Este estudio analiza la integración de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de la cadena de suministro a través de una revisión sistemática y un análisis bibliométrico de 292 artículos (2020–2023) de Scopus. Examina tres áreas: la evolución de la investigación (RQ1), el impacto de la IA en los procesos (RQ2) y su influencia estratégica (RQ3). Los resultados revelan que el aprendizaje automático (16 estudios) y el aprendizaje profundo (siete estudios) dominan, optimizando la previsión de la demanda y la gestión de inventarios (Rana & Daultani, 2023). Sectores como la industria alimentaria se benefician de reducciones de desperdicios gracias a la IA (Kumar et al., 2021), mientras que la industria automotriz está mejorando el mantenimiento predictivo (Dumitrascu et al., 2020). Sin embargo, persisten desafíos: falta de validación empírica, sesgos algorítmicos y dificultades con la adopción por parte de pequeñas y medianas empresas (PYMES) (Fosso Wamba, 2022). Estratégicamente, la IA fortalece la resiliencia de las cadenas de suministro (Christopher & Holweg, 2017), pero su potencial híbrido (por ejemplo, IA + blockchain) sigue sin ser explotado (Arunmozhi et al., 2022). Las implicaciones teóricas destacan la necesidad de modelos dinámicos que integren criterios socioeconómicos, mientras que los profesionales deben adaptar la IA a las circunstancias específicas de la industria. Este estudio proporciona valiosos conocimientos para guiar a investigadores y profesionales en el aprovechamiento de las tecnologías de IA para mejorar la eficiencia, resiliencia y rendimiento de la cadena de suministro.
Ghouati et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.
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