GESTIÓN INTELIGENTE DE INVENTARIOS: INNOVACIONES Y APLICACIONES EN LA CADENA DE SUMINISTRO
Abstract
La gestión de inventarios es clave para la competitividad en la cadena de suministro, enfrentando retos post-COVID como la entrega inmediata y la dispersión geográfica. La volatilidad de la demanda y la variabilidad en los tiempos exigen superar los márgenes de seguridad estáticos con enfoques más dinámicos. Tal exigencia ha dado lugar al paradigma de la Gestión Inteligente de Inventarios, que articula synergies entre IA, ML, IoT y soluciones analíticas de datos a gran escala y escasa latencia. El presente estudio tiene como objetivo general analizar las innovaciones y aplicaciones de la gestión inteligente de inventarios en la cadena de suministro, explorando su impacto en la optimización de procesos y la toma de decisiones estratégicas. Por medio de una revisión sistemática, este análisis reconoce las tendencias que se implantan de manera acelerada y los retos que diferente magnitud y gobernabilidad comportan en contextos del Sur Global, en particular en el conjunto de mercados de América Latina y con especial referencia a la realidad del Ecuador, en los cuales la adopción de la GII no sólo resulta estratégica para traducir la volatilidad en confianza, sino que se constituye en una precondición para la inserción competitiva en un ecosistema internacional cada vez más equilibrado. Los hallazgos de esta indagación evidencian que la integración de la gestión de inventarios mediante la analítica ganadora de la frente de innovaciones contemporáneas puede cambiar de manera radical la configuración tradicional de la función. Lo que antes era una estrategia meramente reactiva puede reciclarse hacia un enfoque proactivo y predictivo que opera sobre las entradas, movimientos y salidas de inventario en un entorno de alta incertidumbre. De esta manera, la nueva arquitectura de gestión apalanca la interoperabilidad del flujo de datos en tiempo real, lo que, a su vez, cataliza la agilidad y la eficiencia de la cadena de suministro global. Abstract Inventory management is key to competitiveness in the supply chain, facing post-COVID challenges such as immediate delivery and geographical dispersion. Volatility in demand and variability in timing require static safety margins to be overcome with more dynamic approaches. This requirement has given rise to the paradigm of Intelligent Inventory Management, which articulates synergies between AI, ML, IoT, and large-scale, low-latency data analytics solutions. The overall objective of this study is to analyze the innovations and applications of intelligent inventory management in the supply chain, exploring its impact on process optimization and strategic decision-making. Through a systematic review, this analysis recognizes the rapidly emerging trends and the challenges of varying magnitude and governance in the Global South, particularly in the Latin American markets as a whole and with special reference to the reality of Ecuador, where the adoption of SIM is not only strategic for translating volatility into confidence, but also constitutes a precondition for competitive insertion into an increasingly balanced international ecosystem. The findings of this investigation show that integrating inventory management using winning analytics from the forefront of contemporary innovations can radically change the traditional configuration of the function. What was once a purely reactive strategy can be recycled into a proactive and predictive approach that operates on inventory inputs, movements, and outputs in a highly uncertain environment. In this way, the new management architecture leverages the interoperability of real-time data flow, which, in turn, catalyzes the agility and efficiency of the global supply chain.
Fields of Study & Subjects
Business
Innovation
and Economy
Multidisciplinary Research Papers Compilation
Educational and Organizational Development
Publication details
- Journal / source
- Revista Científica Multidisciplinaria InvestiGo
- Publisher
- InvestiGO
- Volume
- 7
- Issue
- 18
- Pages
- 121–131
- Publication date
- 6 January 2026