Cómo los datos y la IA ayudan a superar la volatilidad arancelaria

Uno de los grandes titulares económicos mundiales de este año ha sido la constante volatilidad de los aranceles a las importaciones y la incertidumbre asociada, que está obligando a muchos sectores a reestructurar sus operaciones y optimizar los costes. 

La reciente decisión de EE. UU. de elevar los aranceles medios a la importación hasta el 50 % para algunos países o sectores (como el acero y el aluminio) está afectando directamente a las cadenas de suministro globales, encareciendo los costes y obligando a las empresas a replantearse por completo sus estrategias operativas y de aprovisionamiento. La actualidad diaria demuestra lo rápido e inestable que es este panorama, y estos cambios acelerados hacen que la agilidad y la visibilidad sean fundamentales para las empresas.

Los sectores de fabricación, retail, sanidad, ciencias de la vida, agricultura y automoción, por citar algunos ejemplos, se enfrentan a nuevos retos para mantener la competitividad y la agilidad en operaciones que van desde el aprovisionamiento y la cadena de suministro hasta el coste final de los bienes vendidos. Ahora las empresas se ven obligadas a ajustar la logística, adaptar los modelos de precios y las previsiones de demanda, así como a introducir modificaciones en productos y mercados. 

Esta reestructuración se está produciendo en un entorno muy dinámico, en el que los datos aislados dificultan la visibilidad y la gestión integral de las operaciones. Las empresas necesitan sistemas unificados en tiempo real y capacidades de inteligencia artificial (IA) para acelerar los análisis, mejorar las previsiones y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado. Pero la agilidad también depende de una colaboración segura en todo el ecosistema. Sin la capacidad de compartir datos con proveedores, operadores logísticos y otros partners, las decisiones siguen siendo lentas e inconexas. Cuando se abordan estos retos, las organizaciones obtienen una cadena de suministro más conectada y transparente, con información compartida entre equipos y sectores.

A continuación, analizamos en más detalle el impacto de los aranceles, junto con ejemplos de cómo las empresas están gestionando este entorno tan complejo. Un tema clave es la creciente importancia de una estrategia unificada de datos e IA que ayude a las empresas a convertir los datos en información y a actuar con sencillez, rapidez y precisión, todo ello cumpliendo los requisitos normativos. Un enfoque estratégico de los aranceles es crucial para que las empresas obtengan una ventaja competitiva. Replantear estos retos como oportunidades para optimizar la información y los análisis a fin de reestructurar las cadenas de suministro, los productos y las decisiones de mercado se traducirá, en última instancia, en mayores ingresos y en mantenerse a la cabeza. 

Cómo se están adaptando las empresas a las turbulencias arancelarias 

Ante los cambios en los aranceles y la incertidumbre del comercio mundial, las empresas están realizando ajustes significativos para mantener la agilidad a corto plazo y desarrollar resiliencia a largo plazo. Responder a este momento requiere una toma de decisiones más rápida y basada en datos, y un uso eficaz de la IA. 

La gestión de riesgos es ahora aún más importante en este entorno cambiante del comercio mundial, debido al elevado riesgo de quiebra de los proveedores y a la exposición geográfica a cambios volátiles en la política comercial. La complejidad del cumplimiento, como el seguimiento de las piezas a través de múltiples fronteras, aumenta la necesidad de analizar y optimizar las cadenas de suministro.

Para respaldar estos esfuerzos, muchas organizaciones están recurriendo al AI Data Cloud de Snowflake para unificar los datos internos y externos, impulsar la IA y el aprendizaje automático (ML) para el modelado predictivo, y permitir una colaboración segura tanto entre los equipos internos como con los partners externos. Con capacidades como Secure Data Sharing —habilitada mediante la funcionalidad básica de data sharing y la opción de disponer de productos de datos para el intercambio directo o la publicación en Snowflake Marketplace—, las empresas pueden trabajar de forma más eficaz con proveedores, operadores logísticos, agentes de aduanas y otras partes interesadas en todas sus redes de suministro y distribución.

