5 mejores herramientas de IA para la cadena de suministro

Así que quiere respuestas, y las quiere rápido. Aquí las tiene:


Enlaces rápidos a las mejores herramientas de IA

1) Mejor en general 🏆

GPT-4

GPT-4 es un gran modelo multimodal (acepta entradas de imagen y texto, y emite salidas de texto).

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2) Buenos Plugins🥈

Clarifai

La plataforma de IA de aprendizaje profundo más rápida y de nivel de producción para desarrolladores y científicos de datos.

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3) La mayoría de las características 🥉

DatRobots

DataRobot reúne todos sus flujos de trabajo generativos y predictivos en una potente plataforma.

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Así pues, usted está en el mercado de una IA para la cadena de suministro.

Ideal, porque en este artículo tenemos nuestra lista recopilatoria de nuestras mejores elecciones, y comparamos las características y los precios para usted. 

Si sólo quiere la mejor opción, la hemos añadido justo al principio del artículo, ya que es la más solicitada por nuestros clientes y con la que recibimos los mejores comentarios. Así que esa será la opción "no puede equivocarse". 

De lo contrario, no dude en explorar todas las opciones que hemos revisado en el mercado para encontrar algo que pueda encajar un poco mejor con usted.

¡Disfrute de la lista!

¿Qué herramienta de IA recomendaría?

En resumen, Es DataRobot

Está muy bien redondeado, tiene un buen precio, es rico en funciones con una gran comunidad de apoyo y un conjunto de tutoriales de primera categoría para cada caso de uso. No puede equivocarse con DataRobot. Es el número 1 AI software for Supply Chain.

"🚀Pruebe DataRobot gratisEs mi herramienta de IA favorita y la recomiendo". -Scott Max

DataRobot, con sus avanzadas capacidades de aprendizaje automático, es una excepcional herramienta de IA para la optimización de la cadena de suministro. Ofrece un sólido análisis predictivo, automatización y perspectivas basadas en datos, lo que permite a las empresas agilizar los procesos, anticiparse a las tendencias y mitigar los riesgos con eficacia.

Para más detalles, lea nuestro Reseña de DataRobot.

La mejor herramienta de IA para la cadena de suministro Específicamente 

Una herramienta de IA de primer orden para la gestión de la cadena de suministro debe poseer características como el análisis predictivo, el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones automatizada. Debe ser robusta, escalable y capaz de integrarse con los sistemas existentes. Debe optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia. Explore los productos a continuación.

1. DataRobot

DataRobot es una plataforma pionera en el ámbito de la IA y el aprendizaje automático, que permite a las empresas transformar los datos brutos en perspectivas procesables. Representa la vanguardia de la tecnología de aprendizaje automático automatizado, ofreciendo un conjunto de funciones que simplifican y aceleran el proceso de creación de modelos predictivos.

Características de DataRobot

Profundicemos en las principales funcionalidades de DataRobot y en cómo estas características están configurando el futuro de la toma de decisiones basada en datos.

Aprendizaje automático

La joya de la corona de la oferta de DataRobot es su capacidad de aprendizaje automático. Esta función permite a los usuarios crear modelos predictivos sin necesidad de amplios conocimientos de codificación. Basta con cargar un conjunto de datos y DataRobot probará automáticamente numerosos algoritmos de aprendizaje automático, eligiendo el que mejor se adapte a sus datos. Esto acelera el proceso de desarrollo de modelos y reduce la barrera de entrada al aprendizaje automático, democratizando el análisis de datos.

Interpretabilidad del modelo

DataRobot no sólo construye modelos predictivos; también ayuda a los usuarios a entenderlos. Su función de interpretabilidad de modelos ofrece explicaciones claras de las predicciones de los modelos, ayudando a las partes interesadas a comprender el proceso de toma de decisiones de la IA. Esta transparencia fomenta la confianza en las capacidades de la IA y apoya el uso ético y responsable de la tecnología de IA.

Preparación de datos

La función de preparación de datos de DataRobot agiliza el proceso, a menudo tedioso, de preparar los datos para el análisis. La plataforma puede gestionar automáticamente tareas como la imputación de datos faltantes, la detección de valores atípicos y la transformación de variables. Al automatizar estos pasos, DataRobot ahorra tiempo a los usuarios y garantiza que los datos tengan el formato adecuado para un análisis óptimo.

