, MSc.
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informada y eficiente en aspectos clave como la gestión de inventarios, la previsión de la demanda
y la optimización de rutas de transporte. La IA también ha mejorado la capacidad de las empresas
para adaptarse a cambios rápidos en el mercado global, permitiendo una mayor agilidad en la toma
de decisiones y la identificación proactiva de oportunidades comerciales. Además, en el ámbito
aduanero, las soluciones basadas en IA han agilizado procesos burocráticos y mejorado la
conformidad normativa, contribuyendo a una mayor eficiencia en las operaciones internacionales.
Sin embargo, a pesar de los beneficios evidentes, el uso de la inteligencia artificial en el comercio
exterior también plantea desafíos y consideraciones éticas. La creciente dependencia de algoritmos
y sistemas autónomos ha generado preocupaciones sobre la transparencia y la responsabilidad en
la toma de decisiones. La complejidad de los modelos de IA y la falta de comprensión completa de
su funcionamiento por parte de los usuarios pueden dar lugar a resultados imprevistos o sesgos
algorítmicos. Además, la inversión inicial y los costos de implementación de tecnologías avanzadas
pueden ser prohibitivos para algunas empresas, lo que plantea cuestionamientos sobre la equidad
en el acceso a estas herramientas. Mientras que la inteligencia artificial ha impulsado la eficiencia
en el comercio exterior, es imperativo abordar cuidadosamente sus implicaciones éticas y sociales
para garantizar un impacto positivo y sostenible en este sector.
Breve resumen de la evolución de la IA en el ámbito del comercio exterior
La evolución de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito del comercio exterior ha sido una narrativa
dinámica y transformadora. Pasamos desde sus primeras etapas con la Logística 1.0 en las que
primaban las operaciones manuales y procesos físicos, y en donde la intervención de tecnologías
eran nulas, a la Logística 2.0, en las que ya hay una aplicación tecnológica, las empresas adoptan
sistemas de información computarizados para mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios y
planificación de rutas, con la llegada de la Logística 3.0 se evidencio un cambio significativo, ya que
el aprovechamiento de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) lograron facilitar la
cadena de interconexión en toda la oferta de suministro, lo que unido a la automatización de procesos
industriales, sistemas de gestión de almacenes y análisis de datos dieron una mayor visibilidad y
coordinación. En este contexto, la IA comenzó a desempeñar un papel crucial, con algoritmos
avanzados mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
En la actualidad, nos encontramos inmersos en la Logística 4.0, donde es evidente que la
convergencia de tecnologías como la IA, el internet de las cosas (IoT) y la analítica avanzada no solo
ha transformado a la logística en un área más inteligente y autónoma con el uso análisis predictivo,
optimización logística, gestión de inventarios y automatización de procesos aduaneros, sino que su
adaptabilidad frente a los avances tecnológicos, permite al sector empresarial consolidarse de
manera efectiva a los mercados internacionales y aplicar procesos innovadores en el comercio
exterior.
Algunas de las aplicaciones de la IA en el ámbito logístico son:
● Optimización de Rutas: Algoritmos de aprendizaje automático que analizan datos
históricos de tráfico, condiciones meteorológicas y restricciones de entrega para
optimizar las rutas de transporte, minimizando costos y tiempos de entrega. Ejemplos:
Route4Me, Software de planificación de rutas Descartes, Circuito por Salesforce.
● Pronóstico de Demanda: Modelos de machine learning que utilizan datos históricos de
ventas, tendencias del mercado y factores estacionales para prever la demanda futura
de productos, facilitando la planificación de inventario y la gestión de la cadena de
suministro. Ejemplos: IBM Planning Analytics, Servidor de pronóstico SAS, Oráculo
Demantra.
● Monitoreo en Tiempo Real: Sistemas de sensores y análisis en tiempo real que permiten
monitorear la ubicación de vehículos, el estado de los productos en tránsito y las
condiciones de almacenamiento, facilitando una respuesta inmediata a posibles
problemas. Ejemplos: LogiNext, Pozo del barco, Proyecto44.
● Automatización de Almacenes: Sistemas robóticos controlados por IA que optimizan el
movimiento y almacenamiento de productos en almacenes, aumentando la eficiencia y
El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la gestión del comercio exterior a través de la utilización del
análisis predictivo.
