De acuerdo con el informe Futuro del Trabajo 2025, realizado por el Foro Económico Mundial, los empleadores brasileños prevén que las funciones de especialista en Transformación Digital, en IA yAprendizaje automáticoy enCadena de suministroy Logística crecerán hasta 2030.
Este crecimiento llena una gran brecha en el sector de Logística y Gestión de Redes de Suministros: 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 traen 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 esos 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 stock 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 un diferencial estratégico para los profesionales del sector. Al mismo tiempo, la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en insights aplicables hace de la ciencia de datos una habilidad esencial para la logística moderna y la gestión de redes de suministros.
Desafíos en el camino
Aunque prometedoras, esas 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 recolección y la integración de datos relevantes.
Otro desafío es la resistencia cultural a decisiones basadas en datos. Muchos profesionales aún prefieren confiar en la experiencia y en la intuición, qué exige un cambio organizacional que parta del liderazgo, promoviendo la valorización de las decisiones fundamentadas en evidencias. Además de eso, la calidad y la integridad de los datos son fundamentales para evitar errores de análisis que puedan llevar a decisiones equivocadas, exigiendo procesos robustos de gobernanza para asegurar información precisa, completas y consistentes.
A pesar de estas dificultades, los obstáculos pueden ser superados 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 exploren todo el potencial de estas disciplinas estarán mejor posicionadas en la vanguardia de la innovación y más preparadas para competir en el mercado