Despliegue y supervisión

Un modelo predictivo sólo es tan bueno como su aplicación en el mundo real, y DataRobot destaca en este ámbito. Su función de despliegue y supervisión permite a los usuarios implementar fácilmente sus modelos dentro de los procesos empresariales. También supervisa el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo, alertando a los usuarios de cualquier cambio en la precisión de la predicción o en los patrones de los datos. Esto garantiza que el sistema de IA siga siendo fiable y eficaz en entornos cambiantes.

Optimización de modelos

La funcionalidad de optimización de modelos de DataRobot afina la eficacia de los modelos predictivos. Emplea el ajuste de hiperparámetros para afinar los parámetros del modelo, alineándolos con indicadores de rendimiento específicos. Esto garantiza que los usuarios dispongan siempre del modelo más preciso y racionalizado adaptado a su conjunto de datos.

Las potentes y sencillas funciones de DataRobot están revolucionando la forma en que las empresas abordan el aprendizaje automático y el análisis de datos. Con sus funciones de aprendizaje automático de máquinas, interpretabilidad de modelos y despliegue, DataRobot simplifica el proceso de creación y uso de modelos predictivos. 

Precios de DataRobot

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La plataforma de IA de DataRobot se ofrece como una suscripción anual, con planes de precios personalizables para satisfacer diversos objetivos empresariales. El proceso de compra es flexible, con múltiples vías para adaptarse mejor a las necesidades de una organización. Los completos planes de asistencia y la formación a través de la DataRobot University aumentan aún más el valor de la plataforma.

2. Alteryx

Como pionero en el sector del análisis de datos, Alteryx proporciona a las empresas la capacidad de explotar al máximo sus recursos de datos. Su diseño combina una interfaz sencilla con un potente conjunto de herramientas, atendiendo hábilmente las necesidades tanto de los científicos de datos como de los profesionales de la empresa.

Características de Alteryx

Esta mezcla armoniosa de características fáciles de usar y de gran potencia convierte a Alteryx en una opción flexible en el ámbito del análisis de datos. Ahora, profundicemos en las funcionalidades principales que elevan a Alteryx en el ámbito del análisis de datos.

Mezcla y preparación de datos

Alteryx brilla cuando se trata de mezclar y preparar datos. Su interfaz de arrastrar y soltar permite a los usuarios importar, limpiar, transformar y combinar fácilmente datos de diversas fuentes. La plataforma admite datos desde hojas de cálculo Excel hasta grandes conjuntos de datos de bases de datos SQL Server y Oracle, lo que proporciona a las empresas la flexibilidad que necesitan para manejar datos diversos.

Capacidades analíticas sofisticadas

Alteryx va más allá de la preparación básica de datos al proporcionar una amplia gama de instrumentos analíticos avanzados. Los usuarios tienen la capacidad de construir modelos estadísticos, de previsión y geoespaciales sin necesidad de codificación. Para casos de uso más intrincados, Alteryx permite una incorporación perfecta con R y Python, equipando a los usuarios con la capacidad de utilizar estos robustos lenguajes de programación dentro de sus flujos de trabajo analíticos.

Automatización y programación

Con Alteryx, las tareas repetitivas pueden automatizarse, liberando a los analistas para que se centren en tareas estratégicas. La plataforma permite a los usuarios crear flujos de trabajo que pueden programarse para que se ejecuten en momentos específicos, garantizando que los datos estén siempre actualizados. Esta característica aumenta la eficacia y reduce las posibilidades de error humano.

Catalogación de datos

La función de catalogación de datos de Alteryx ayuda a las organizaciones a gestionar y comprender sus datos. Los usuarios pueden documentar las fuentes de datos, mantener los metadatos y realizar un seguimiento del linaje de los datos. Esto mejora la gobernanza de los datos y ayuda a las empresas a garantizar que sus datos son fiables, precisos y cumplen las normativas.

