El procesamiento del lenguaje natural transforma la gestión de inventario

Reeditado por Platón

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La inteligencia artificial (IA) es bien conocida por su capacidad para tomar decisiones basadas en datos, pero hay una rama menos conocida de la IA llamada procesamiento del lenguaje natural (PNL) que está empezando a llamar la atención.

¿Qué es la PNL?

Los orígenes de la PNL se remontan a la década de 1950, pero en aquel entonces tenía un uso mínimo. Su uso más generalizado comenzó a finales de los años 1980 y principios de los 1990. Sin embargo, fue necesaria la introducción de técnicas de aprendizaje profundo (DL) y la integración de la IA para la PNL para convertirse en la herramienta poderosa y sofisticada que muchas empresas utilizan hoy en día. La PNL todavía no está en la conversación principal como lo están la IA y el aprendizaje automático (ML), pero eso está cambiando rápidamente a medida que cada vez más empresas y organizaciones están descubriendo lentamente esta tecnología que promete aliviar muchos problemas con la gestión del inventario.

La PNL permite que el software comprenda y procese el lenguaje de la misma manera que lo hacen los humanos. Funciona combinando modelos de lenguaje humano basados en reglas con modelos DL, estadísticos y ML. Esto ayuda a conectar grandes cantidades de datos en lenguaje natural y permite que el software comprenda el lenguaje humano. Si utiliza chatbots, traductores de idiomas, asistentes activados por voz y servicios similares, entonces ya ha utilizado esta tecnología, que ahora se está implementando cada vez más para gestionar el inventario.

¿Cómo puede funcionar la PNL con la gestión de inventario?

El uso de PNL en la gestión de inventario permite a los trabajadores de todos los departamentos participar en sus flujos de trabajo con información que les ayuda a monitorear el inventario, ser proactivos al realizar pedidos de suministros y comprender las necesidades futuras. El poder de la PNL ayuda a las organizaciones a descubrir información valiosa a partir de datos que ya tienen, que continúan produciendo o de fuentes externas. Esto permite una toma de decisiones perspicaz, equipos comprometidos y ventajas competitivas.

Liberando la eficiencia con PNL en la gestión de inventario

Los trabajadores reciben y producen datos diariamente a través de correos electrónicos, facturas, chats con clientes, informes y otras formas. Esta gran cantidad de datos tiene un valor tremendo para todas las organizaciones si tan solo pueden sintetizarlos. La PNL puede procesar y extraer información crítica de estos datos para la gestión del inventario y la cadena de suministro. Al utilizar ML y palabras clave, la PNL puede brindar información valiosa relacionada con la gestión de su inventario para desbloquear eficiencias.

La PNL utiliza esos datos para ayudar a interactuar con proveedores, transportistas y el piso del almacén, optimizando la cadena de suministro y los trabajadores, quienes ahora pueden hacer preguntas complejas al software y obtener respuestas que brinden información simple y procesable, lo que les permite tomar decisiones basadas en datos. decisiones.

Automatización de conocimientos de inventario: el papel de la PNL

La PNL puede desempeñar un papel fundamental en la automatización del inventario al procesar e interpretar la gran cantidad de datos no estructurados que las empresas tienen disponibles, como correos electrónicos, comunicaciones con los clientes, informes, redes sociales y más. Debido a que comprende el lenguaje humano, la PNL puede extraer información útil que ayuda con los niveles de existencias, las fluctuaciones de la cadena de suministro, la logística y los problemas de fuerza laboral que podrían afectar el inventario. Estos datos ayudan a la gerencia y a otros tomadores de decisiones a pronosticar e identificar con precisión problemas potenciales antes de que se conviertan en problemas. Ahora, las empresas pueden adaptarse rápidamente a los cambios del mercado basándose en conocimientos basados en datos.

Del texto a la acción: aprovechando la PNL para la predicción de la demanda

Al pronosticar la demanda futura de los clientes, la PNL analiza datos de tendencias del mercado, datos internos no estructurados, datos históricos, redes sociales, reseñas de clientes y otras fuentes. La combinación de PNL con ML puede medir la confianza del consumidor y la red logística para ayudar a reducir el exceso de existencias u otros problemas y, al mismo tiempo, mejorar el inventario y la eficiencia de la producción. Al comprender todas estas variables de datos distintas pero conectadas, la PNL permite a las empresas dominar la predicción de la demanda y tener el suministro adecuado de niveles de inventario en el momento adecuado.

Comunicación de proveedores y mitigación de riesgos impulsada por la PNL

La PNL puede automatizar las interacciones con los proveedores, mejorar las relaciones y promover el entendimiento. La PNL analiza las comunicaciones de los proveedores, incluidos informes, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y más, para identificar tendencias clave, información de la industria y posibles interrupciones en la cadena de suministro, presentes o futuras. Utilizando análisis de sentimiento y análisis predictivo, la PNL identifica cualquier problema con los proveedores para que puedan responder rápidamente y mantener la continuidad de la cadena de suministro. Las alertas automáticas se pueden programar con respuestas predeterminadas para mitigar cualquier desafío. Las respuestas podrían incluir encontrar proveedores alternativos, ajustar los niveles de inventario o decirle a los humanos que hablen con los proveedores. Esto también ayuda a mitigar los riesgos y a mantener relaciones positivas con sus proveedores.

Información sobre el inventario a escala: ampliación de las soluciones de PNL

Escalar las soluciones de PNL requiere que las empresas amplíen su capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos e integren la PNL de la misma manera que incorporan IA y ML en sus sistemas existentes. Ampliar las fuentes de datos y los algoritmos de entrenamiento con conjuntos de datos nuevos y más extensos permitirá el análisis y promoverá pronósticos precisos. Las empresas deben integrar la PNL en su ERP (planificación de recursos empresariales), CRM (gestión de relaciones con el cliente) y software de gestión de la cadena de suministro existentes. Además, las organizaciones deben automatizar la gestión de inventario, incluido el procesamiento de pedidos y la comunicación con proveedores, para reducir los costos de mano de obra y hacer que su PNL administre el inventario de manera más efectiva.

La PNL, junto con la IA, es una tecnología transformadora que, con una supervisión humana adecuada, puede reducir los desafíos de la cadena de suministro incluso antes de que ocurran, lo que potencialmente ahorra a las empresas una cantidad sustancial de tiempo y dinero.

Nikhil Koranne es vicepresidente adjunto de operaciones en Chetu.