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reduciendo errores en la gestión de inventarios. Ejemplos: Gestión de almacenes
Körber, Gestión de almacenes de Manhattan Associates, grisnaranja.
● Gestión de Documentos: Sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que
automatizan la clasificación, extracción y gestión de información en documentos
logísticos, como facturas, pedidos y documentos aduaneros. Ejemplos: ABBYY
FlexiCapture, ABBYY FineReader, Documentos.
● Mantenimiento Predictivo: Utilización de algoritmos predictivos para monitorear el estado
de los equipos de transporte y almacenes, anticipando posibles fallos y permitiendo
intervenciones de mantenimiento antes de que surjan problemas significativos.
Ejemplos: Mantenimiento predictivo, Asesor de activos de ThingWorx, IBM Maximo
Asset Monitor.
● Atención al cliente: Asistentes virtuales basados en IA que pueden proporcionar
respuestas automáticas a consultas de clientes, rastrear pedidos en tiempo real y ofrecer
soluciones personalizadas, mejorando la experiencia del cliente. Ejemplo: Zendesk,
Escritorio fresco, Escritorio Zoho.
● Seguridad en el Transporte y Almacenes: Sistemas de video vigilancia con
capacidad de análisis de imágenes mediante IA para detectar anomalías, prevenir robos
y garantizar la seguridad tanto en el transporte como en los almacenes. Ejemplos: Brivo
en el aire, Camio, Verkada.
Estos ejemplos ilustran cómo la inteligencia artificial se ha integrado de manera práctica y efectiva
en diversas áreas logísticas, mejorando la eficiencia, la precisión y la capacidad de toma de
decisiones en el comercio exterior. Cabe destacar que estos avances están en constante evolución
a medida que la tecnología continúa desarrollándose.
Análisis Predictivo en el Comercio Exterior
En el comercio exterior, al igual que en las otras áreas donde se utiliza la IA han contribuido con el
desarrollo de aplicaciones innovadoras que unido a la introducción del e-commerce, la digitalización,
nuevos modelos de negocios han creado el ambiente necesario para que su uso y los resultados
sean más notorios ya que el grado de competitividad cada vez es más crítico.
Pero ¿Qué es el análisis predictivo?:
Según Hedyla (2023) en su artículo Cómo el IoT y la IA está causando un gran impacto en el sector
de la logística define al análisis predictivo como:
Es una de las herramientas más conocidas en donde se emplea tanto tecnología IA
como IoT. Consiste en el uso de datos previamente recopilados para la previsión de
resultados de cara al futuro y, para ello, organiza los datos obtenidos, los preprocesa y
desarrolla modelos predictivos para que posteriormente se puedan validar los
resultados (p.1).
El análisis predictivo es una disciplina de análisis de datos que utiliza algoritmos y modelos
estadísticos para identificar patrones y tendencias en conjuntos de datos, con el objetivo de prevenir
eventos futuros, se ha convertido en una herramienta esencial para anticipar y mitigar posibles
desafíos operativos, ello implica el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático y
estadísticas para analizar datos históricos y actuales, identificando correlaciones que permiten
realizar pronósticos precisos.
En logística, el análisis predictivo tiene una variedad de aplicaciones clave. Esta se utiliza, para la
previsión de la demanda, permitiendo a las empresas anticipar los niveles de inventario necesarios
y evitar tanto la escasez como el excedente mediante el análisis de grandes conjuntos de datos
históricos relacionados con las operaciones comerciales, algoritmos de aprendizaje automático
examinan patrones, identifican correlaciones y extrapolan tendencias a partir de datos pasados. Este
enfoque es especialmente crucial en cadenas de suministro internacionales, donde las variaciones
en la demanda pueden ser influenciadas por factores económicos, políticos y sociales de múltiples
Célida Gómez Sánchez, MSc.
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países. Este enfoque permite a las empresas prever la demanda de productos, optimizando la
gestión de inventarios y reduciendo los riesgos asociados con excedentes o déficits no deseados.
En la gestión de inventarios, el análisis predictivo contribuye a mantener niveles óptimos de stock al
prever patrones estacionales, cambios en la demanda y tendencias del mercado. También se utiliza
para prevenir y planificar el mantenimiento de equipos y vehículos, mejorando la eficiencia operativa
y reduciendo tiempos de inactividad no planificados.