Visualytics

Visualytics es la función de visualización de datos incorporada de Alteryx. Permite a los usuarios crear cuadros de mando y visuales interactivos que facilitan la comprensión y la presentación de los datos. Esta función ayuda a cerrar la brecha entre los analistas de datos y los responsables de la toma de decisiones empresariales, permitiendo la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.

Alteryx ofrece un amplio conjunto de funciones que abordan el ciclo de vida completo del análisis de datos, desde la preparación de datos hasta el análisis avanzado y la visualización. Su interfaz fácil de usar lo hace accesible a usuarios de todos los niveles de habilidad, mientras que sus capacidades avanzadas garantizan que pueda manejar los escenarios de datos más complejos.

Precios de Alteryx

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La estructura de precios de Alteryx está diseñada para automatizar todos los aspectos de la analítica y los casos de negocio, con el objetivo de conseguir resultados significativos rápidamente. Su producto Designer Cloud comienza en $4.950 USD, mientras que la versión Designer Desktop tiene un precio de $5.195 USD. Para equipos más grandes y otros productos, Alteryx anima a los clientes a ponerse en contacto para obtener información personalizada sobre precios.

3. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker, un producto de Amazon Web Services (AWS), es una solución integral que permite a los desarrolladores e investigadores de datos construir, perfeccionar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y eficaz. Este potente instrumento presenta una amplia gama de robustas capacidades que simplifican el proceso integral del aprendizaje automático, desde el establecimiento de modelos hasta su implementación a gran escala.

Características de Amazon SageMaker

Estas son algunas características exclusivas de Amazon SageMaker:

Interfaz fácil de usar

Amazon SageMaker brilla por su diseño centrado en el usuario que fomenta la facilidad de uso. A través de SageMaker Studio, un entorno de desarrollo integrado todo en uno para el aprendizaje automático, los usuarios tienen acceso a todas las herramientas necesarias para crear e implementar modelos. La interfaz visual unificada elimina la necesidad de cambiar entre herramientas y servicios, haciendo que el proceso sea más ágil y eficiente.

Opciones de formación flexibles

Con Amazon SageMaker, los usuarios pueden elegir entre una amplia selección de algoritmos preconstruidos, hechos a medida para diferentes tipos de problemas y conjuntos de datos. Además, es compatible con marcos de aprendizaje automático populares, lo que permite a los usuarios aportar sus algoritmos personalizados. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas, optimizando así la eficacia del modelo.

Despliegue escalable de modelos

La implantación se hace fácil con SageMaker. Facilita el despliegue rápido de modelos entrenados en producción con un solo clic. Además, permite el despliegue de modelos a cualquier escala al tiempo que garantiza una menor latencia y un alto rendimiento. Esta escalabilidad, junto con las capacidades de autoajuste, ayuda a los usuarios a adaptarse sin problemas a las distintas cargas de trabajo.

Seguridad y conformidad sólidas

La seguridad y la conformidad son una prioridad máxima con Amazon SageMaker. El servicio garantiza la privacidad de los datos proporcionando opciones de cifrado en reposo y en tránsito. También cumple con las certificaciones críticas estándar del sector, lo que proporciona tranquilidad a los usuarios que manejan datos confidenciales.

Ajuste automatizado de hiperparámetros

Una característica destacada de Amazon SageMaker es su ajuste automático de hiperparámetros. Esta característica ayuda a optimizar el rendimiento del modelo ajustando automáticamente los parámetros de aprendizaje automático. De este modo, se reducen las conjeturas y el trabajo manual que suelen ser necesarios, lo que se traduce en un desarrollo de modelos más rápido y eficiente.

En conclusión, Amazon SageMaker es una plataforma rica en características que ofrece una amplia gama de herramientas para simplificar y acelerar el proceso de aprendizaje automático. Ya sea para desarrolladores individuales o para equipos a gran escala, SageMaker ofrece capacidades que agilizan el camino desde la idea hasta la producción.

Precios de Amazon SageMaker

El coste de utilización de Amazon SageMaker depende de los servicios específicos utilizados y de la duración de su uso. No existen costos ni obligaciones iniciales; sólo paga por lo que utiliza.