Los clientes de Snowflake están usando estas capacidades para responder con mayor eficacia a la volatilidad arancelaria aprovechando un ecosistema de datos dinámico, colaborativo y unificado, así como capacidades de IA, en tres fases de las operaciones afectadas por los aranceles: 

• Gestión de la cadena de suministro y aprovisionamiento: Reunir datos internos y externos y usar el modelado predictivo basado en IA proporciona información sobre los riesgos y costes asociados a los proveedores y su exposición a los aranceles, y ayuda a las organizaciones a optimizar las cadenas de suministro, reevaluar las rutas de envío y estar preparadas para plantearse la relocalización de la producción ya sea dentro del propio país (reshoring) o en países cercanos (nearshoring).

• Ajuste de la estrategia de mercado y de producto: Un panorama simplificado de los datos de mercado —incluidos los patrones de demanda, las normativas regionales y las previsiones de los efectos de los aranceles— fundamenta las decisiones sobre el aumento de la producción y la fabricación locales o la planificación estratégica del diseño de productos.

• Precios y posicionamiento competitivo: Las capacidades nativas de IA y ML pueden ejecutar modelos predictivos complejos para ayudar a las empresas a equilibrar qué parte de sus costes arancelarios se puede repercutir en los consumidores, evitando al mismo tiempo un impacto negativo en su volumen de ventas o su cuota de mercado.

   

Gestión de la cadena de suministro y aprovisionamiento

Las empresas que más dependen de componentes esenciales importados son las que se enfrentan hoy a los mayores retos, como la fuerte dependencia de los principios activos farmacéuticos procedentes del extranjero. Los aranceles pueden acumularse en el caso de las cadenas de suministro transfronterizas: por ejemplo, las piezas de automóvil que atraviesan varios cruces fronterizos pueden acarrear aranceles de hasta el 200 %. La falta de visibilidad en tiempo real de los riesgos y costes del aprovisionamiento y la cadena de suministro se traduce en respuestas lentas, complicadas y perjudiciales ante estos y otros factores del comercio mundial.

Las organizaciones están usando Snowflake para unificar datos internos y externos y aprovechar las analíticas basadas en IA con el fin de rediseñar activamente su aprovisionamiento y sus cadenas de suministro: así reducen la exposición a los aranceles, mitigan los riesgos y obtienen un mayor control de los costes. 

Los modelos predictivos permiten calificar el riesgo de los proveedores para evaluar su viabilidad y salud financiera, y reducir, así, la exposición a los riesgos arancelarios. Además, Snowflake permite analizar la exposición geográfica para visualizar y comprender los riesgos asociados a regiones y proveedores concretos. Snowflake también automatiza la supervisión y la elaboración de informes de cumplimiento, hace un seguimiento de las clasificaciones arancelarias y permite disponer de documentación lista para auditorías, al tiempo que proporciona sistemas de alerta temprana con avisos en tiempo real sobre riesgos de proveedores, cambios en las políticas e interrupciones comerciales.

Dónde afectan los aranceles al ciclo de la cadena de suministro y cómo mitigar sus efectos

Los aranceles pueden afectar a componentes de toda la cadena de suministro: desde el coste del aprovisionamiento hasta la ubicación de la producción, pasando por el envío y la logística. Cada paso presenta riesgos, pero también oportunidades de aprovechar un fundamento de datos sólido y la IA, lo que da ventaja a las empresas capaces de minimizar las interrupciones. Snowflake permite a las empresas reunir datos de todo el ciclo de la cadena de suministro; colaborar entre departamentos, empresas y sectores; y usar esa información para hacer ajustes y reducir costes.