Se aplica también en la optimización de rutas y la gestión de flotas. Algoritmos avanzados pueden
evaluar patrones históricos de tráfico, condiciones meteorológicas y restricciones de entrega para
sugerir las rutas más eficientes y minimizar costos y tiempos de entrega.
La implementación de la inteligencia artificial en el análisis predictivo también se extiende a la gestión
de riesgos en el comercio internacional. Los algoritmos pueden evaluar la probabilidad de eventos
adversos, como interrupciones en el transporte, conflictos geopolíticos o fluctuaciones en las tasas
de cambio, permitiendo a las empresas desarrollar estrategias de contingencia.
Por lo anteriormente expuesto podemos decir que el análisis predictivo en el comercio internacional
ha experimentado una revolución gracias a la implementación de la inteligencia artificial (IA), que
permite anticipar eventos, dotando de capacidad para pronosticar eventos macroeconómicos y
cambios en las condiciones del mercado internacional. Modelos predictivos basados en IA pueden
analizar variables económicas, políticas y sociales a nivel global para anticipar posibles impactos en
las cadenas de suministro y en la demanda de productos que no solo mejora la precisión en la
anticipación de eventos futuros, sino que también proporciona a las empresas una ventaja
competitiva al adaptarse proactivamente a las dinámicas cambiantes del mercado global. Este
enfoque avanzado de análisis de datos contribuye a una toma de decisiones más ágil y eficiente en
el ámbito del comercio exterior.
En un análisis efectuado por DataWolke (2023) según estudios efectuados por la compañía
McKinsey, la IA ha colaborado con las empresas en reducir en un 15% sus costos logísticos, en un
35% y en servicio en un 65%, mientras que las empresas que ofrecen servicios logísticos pueden
generar entre $ 1,3 y $ 2 billones por año con la implementación de la IA en sus procesos.
A continuación, mencionaremos algunos casos en los que la logística a utiliza la Inteligencia Artificial:
En el artículo “Los 15 principales casos de uso y aplicaciones de IA en logística en 2023” publicado
en (DataWolke, 2023):
Robots de almacén
La automatización en los almacenes, representada principalmente por los robots de
almacén, constituye una significativa aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) dirigida a
mejorar la eficiencia en la gestión de la cadena de suministro corporativa. Este segmento de
la robótica de almacenes, valuado en USD 4700 millones en 2021, se proyecta a expandirse
a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 14 % entre 2021 y 2026. Un caso
paradigmático es el de Amazon, que en 2012 adquirió Kiva Systems, rebautizándolo como
Amazon Robotics en 2015, y actualmente emplea 200 000 robots en sus instalaciones. En
varios de sus 175 centros logísticos, estos robots colaboran con los trabajadores humanos
en tareas como la selección, clasificación, transporte y almacenamiento de paquetes.
Autonomous Things
Por otro lado, los "Autonomous Things" (cosas autónomas) representan dispositivos que
operan sin intervención humana, haciendo uso de la IA. Esta categoría incluye vehículos
autónomos, drones y otras formas de robótica. Se espera una mayor proliferación de estos
dispositivos en el ámbito de la logística, dada la adecuación de esta industria para la
implementación de tecnologías de IA.
El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la gestión del comercio exterior a través de la utilización del
análisis predictivo.
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Vehículos Autónomos
Los vehículos autónomos, en particular, ofrecen el potencial de una transformación
significativa en la logística al reducir la dependencia de los conductores humanos.
Tecnologías como el "pelotón" no solo mejoran la seguridad y el bienestar de los
conductores, sino que también reducen las emisiones de carbono y el consumo de
combustible. Empresas como Tesla, Google y Mercedes Benz están realizando inversiones
considerables en el desarrollo de vehículos autónomos, anticipando la eventual aparición de
camiones autónomos en las carreteras globales. Sin embargo, según estimaciones de BCG,
se prevé que sólo alrededor del 10 % de los camiones ligeros operen de manera autónoma
para el año 2030.