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Los precios difieren según las regiones y se dividen en tres segmentos principales: SageMaker Studio Notebook, SageMaker Processing Jobs y SageMaker ML Instances. Cada segmento sigue su propio marco de costos según el tipo de instancia y su uso. Además, AWS ofrece una capa de cortesía para SageMaker, que permite a los principiantes familiarizarse con la plataforma.

4. GPT-4

En el ámbito de la inteligencia artificial, el GPT-4 ha supuesto un salto colosal que ejemplifica el potencial del aprendizaje automático para comprender y generar el lenguaje humano.

Este potente modelo lingüístico, desarrollado por OpenAI, amplía los límites de lo que la IA puede lograr, demostrando una notable sofisticación en el manejo de tareas lingüísticas diversas y complejas.

GPT-4 Características

El conjunto de funciones que GPT-4 pone sobre la mesa lo convierte en una herramienta inestimable en diversos ámbitos, desde la creación de contenidos y la traducción hasta el servicio de atención al cliente, entre otros.

Comprensión lingüística superior

Una de las características más destacadas de GPT-4 es su profunda comprensión del lenguaje humano. No se trata simplemente de reconocer palabras y frases; GPT-4 capta los matices, el contexto y los entresijos que definen el lenguaje humano. Este nivel de comprensión le permite generar respuestas acordes con el contexto dado, emular una conversación similar a la humana e incluso responder a consultas complejas, lo que lo convierte en una herramienta esencial para una amplia gama de aplicaciones.

Generación avanzada de textos

Cuando se trata de generar texto, GPT-4 está en una liga propia. Es capaz de crear contenidos altamente coherentes, contextualmente relevantes y gramaticalmente correctos. Esta característica encuentra utilidad en diversas áreas como la redacción de correos electrónicos, la creación de artículos o incluso la generación de contenidos creativos como poesía o relatos. La impresionante capacidad de generación de texto de GPT-4 lo convierte en un activo importante tanto para los creadores de contenidos como para las empresas.

Capacidad multilingüe

Las proezas de GPT-4 van más allá del inglés, ya que es compatible con varios idiomas. Esta característica amplía su utilidad a escala mundial, convirtiéndolo en una herramienta versátil para la comunicación internacional, la traducción de contenidos y la atención al cliente multilingüe.

Aprendizaje contextual y adaptación

GPT-4 aprende y se adapta en función de los datos con los que se ha entrenado. Esto significa que puede entender varios estilos de escritura, adaptarse a contextos específicos e incluso imitar tonos o estilos de escritura concretos al generar texto.

Interacción en tiempo real

La GPT-4 admite la interacción en tiempo real, lo que la convierte en una herramienta excelente para los chatbots y las aplicaciones de atención al cliente. Su capacidad para entender las consultas y responder de forma similar a la humana puede mejorar significativamente las experiencias de los usuarios.

GPT-4 representa un avance significativo en los modelos lingüísticos de IA, ya que ofrece un conjunto de características que permiten una amplia gama de aplicaciones. Su profunda comprensión del lenguaje, sus avanzadas capacidades de generación de textos y su adaptabilidad lo convierten en una herramienta influyente en el mundo actual impulsado por la IA.

GPT-4 Precios

La GPT-4 de OpenAI ofrece una amplia base de conocimientos generales y experiencia en el dominio, lo que le permite seguir instrucciones complejas y resolver problemas difíciles con precisión.

La estructura de precios de la GPT-4 se basa en el tamaño del contexto y el número de fichas utilizadas.

Para un contexto de 8K, cuesta $0,03 por 1K de fichas para el prompt y $0,06 por 1K de fichas para la finalización. Para un contexto de 32K, el coste es de $0,06 por 1K fichas para el prompt y $0,12 por 1K fichas para la finalización.

Además, puede adquirir la suscripción GPT+ por $20/mes. Sin embargo, viene con un límite de chat de hasta 25 mensajes/3 horas.