Empecemos por la información sobre el aprovisionamiento. La analítica de datos avanzada y los modelos pueden ayudar a las empresas a simular el impacto en los costes, los niveles de inventario y las estrategias de aprovisionamiento alternativas. Después, pueden identificar y evaluar proveedores de países no sujetos a aranceles específicos o aumentar el uso de proveedores nacionales. También pueden usar modelos predictivos para evaluar la viabilidad, la salud y la exposición de los proveedores. 

Las empresas de retail confían en Snowflake para analizar datos de aprovisionamiento y de la cadena de suministro y lograr ahorros de costes. Por ejemplo, Kraft Heinz está gestionando activamente los costes y explorando alternativas de aprovisionamiento y reformulación para mitigar el impacto de los aranceles y la inflación en el coste de los bienes vendidos (COGS), al aprovechar la información basada en datos. 

En cuanto al análisis de la cadena de suministro, las empresas pueden obtener una visión integral y en tiempo real de las cadenas de suministro globales mediante la integración de datos de proveedores, envíos y mercado. Kimberly-Clark está respondiendo a importantes impactos en los costes derivados de los aranceles (estimados en 300 millones de dólares y que afectan al 20 % de su negocio en EE. UU.) mediante la optimización de sus operaciones de cadena de suministro.

Al combinar en Snowflake los datos de compras con directorios de proveedores y datos de país de origen y logística, las empresas realizan simulaciones de aprovisionamiento en distintas zonas geográficas. Snowflake también permite un data sharing seguro y facilita la colaboración en tiempo real con operadores logísticos externos, agentes de aduanas o fabricantes por contrato. La información resultante del ecosistema colaborativo permite realizar análisis entre múltiples partes: desde modelos compartidos de riesgo de proveedores hasta la planificación conjunta de escenarios.

Para tener una visibilidad más orientada al futuro, pueden predecir interrupciones identificando proveedores y zonas geográficas en riesgo mediante feeds en directo y modelos de riesgo basados en IA. La red de partners de Snowflake permite a las empresas aprovechar datos y soluciones de terceros para mejorar la visibilidad y la toma de decisiones; por ejemplo, Exiger Supply Chain Explorer traza mapas de las cadenas de suministro e identifica proveedores y dependencias de alto riesgo.

La información y los análisis resultantes (sencillos, unificados y rápidos) se traducen en una diversificación más rápida de los proveedores, menores costes de compras, menos interrupciones y una mayor agilidad en las decisiones de aprovisionamiento.

Las empresas también pueden optimizar la logística. Los datos logísticos en tiempo real les permiten reevaluar las rutas y los modos de envío y buscar formas de compensar el impacto de los costes arancelarios al tiempo que aumentan la eficiencia. Esto suele implicar un modelado complejo de los tiempos de tránsito, los costes de combustible y la posible acumulación de aranceles, así como la necesidad de evaluar cómo cambian los costes si la reestructuración incluye nuevos proveedores. Penske Logistics, líder mundial en logística y cadena de suministro, usa la escalabilidad y la automatización de Snowflake para proporcionar a sus responsables informes completos que abarcan años para comparar datos en cuestión de minutos, lo que ayuda a optimizar las rutas, garantizar un flujo continuo de mercancías y reducir las interrupciones.

Por último, las empresas pueden reconsiderar la ubicación de la producción. El reshoring o el nearshoring son una opción para reducir la exposición a los aranceles transfronterizos y acortar las cadenas de suministro. Snowflake respalda estas decisiones al agregar datos externos (como costes laborales, inmuebles, precios de la energía e incentivos fiscales) con datos internos operativos y de costes para generar información práctica. El modelado de datos ayuda a las empresas a evaluar la viabilidad y la rentabilidad de acercar la producción a su país o a países cercanos a largo plazo, con análisis exhaustivos de la inversión de capital, los costes laborales y el riesgo geopolítico. 

Ajuste de la estrategia de mercado y de producto

Los datos de mercado exhaustivos ofrecen a las empresas una guía que las ayuda a priorizar las inversiones adecuadas y a replantear sus estrategias de producto para minimizar los efectos de los aranceles. 

