La tecnología tiene el potencial de eliminar los silos entre los objetivos de sostenibilidad y el pensamiento empresarial tradicional.
Las empresas han logrado avances importantes en sostenibilidad mediante prácticas como el uso de envases con menos residuos, el abastecimiento ético de materiales y métodos más responsables para el testado de productos. Sin embargo, aún es poco común implementar prácticas sostenibles que, al mismo tiempo, generen beneficios tanto para el planeta como para la rentabilidad del negocio.
Esto se debe, en gran parte, a que los principios de sostenibilidad suelen entrar en conflicto con el pensamiento empresarial tradicional, especialmente en áreas como el aprovisionamiento, la fijación de precios y el desarrollo de productos. Por ejemplo, si los modelos de fijación de precios se enfocan, por regla general, en pagar lo menos posible por un producto que cumpla mínimamente con los requisitos, no es fácil cambiar de enfoque y crear modelos de precios y costes para un producto más sostenible con una cadena de suministro no lineal.
Además, los mecanismos necesarios para adoptar prácticas rigurosas de aprovisionamiento sostenible se deben extender por toda la organización, sistemas y partes interesadas. Todos, los equipos de compra, desarrollo de producto, logística y marketing deben actuar coordinados. Aunque estos equipos pueden manejar fácilmente datos e inteligencia empresarial en situaciones rutinarias, abordar cuestiones relacionadas con la trazabilidad de materiales, la ética de los proveedores y el cumplimiento laboral o comercial representa un desafío completamente distinto.
Lo que se necesita es una forma de romper con estos límites y ahí es donde entra en juego la IA agéntica.
Los sistemas de IA trabajan junto de forma autónoma para obtener conocimiento y orquestar soluciones a desafíos complejos. Esto permite a las empresas lograr avances significativos. Con la IA agéntica, los agentes de IA comparten información, aprenden y razonan. Esto les permite descubrir nuevas correlaciones que los responsables humanos podrían pasar por alto.
La IA agentica, un avance revolucionario en interpretación e inferencia
Gracias a su autonomía y capacidad para aprender y orquestar, los modelos de IA multiagente pueden ayudar a las empresas a explorar patrones y descubrir sensibilidades que desafían el pensamiento empresarial tradicional.
Esto es lo que se necesita para diseñar con éxito modelos de negocio sostenibles con baja huella ambiental, alta capacidad de recuperación y larga vida útil.
Piensa en estos agentes como custodios de dominios específicos (como normas fiscales o cumplimiento de exportaciones) o sistemas de registro (como aplicaciones de compras o de gestión del ciclo de vida del producto). Estos agentes están entrenados para interpretar y extraer inferencias de ese dominio. Pero, a diferencia de los sistemas de IA tradicionales, que dependen de reglas y algoritmos predefinidos, estos sistemas pueden adaptarse dinámicamente a los cambios en su entorno. Pueden aprender de nuevos datos y tomar decisiones informadas con menos supervisión humana.
Varios agentes trabajan a través de los silos organizativos para interactuar, mediar y ofrecer razonamientos intuitivos que no han sido programados explícitamente.
Trascendiendo el pensamiento tradicional sobre trazabilidad, visibilidad y garantía de producto
A continuación, tres formas en las que los sistemas multiagente pueden marcar la diferencia en las prácticas empresariales resilientes y sostenibles:
1. Entender la relación causa-efecto de los recursos.
En las empresas actuales, actividades, como la compra de materias primas, el uso de la energía, el diseño de la estructura de producto, la planificación de la fabricación y la logística se gestionan a través de diferentes sistemas en las organizaciones. Los sistema de IA agéntica puede ayudar a las empresas a identificar, aprender y reforzar la relación causa-efecto en estos sistemas y diseñar proceso operativos que logren los objetivos de sostenibilidad.
Considera esta pregunta:"¿Cuál es el equilibrio entre los salarios éticos y el precio de una pieza en un bolso?" Los datos existen en varios dominios para que los responsables empresariales puedan responderla. El problema es que no están acostumbrados a analizar datos entre silos y extraer ideas para encontrar la respuesta.
Sin embargo, los agentes de IA pueden consultar y correlacionar múltiples fuentes de datos de forma autónoma, no basada en reglas. Gran parte de la carga del razonamiento se transfiere a estos agentes, lo que reduce la necesidad de interacciones prolongadas entre los responsables humanos. Aún mejor, es probable que los agentes encuentren correlaciones que los humanos pasarían por alto.
Considera otra pregunta: "¿A qué volúmenes deberíamos desviar el abastecimiento del proveedor A debido al estrés por deforestación?"
Esto puede responderse mediante un análisis experto puntual. Pero establecer controles sobre múltiples factores medioambientales en grandes carteras de productos… Eso requeriría automatización habilitada por IA agentica.
2. Obtener insights de manera proactiva de la cadena de suministro
Habitualmente, las compañías confían en auditorías periódicas e informes de terceros para garantizar la resiliencia de la cadena de suministro. Con una auditoría, inspección y procesos de certificación fragmentados, es complicado tener una visión holística del flujo del suministro, de posibles infracciones o del estrés que podía generar las cambiantes condiciones geopolíticas.
La IA multiagente podría monitorizar los sistemas para reconocer los patrones, límites y anomalías. Con estos insights, las empresas podrían afinar la base de suministro y cultivar cadenas de confianza a través de análisis proactivos, y mejores, de los posibles escenarios. Por ejemplo, un agente de IA entrenado para interpretar imágenes satelitales podría consultar con otro agente encargado de la adquisición de productos agrícolas para alertar a los responsables de la cadena de suministro sobre preocupaciones relacionadas con la deforestación
3. Reducir la carga del cumplimiento y la gobernanza multidimensional
Los marcos sólidos de cumplimiento y gobernanza promueven la confianza, la integridad y la sostenibilidad a largo plazo. Sin embargo, las empresas, a menudo, deben lidiar con múltiples marcos que se cruzan, modelos de informe y trazabilidad de auditorías. Como resultado, el mismo registro puede aparecer en varios marcos de cumplimiento, y viceversa: la mayoría de los marcos de cumplimiento requieren que los datos se recopilen desde múltiples sistemas de registro. Por ejemplo, el informe sobre cumplimiento laboral abarcaría control de exportaciones, sostenibilidad, protección de propiedad intelectual e informes sobre diversidad.
Con la IA agéntica, los agentes podrían colaborar para garantizar que los conjuntos de datos se compilen semánticamente en los modelos adecuados de cumplimiento y divulgación, automatizando así gran parte del esfuerzo de generación de informes y divulgación externa. Por ejemplo, los conjuntos de datos sobre seguridad ambiental o de materiales a menudo deben interpretarse en varios modelos legales y ser utilizados por muchos responsables dentro de la empresa.
La IA agéntica reduciría la dependencia de personal experto y proporcionaría respuestas contextuales para que las personas usen la información en el contexto que necesitan.
Además, las empresas podrían establecer mecanismos de observación para resaltar discrepancias y vacíos en los datos o auditorías que, de otro modo, podrían conducir a incumplimientos o riesgos reputacionales.
La IA agéntica y el futuro de los modelos de negocio sostenibles
La IA agéntica puede ayudar a las empresas a trascender el pensamiento que obstaculizan sus esfuerzos de sostenibilidad. Los sistemas multiagente ofrecen una oportunidad transformadora para diseñar los procesos operativos que puedan escalar a modelos de negocio sostenibles capades de brindar beneficios tanto en la parte inferior como superior del balance.