Drones De Entrega
Los drones de entrega también desempeñan un papel relevante en la logística,
especialmente en situaciones donde el transporte terrestre no es factible, seguro, confiable
o sostenible. En industrias como la farmacéutica, donde la rapidez en la entrega es crucial
debido a la corta vida útil de los productos, los drones pueden ayudar a reducir los costos de
desperdicio y evitar inversiones en infraestructuras de almacenamiento costosas.
Optimización de rutas / Gestión de mercancías
Además, los modelos de IA son empleados para la optimización de rutas y la gestión de
mercancías, permitiendo a las empresas analizar y mejorar la eficiencia de sus redes de
distribución. La optimización de rutas utiliza algoritmos de análisis gráfico para identificar las
trayectorias más eficientes para los vehículos de transporte logístico.
Por lo tanto, la empresa podrá reducir los costos de envío y acelerar el proceso de envío. Por
ejemplo, Smart Road System de Valeran es una plataforma de gestión de tráfico basada en la web
de IA que brinda información sobre las condiciones de la carretera a los vehículos y usuarios
autónomos.
Los optimizadores de ruta también son herramientas efectivas para reducir la huella de carbono
corporativa.
Otras aplicaciones son:
Predicción de la demanda de productos
En Manyika (2017) una de las aplicaciones más comunes de la IA en la predicción de tendencias de
mercado es la predicción de la demanda de productos. Las empresas utilizan la IA para analizar
datos históricos de ventas, tendencias del mercado y factores externos, como la economía y el clima,
para predecir la demanda futura de productos.
Por ejemplo, la empresa de comercio electrónico Amazon utiliza la IA para predecir la demanda de
productos en función de factores como la ubicación del cliente, el historial de compras y las
tendencias del mercado. Esta información ayuda a Amazon a optimizar sus inventarios y a garantizar
que los clientes tengan los productos que necesitan cuando los necesitan.
Predicción de tendencias del mercado
Según Kaplan y Haenlein (2019), las empresas también utilizan la IA para predecir tendencias del
mercado, como el comportamiento de los consumidores, las preferencias de los clientes y los
cambios en la regulación.
Empresas de análisis de datos como Palantir, utiliza la IA para analizar datos de redes sociales,
transacciones financieras y otros datos para predecir tendencias del mercado. Esta información
ayuda a las empresas a tomar decisiones estratégicas sobre sus productos, servicios y marketing
(Kaplan y Haenlein, 2019).
Célida Gómez Sánchez, MSc.
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Predicción de riesgos
En el artículo Artificial intelligence for risk management: A review of research and practice de
(Gopalakrishnan, 2020) dice que las empresas también utilizan la IA para predecir riesgos, como el
riesgo de fraude, el riesgo de crédito y el riesgo de desastres naturales.
IBM empresa de seguridad cibernética utiliza la IA para analizar datos de transacciones financieras
para detectar posibles casos de fraude. Esta información ayuda a las empresas a proteger sus
sistemas financieros y a reducir el riesgo de pérdidas.
Detalles específicos de las aplicaciones
Las aplicaciones de la IA en la predicción de tendencias de mercado y demanda son diversas y están
en constante evolución. Sin embargo, algunas de las técnicas de IA más comunes utilizadas en estas
aplicaciones incluyen:
● Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es un tipo de IA que permite a los
sistemas aprender de los datos sin ser programados explícitamente. Las empresas utilizan
el aprendizaje automático para analizar datos históricos y tendencias del mercado para
predecir la demanda futura.
● Minería de datos: la minería de datos es un proceso de análisis de datos para identificar
patrones y tendencias. Las empresas utilizan la minería de datos para analizar datos de
transacciones, redes sociales y otros datos para predecir tendencias del mercado y riesgos.
● Inteligencia artificial conversacional: la inteligencia artificial conversacional es un tipo de
IA que permite a los sistemas simular conversaciones con humanos. Las empresas utilizan
la inteligencia artificial conversacional para recopilar información de los clientes y para
proporcionar soporte al cliente.
Ventajas y desafíos del análisis predictivo basado en IA.
Ventajas del análisis predictivo basado en IA:
● Precisión Mejorada: La inteligencia artificial, al utilizar algoritmos avanzados, puede
analizar grandes conjuntos de datos con una precisión que supera las capacidades de los
métodos tradicionales. Esto se traduce en predicciones más exactas sobre las tendencias
de mercado y demanda.