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5. Google Tensorflow

Google TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto muy versátil que se ha convertido en un recurso de referencia para científicos de datos, investigadores y desarrolladores de todo el mundo. La robusta funcionalidad, escalabilidad y flexibilidad de TensorFlow lo hacen adecuado para una amplia gama de tareas, desde la creación de prototipos de investigación hasta el despliegue en producción. Estas son algunas de las características notables que hacen que TensorFlow destaque:

Características de Google Tensorflow

1. Versatilidad y flexibilidad:

TensorFlow admite una amplia gama de algoritmos y modelos, desde la regresión lineal básica hasta modelos complejos de aprendizaje profundo. Proporciona a los desarrolladores la flexibilidad necesaria para diseñar y desplegar modelos en diversos entornos, ya sea en dispositivos móviles, servidores individuales o sistemas distribuidos a gran escala. Esta adaptabilidad significa que TensorFlow puede utilizarse en muchos escenarios e industrias diferentes.

2. Producción robusta de ML en cualquier lugar:

TensorFlow está diseñado para adaptarse tanto a las necesidades de investigación como a las de producción. Con TensorFlow Extended (TFX), una plataforma ML lista para producción, los desarrolladores pueden crear pipelines ML fiables y reproducibles. TensorFlow también admite el despliegue en entornos JavaScript con TensorFlow.js y en dispositivos móviles y edge con TensorFlow Lite. Esta compatibilidad entre plataformas permite que los modelos de ML se ejecuten en cualquier lugar.

3. TensorFlow Hub:

TensorFlow Hub es una biblioteca de módulos de aprendizaje automático reutilizables. Permite a los desarrolladores compartir y utilizar modelos preentrenados, fomentando un desarrollo más rápido y reduciendo la necesidad de grandes recursos computacionales. Esta característica de reutilización ayuda a promover una comunidad de ML más colaborativa y eficiente.

4. Ejecución ansiosa:

Eager Execution es una característica que permite que las operaciones computen inmediatamente a medida que son llamadas dentro de Python. Esto hace que TensorFlow sea más intuitivo y fácil de depurar. También facilita un flujo de control más natural, mejorando la simplicidad y versatilidad del código TensorFlow.

5. TensorBoard:

TensorBoard, el conjunto de herramientas de visualización de TensorFlow, proporciona una forma clara e interactiva de entender y depurar los modelos de aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores ver gráficos, histogramas y otras representaciones visuales de sus modelos y métricas, haciendo que el proceso de desarrollo sea más transparente y manejable.

6. AutoML y formación de modelos:

TensorFlow proporciona potentes herramientas para el entrenamiento de modelos y el aprendizaje automático de máquinas. Con la API Keras de TensorFlow, la construcción y el entrenamiento de modelos se hacen más accesibles. Para aquellos que buscan procesos más automatizados, AutoML de TensorFlow proporciona herramientas para seleccionar automáticamente el modelo adecuado y ajustar los hiperparámetros.

7. Comunidad y documentación sólidas:

Como una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares, TensorFlow cuenta con una vibrante comunidad de usuarios y colaboradores. Esta comunidad no sólo mejora continuamente la biblioteca, sino que también proporciona una amplia documentación, tutoriales y recursos. Esta riqueza de conocimientos compartidos hace que empezar y resolver problemas con TensorFlow sea mucho más fácil.

En conclusión, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático potente, versátil y completa. Ofrece herramientas que satisfacen las necesidades de todos, desde principiantes hasta profesionales experimentados en aprendizaje automático, lo que la convierte en una excelente opción para cualquier proyecto de aprendizaje automático.

Precios de Google Tensorflow

Los precios de Google Cloud TensorFlow tienen tres componentes principales: formación, predicción y almacenamiento. Para la formación, los precios comienzan en $0,015 por hora para modelos sencillos, aumentando a $0,48 por hora para modelos complejos.

Los costes de predicción oscilan entre $0,004 por predicción para los modelos sencillos y $0,24 para los complejos. Los costes de almacenamiento empiezan en $0,12 por GB al mes y suben hasta $2,88 por GB al mes para grandes cantidades de datos.

Los modelos de precios incluyen el pago por uso y la tarifa plana, con tres niveles de precios de TensorFlow: básico, estándar y premium. También hay tres planes de precios principales: Pago por uso, Fijo mensual y Fijo anual, cada uno de ellos diseñado para adaptarse a diferentes necesidades de uso y preferencias.

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¿Por qué necesita una herramienta de IA?

