Según el informe Future of Work 2025, realizado por el Foro Económico Mundial, los empleadores brasileños prevén que los roles de especialista en Transformación Digital, IA yAprendizaje automáticoy enCadena de suministroy la logística crecerá hasta 2030.
Este crecimiento llena una gran brecha en el sector de Logística y Gestión de Redes de Suministro: la falta de habilidades técnicas para implementar la ciencia de datos, que se ha destacado como una competencia esencial para el sector.
Con el aumento de la dependencia de decisiones basadas en información precisa para mejorar la eficiencia, se vuelve imprescindible invertir en talentos internos o contratar colaboradores que sepan aplicar buenas prácticas de integración, procesamiento y análisis de datos.
Para hacer un panorama, la ciencia de datos permite una visión detallada de la información a lo largo de todas las etapas de la cadena logística. Las herramientas analíticas avanzadas aportan innumerables beneficios: a partir del análisis profundo de los datos, las empresas pueden prever demandas, gestionar inventarios y optimizar rutas, además de reducir desperdicios.
Con estos análisis, también es posible identificar patrones, anomalías y tendencias ocultas, permitiendo que las empresas anticipen problemas y cuellos de botella potenciales. Estas prácticas no solo aumentan la eficiencia operativa, sino que también garantizan respuestas rápidas y precisas a los cambios del mercado y a las necesidades internas.
La investigación operativa, por su parte, utiliza métodos avanzados para resolver problemas complejos y optimizar la asignación de recursos. Sus aplicaciones abarcan desde la elección de la ubicación ideal para centros de distribución hasta la definición de rutas y niveles de inventario ideales. Este enfoque también permite simular escenarios y evaluar el impacto de diferentes decisiones antes de implementarlas, minimizando riesgos y maximizando la eficiencia.
En un entorno cada vez más competitivo, dominar estas técnicas de investigación operativa es una ventaja estratégica para los profesionales del sector. Al mismo tiempo, la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en conocimientos aplicables hace de la ciencia de datos una habilidad esencial para la logística moderna y la gestión de redes de suministro.
Desafíos en el camino
Aunque prometedoras, estas áreas aún son relativamente nuevas, y uno de los mayores desafíos es la integración entre sistemas de TI antiguos y nuevas tecnologías de ciencia de datos. Muchas empresas aún utilizan herramientas incompatibles con soluciones modernas, dificultando la recopilación e integración de datos relevantes.
Otro desafío es la resistencia cultural a las decisiones basadas en datos. Muchos profesionales todavía prefieren confiar en la experiencia y la intuición, lo que requiere un cambio organizacional que parta del liderazgo, promoviendo la valorización de las decisiones fundamentadas en evidencias. Además, la calidad e integridad de los datos son fundamentales para evitar errores de análisis que puedan llevar a decisiones equivocadas, requiriendo procesos robustos de gobernanza para asegurar información precisa, completa y coherente.
A pesar de estas dificultades, los obstáculos pueden superarse con inversiones en tecnología, capacitación y cambio cultural. La ciencia de datos y la investigación operativa son competencias esenciales para la logística moderna, no solo por optimizar la eficiencia, sino también por ofrecer una visión estratégica del negocio. Las empresas que exploten todo el potencial de estas disciplinas estarán mejor posicionadas en la vanguardia de la innovación y más preparadas para competir en el mercado.