● Adaptabilidad Continua: Los modelos de análisis predictivo basados en IA pueden
aprender y adaptarse continuamente a medida que se incorporan nuevos datos. Esto permite
una mejora constante en la precisión de las predicciones a medida que evolucionan las
condiciones del mercado.
● Identificación de Patrones Complejos: La IA es capaz de identificar patrones y
correlaciones complejas en los datos, incluso aquellos que podrían pasar desapercibidos
para métodos convencionales. Esto brinda una comprensión más profunda de los factores
que influyen en las tendencias de mercado.
● Optimización de Recursos: La capacidad de prevenir la demanda y las tendencias permite
a las empresas optimizar sus recursos, evitando excedentes innecesarios o escaseces. Esto
conduce a una gestión más eficiente de inventarios y una planificación logística más efectiva.
Desafíos del análisis predictivo basado en IA:
● Complejidad de Implementación: La implementación de sistemas de análisis predictivo
basados en IA puede ser compleja y requerir inversiones significativas en tecnología y
capacitación. Esto puede presentar barreras para pequeñas y medianas empresas.
● Interpretación de resultados: Los modelos de IA a menudo operan en base a algoritmos
complejos, lo que puede dificultar la interpretación de los resultados por parte de los
usuarios. Comprender cómo se llega a una predicción específica puede ser un desafío, lo
que plantea preocupaciones sobre la transparencia y la explicabilidad.
El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la gestión del comercio exterior a través de la utilización del
análisis predictivo.
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● Privacidad y Seguridad de Datos: La utilización de grandes cantidades de datos para el
análisis predictivo plantea preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de la información.
Garantizar la protección de los datos sensibles es esencial para evitar riesgos legales y de
reputación.
● Sesgo Algorítmico: Los algoritmos de IA pueden estar sujetos a sesgos inherentes en los
datos de entrenamiento, lo que podría llevar a predicciones sesgadas. La equidad y la
mitigación de sesgos son desafíos críticos que deben abordarse para garantizar resultados
justos y éticos.
A pesar de estos desafíos, las ventajas del análisis predictivo basado en IA son significativas y su
implementación estratégica puede ofrecer a las empresas una ventaja competitiva en un entorno
comercial dinámico.
Tendencias Actuales y Futuras en la Aplicación de IA
Tendencias actuales:
● Automatización en Empresas y Servicios: La automatización impulsada por IA es una
tendencia clave en la actualidad, al abarcar desde procesos operativos hasta interacciones
con clientes. Sistemas de automatización de procesos robóticos (RPA) y asistentes virtuales
basados en IA están transformando la eficiencia empresarial.
● IA Conversacional y Asistentes Virtuales: La mejora en el procesamiento del lenguaje
natural ha llevado a un aumento en la adopción de asistentes virtuales y chatbots. Estos
sistemas no solo brindan respuestas automatizadas, sino que también son capaces de
entender contextos complejos, mejorando la experiencia del usuario.
● Aplicaciones de Salud y Cuidado Personal: La IA se utiliza cada vez más en el ámbito de
la salud para diagnósticos médicos, personalización de tratamientos y gestión de la atención
al paciente. La tendencia se centra en desarrollar sistemas que no solo sean precisos sino
también éticos y transparentes.
● Edge Computing y Aprendizaje Federado: La descentralización de la computación y el
aprendizaje automático en el "borde" de las redes, conocido como Edge Computing, permite
procesar datos más cerca de la fuente. El aprendizaje federado permite entrenar modelos
de IA sin centralizar datos, abordando preocupaciones de privacidad.
Futuras Tendencias:
● IA Explicativa y Transparente: A medida que la IA se integra en más aspectos de nuestras
vidas, la necesidad de entender y explicar las decisiones tomadas por los algoritmos se
vuelve crucial. La investigación se dirige hacia el desarrollo de sistemas de IA más
transparentes y explicativos.
● Aprendizaje Continuo y Autónomo: La capacidad de los sistemas de IA para aprender de
forma continua y autónoma será fundamental en el futuro. Esto implica que las máquinas
puedan adaptarse a entornos cambiantes y aprender de nuevas experiencias sin
intervención humana constante.
