Los meses recientes, con un enfoque intenso en aranceles—que países, bienes y cantidades—han perturbado las cadenas de suministro y destabilizado los mercados. Los CEOs están estableciendo "salas de guerra" para gestionar la agitación, mientras los empleados se preparan para posibles despidos impulsados por la recesión que afectarán a las empresas. Las compañías que fabrican desde lavadoras hasta juguetes para niños ahora necesitan comprender críticamente toda su cadena de suministro, incluyendo a los proveedores de segundo, tercer y cuarto nivel. El desafío radica en recopilar información detallada sobre estas capas más profundas de proveedores. La inteligencia artificial (IA) está mejorando esta visibilidad, aunque incluso la tecnología avanzada no puede anticipar completamente la naturaleza impredecible y de paradas y arranques de los aranceles del presidente Trump. Evan Smith, CEO y cofundador de la firma global de cadenas de suministro Altana, señala que la IA proporciona a las empresas conocimientos que anteriormente eran difíciles de obtener. En una entrevista con el Consejo Ejecutivo de Tecnología de CNBC, Smith enfatizó que los aranceles se han convertido en un tema central en sus tratos con CEOs, CFOs y consejos de administración, destacando que “la geopolítica está en el centro” a través de guerras comerciales y la volatilidad arancelaria. Antes de la adopción de la IA, las empresas dependían de auditores o encuestas a proveedores para mapear sus cadenas de suministro, pero estos métodos eran defectuosos—las auditorías globales podían tardar dos años, y las encuestas tenían solo alrededor de un 8% de respuesta. Además, las relaciones con los proveedores en constante evolución dificultaban mantener datos actualizados de la cadena de suministro casi imposible. La IA está transformando este panorama. En sus inicios, Altana construyó lo que Smith llama “el mayor cuerpo organizado de datos sobre cadenas de suministro en la Tierra”. Reconociendo que los datos públicos de internet son limitados, Altana recopiló datos privados de empresas de logística, aseguradoras, minoristas, bancos y otros.

La IA analiza estos datos para crear un mapa dinámico y exhaustivo de la cadena de suministro global. Los socios contribuyen datos de forma segura y mantienen la privacidad, beneficiándose de una base de conocimientos compartida y en constante evolución. Para las empresas que enfrentan la complejidad de los aranceles, la IA ofrece conocimientos que van más allá de los proveedores inmediatos. Smith ilustra con un ejemplo de una lavadora: un fabricante proporciona a Altana su lista de materiales y a los proveedores directos. La IA entonces revela toda la red multinivel, incluyendo proveedores ocultos, permitiendo a las empresas entender la exposición arancelaria, simular cambios en la cadena de suministro, explorar desplazamientos de producción a nivel mundial o evaluar impactos de relocalización en costos. Smith observa que mapear las redes de productos de grandes empresas solía tomar seis meses usando las primeras herramientas de aprendizaje automático, pero ahora puede completarse en un día. Los comités de auditoría cada vez hacen preguntas críticas sobre la exposición a China, escenarios arancelarios y dependencias de fuente única—todo lo cual requiere un conocimiento integral de la cadena de suministro multinivel. Smith concluye: “Las empresas deben tener visibilidad, y esa visibilidad tiene que ser dinámica para responder a lo que venga. Existimos en una red, y hay que conocer esa red. La era de la externalización a ciegas ha terminado. ”