Optimización de cadenas de suministro con ayuda de la IA en empresas pymes comercializadoras colombianas

Abstract

El documento desarrolla un análisis sistemático sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la optimización de la gestión de inventarios dentro de las cadenas de suministro de las pequeñas y medianas empresas (Pymes) del sector comercial en Colombia. Parte del reconocimiento de que las Pymes constituyen el eje central del aparato productivo nacional, pero presentan limitaciones estructurales, tecnológicas y organizacionales que afectan su eficiencia operativa y competitividad. El problema de investigación se centra en la ineficiente gestión de inventarios, caracterizada por el uso de métodos manuales o sistemas tecnológicos obsoletos, lo cual genera desabastecimientos, exceso de stock, altos costos de almacenamiento, pérdidas financieras y un impacto ambiental negativo. Frente a este contexto, la investigación plantea que la inteligencia artificial representa una alternativa viable para mejorar la toma de decisiones, automatizar procesos críticos y optimizar los niveles de inventario mediante el análisis avanzado de datos y el pronóstico de la demanda. El estudio se sustenta en el marco constitucional y normativo colombiano, que promueve la innovación, la transformación digital y la sostenibilidad. Se concluye que la implementación de inteligencia artificial en la gestión de inventarios puede generar mejoras significativas en la eficiencia operativa, la reducción de pérdidas, la sostenibilidad ambiental y la competitividad empresarial, siempre que se acompañe de estrategias de capacitación, apoyo institucional y gestión del cambio organizacional.

This document presents a systematic analysis of the application of artificial intelligence (AI) to optimize inventory management within the supply chains of small and medium-sized enterprises (SMEs) in Colombia’s commercial sector. It recognizes SMEs as the backbone of the national economy, while also highlighting their structural, technological, and organizational constraints, which negatively affect operational efficiency and competitiveness. The research problem focuses on inefficient inventory management practices, largely driven by manual procedures and obsolete information systems. These practices lead to stock shortages, overstocking, high storage costs, financial losses, and negative environmental impacts. In this context, artificial intelligence is proposed as a viable strategic solution capable of enhancing decision-making processes, automating critical operations, and optimizing inventory levels through advanced data analytics and demand forecasting. The research is grounded in the Colombian constitutional and regulatory framework, which supports innovation, digital transformation, and sustainable development. The study concludes that AI-based inventory management solutions have the potential to significantly improve operational efficiency, reduce losses, enhance environmental sustainability, and strengthen business competitiveness, provided that their implementation is supported by training programs, institutional collaboration, and effective change management strategies.