En la era digital actual, las herramientas de IA se han convertido en una parte esencial de muchas empresas. Aportan precisión, eficacia y rapidez a tareas que a menudo son demasiado complejas o requieren demasiado tiempo para los humanos. Las herramientas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos con rapidez, proporcionando valiosas perspectivas que permiten tomar mejores decisiones.

Son capaces de aprender de las experiencias, adaptarse a la nueva información y predecir las tendencias futuras, optimizando así las operaciones e impulsando el crecimiento. Además, las herramientas de IA pueden automatizar tareas repetitivas, permitiendo a los empleados humanos centrarse en un trabajo más estratégico.

Esto no sólo mejora la productividad, sino que también aumenta la satisfacción laboral. Así pues, emplear herramientas de IA no es sólo un avance tecnológico; es un movimiento estratégico hacia un crecimiento empresarial sostenido.

¿Por qué necesita una herramienta de IA para la cadena de suministro?

En el competitivo entorno empresarial actual, la gestión eficaz de las cadenas de suministro es un factor determinante del éxito. Para lograrlo, muchas organizaciones recurren cada vez más a las herramientas de IA, y por una buena razón.

Las herramientas de IA aportan niveles de eficacia y precisión sin precedentes a la gestión de la cadena de suministro. Aprovechan el poder de los datos, permitiendo a las organizaciones comprender y predecir tendencias, lo que les permite planificar y reaccionar a tiempo. Las herramientas de IA pueden gestionar grandes cantidades de datos procedentes de diversas fuentes y analizarlos con rapidez y precisión, proporcionando perspectivas que los analistas humanos podrían pasar por alto o tardar demasiado en descubrir.

Las capacidades de análisis predictivo de la IA pueden ser especialmente útiles para prever la demanda, ayudando a las empresas a optimizar los niveles de inventario y evitar tanto las situaciones de falta de existencias como de exceso de existencias. Una predicción precisa de la demanda no sólo puede suponer un ahorro de costes al reducir el almacenamiento y los residuos innecesarios, sino que también mejora la satisfacción del cliente al garantizar que los productos estén disponibles cuando los necesite.

Además, las herramientas de IA ofrecen un seguimiento y una supervisión de las mercancías en tiempo real. Esta característica puede mejorar drásticamente la visibilidad en toda la cadena de suministro, proporcionando a las partes interesadas información vital sobre la ubicación y el estado de sus envíos. El resultado es una mayor transparencia, la identificación oportuna de posibles problemas y tiempos de resolución más rápidos.

Además, la IA puede automatizar muchas tareas rutinarias de la gestión de la cadena de suministro, como la emisión de órdenes de compra o el procesamiento de facturas. Esta automatización puede reducir los errores humanos, aumentar la eficacia y liberar recursos humanos para tareas más estratégicas. 

Otra razón de peso para utilizar la IA en las cadenas de suministro es la gestión de riesgos. Las herramientas de IA pueden identificar patrones y tendencias que podrían indicar riesgos o interrupciones potenciales. A continuación, pueden alertar a la organización, permitiéndole tomar medidas proactivas para mitigar estos riesgos.

Por último, a medida que la sostenibilidad se convierte en una preocupación cada vez más importante para los consumidores y los reguladores, la IA también puede ayudar a las organizaciones a construir cadenas de suministro más ecológicas. Al optimizar las rutas, reducir los residuos y mejorar la utilización de los recursos, la IA puede contribuir a los esfuerzos de sostenibilidad de una organización.

La mejor herramienta de IA para la cadena de suministro, una conclusión

En conclusión, la adopción de herramientas de IA en la gestión de la cadena de suministro ha dejado de ser un lujo para convertirse en una necesidad. Estas herramientas pueden ofrecer ventajas competitivas al mejorar la eficiencia, la precisión y la visibilidad, al tiempo que ayudan a gestionar los riesgos y contribuyen a los esfuerzos de sostenibilidad.

DataRobot, con sus avanzadas capacidades de aprendizaje automático, es una excepcional herramienta de IA para la optimización de la cadena de suministro. Ofrece un sólido análisis predictivo, automatización y perspectivas basadas en datos, lo que permite a las empresas agilizar los procesos, anticiparse a las tendencias y mitigar los riesgos con eficacia.

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