Estrategias basadas en inteligencia artificial para la gestión de la resiliencia de la cadena de suministro.

Abstract

Las recientes interrupciones de la cadena de suministro han puesto de relieve la necesidad de mejorar la resiliencia de la cadena de suministro cuando se enfrentan situaciones caracterizadas por una alta incertidumbre y complejidad en sus operaciones. En este contexto, la inteligencia artificial aparece como una En este contexto, la inteligencia artificial surge como una herramienta con enorme potencial para apoyar la gestión de riesgos, mejorar la toma de decisiones y asegurar la continuidad del negocio. La investigación científica actual examina este tema desde diferentes perspectivas y en muchos casos de forma fragmentada, lo que dificulta tener una visión general de su contribución a la sostenibilidad de la cadena de suministro. Ante esta situación, el objetivo de este estudio es reunir, organizar y sintetizar el conocimiento disponible sobre el uso de estrategias basadas en inteligencia artificial en este ámbito. Para ello, se emplea una revisión sistemática de la literatura que incluye una búsqueda exhaustiva, junto con la selección y el análisis crítico de investigaciones relevantes. A partir de criterios definidos, se identificaron estudios que aplican distintos métodos de inteligencia artificial en la gestión de la cadena de suministro, especialmente en contextos de disrupción. Finalmente, la información recopilada se analizó de forma cualitativa con el fin de identificar tendencias clave, enfoques metodológicos recurrentes y vacíos de investigación. Los resultados muestran que las estrategias basadas en IA contribuyen significativamente a mejorar la resiliencia de la cadena de suministro, principalmente a través de la predicción de riesgos, el apoyo a las decisiones en caso de interrupción y el aprendizaje organizacional. Además, se ha identificado el uso predominante de métodos como el análisis de big data, el aprendizaje automático y los sistemas de apoyo a la decisión.