● IA en la Investigación Científica: La IA se espera que juegue un papel fundamental en la
investigación científica, desde la simulación de procesos complejos hasta la identificación de
patrones en grandes conjuntos de datos. Avances en la IA podrían acelerar descubrimientos
en campos como la medicina, la física y la biología.
● Énfasis en la Ética y Responsabilidad: A medida que la IA se vuelve más ubicua, la
atención se centra en abordar preocupaciones éticas y sociales. Las tendencias futuras
incluirán el desarrollo de marcos éticos sólidos, la consideración de la equidad y la mitigación
de sesgos algorítmicos.
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CONCLUSIONES
En el panorama actual, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) está redefiniendo los límites de la
innovación en diversas esferas, desde la optimización de la logística hasta la atención al cliente. La
capacidad de la IA para analizar datos a una escala sin precedentes, prever tendencias y automatizar
procesos ha transformado la manera en que las empresas abordan los desafíos y oportunidades en
el comercio internacional.
La optimización logística ha experimentado un cambio paradigmático gracias a la IA, permitiendo
una planificación más precisa de rutas, la gestión eficiente de inventarios y una mayor adaptabilidad
a las condiciones del mercado global. La capacidad de anticipar la demanda y tomar decisiones en
tiempo real ha mejorado significativamente la eficiencia operativa en la cadena de suministro.
Sin embargo, estas innovaciones no están exentas de desafíos. La complejidad de implementar
sistemas de IA, la necesidad de abordar sesgos algorítmicos y la preocupación por la privacidad de
los datos plantean cuestiones que deben abordarse cuidadosamente. La transparencia y ética en el
desarrollo y aplicación de la IA son imperativas para garantizar un impacto positivo y sostenible en
el comercio internacional.
RECOMENDACIONES
Inversión en Capacitación: Dada la complejidad de las tecnologías de IA, se recomienda una
inversión significativa en capacitación para el personal. La formación en comprensión de algoritmos,
ética de la IA y habilidades técnicas permitirá a las organizaciones tener mejores resultados y mayor
impacto o presencia en los mercados de su interés.
Antes de implementar soluciones de inteligencia artificial (IA), es esencial realizar una evaluación
exhaustiva de las necesidades específicas de la gestión del comercio internacional en la empresa.
Identificar áreas clave que podrían beneficiarse de la automatización y el análisis predictivo guiará
la implementación eficiente de soluciones de IA.
Colaboración con Expertos en IA: Colaborar con expertos en IA y consultores especializados
permitirá a las empresas obtener una comprensión profunda de las tecnologías disponibles y
personalizar soluciones de acuerdo con sus requerimientos específicos. La asesoría externa puede
ser valiosa para garantizar la selección de tecnologías adecuadas y su integración efectiva.
Inversión en Infraestructura Tecnológica: La adopción exitosa de IA requiere una infraestructura
tecnológica sólida. Asegurarse de contar con la capacidad de procesamiento, almacenamiento y
conectividad necesarios para gestionar grandes volúmenes de datos será fundamental. La inversión
en hardware y software modernos garantizará un rendimiento óptimo de las soluciones de IA.
Enfoque Gradual y Pilotos: Implementar la IA de manera gradual y a través de proyectos piloto
permite a las empresas evaluar su eficacia en entornos controlados antes de una implementación
completa. Esto proporciona la oportunidad de realizar ajustes, medir resultados y garantizar una
integración fluida en las operaciones existentes.
Énfasis en la Ética y Transparencia: Integrar principios éticos y de transparencia desde el inicio es
esencial. Establecer políticas claras sobre el uso ético de la IA, la privacidad de los datos y la
mitigación de sesgos algorítmicos contribuirá a construir la confianza, tanto internamente como con
socios comerciales y clientes.
Desarrollo de Habilidades Internas: Fomentar el desarrollo de habilidades internas en inteligencia
artificial entre los empleados es crucial. Ofrecer programas de formación y capacitación continua
permitirá que el personal adquiera competencias técnicas y comprenda el papel de la IA en la gestión
del comercio internacional.
El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la gestión del comercio exterior a través de la utilización del
análisis predictivo.
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Vol.6 No.1, ISSN 1390-9789, junio, 2024
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