Por ejemplo, los datos sobre patrones de demanda, normativas regionales y posibles efectos de los aranceles están guiando las decisiones de inversión en capacidades locales de producción y fabricación en mercados clave, lo que reduce los costes al disminuir la dependencia de importaciones afectadas por los aranceles. En julio, AstraZeneca anunció una expansión de 50 000 millones de dólares en EE. UU., que incluye una nueva planta en Virginia y ampliaciones en otros tres estados, en respuesta a las informaciones de que el Gobierno estadounidense ha estado considerando aranceles que podrían llegar al 200 % para los medicamentos importados.

Las empresas también rediseñan los productos modificando componentes o diseños para usar materiales o piezas no sujetos a aranceles más altos. Este proceso suele basarse en datos detallados sobre la disponibilidad de materiales, las implicaciones de costes y el cumplimiento normativo. En el caso de las empresas de fabricación y de bienes de consumo envasados (CPG), los aranceles afectan a componentes importados o materias primas específicos. 

Snowflake facilita la combinación de diversos datos internos (ERP, CRM, logística, inventario) con datos externos (tablas arancelarias, riesgo geopolítico, índices de mercado de Snowflake Marketplace). La ingesta de datos de ERP en Snowflake permite un análisis detallado de las listas de materiales (BOM), los costes por pieza y los datos de proveedores. Así, las empresas pueden cuantificar cómo los aranceles encarecen los costes de los insumos y priorizar los productos o líneas de mayor riesgo.

El acceso unificado a través del AI Data Cloud de Snowflake permite un data sharing gobernado y en tiempo real con proveedores, clientes y partners.

Esto elimina los pipelines de datos complejos y los silos de datos, y da lugar a un panorama de datos simplificado que permite a las empresas modelar rápidamente el impacto de los aranceles en tiempo real.

Precios y posicionamiento competitivo

Las empresas también se enfrentan a la cuestión de qué parte de los costes se puede repercutir en los consumidores, si es que se puede repercutir alguna, y necesitan información basada en datos para tomar esas decisiones y negociar con los proveedores. Al añadir datos arancelarios de Snowflake Marketplace, por ejemplo, las empresas pueden realizar cálculos precisos del COGS.

Las capacidades nativas de IA y ML de Snowflake, como Snowpark para aprendizaje automático, pueden ejecutar modelos predictivos complejos de elasticidad de precios, impacto en el COGS y escenarios de aprovisionamiento alternativos, lo que ayuda a las empresas a encontrar el equilibrio entre la parte de sus costes arancelarios que puede repercutirse en los consumidores y la necesidad de evitar un impacto negativo en su volumen de ventas o su cuota de mercado. 

Como alternativa a repercutir los costes en los consumidores, las empresas pueden aprovechar los datos sobre los costes de los proveedores para negociar con ellos.

El papel de los datos en la gestión de los aranceles

Las estrategias descritas anteriormente (gestionar las cadenas de suministro y el aprovisionamiento, modificar productos y mercados, y optimizar los precios) dependen de una toma de decisiones rápida e inteligente impulsada por una plataforma de datos e IA unificada. En el volátil entorno comercial actual, las empresas que superen la fragmentación de los datos y fomenten la colaboración en tiempo real obtendrán una clara ventaja.

El AI Data Cloud de Snowflake ofrece exactamente eso. Reúne grandes cantidades de datos internos y externos, habilita el modelado predictivo y las analíticas avanzadas, y facilita el intercambio de información gobernada con proveedores, operadores logísticos y otras partes interesadas. Con Snowflake, las organizaciones no solo reaccionan a los cambios arancelarios, sino que anticipan el cambio, optimizan las operaciones y toman decisiones más inteligentes y rápidas a escala.

Las empresas que lideren en este entorno serán las que usen los datos y la IA no solo para reaccionar, sino para transformar la incertidumbre en oportunidades.

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