Introducción
Exploremos el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para hacer avanzar sus operaciones comerciales mundiales, con un enfoque específico en el proceso de Clasificación de Productos dentro de las transacciones internacionales. En los últimos años, la IA se ha convertido en una tecnología fundamental que ofrece nuevas oportunidades para remodelar nuestras vidas y operaciones comerciales. La clasificación de productos es compleja y la IA, particularmente en forma de aprendizaje automático prescriptivo (ML), puede mejorar la eficiencia de su equipo comercial en este aspecto del comercio mundial.

Sus esfuerzos de cumplimiento comercial mundial implican numerosos procesos comerciales, y uno que se destaca sobremanera es la clasificación de productos. La Clasificación de Productos implica la asignación de un código específico del Sistema Armonizado (SA) para identificar mercancías en transacciones internacionales. El Código de Clasificación resultante tiene una importancia mundial significativa, lo que afecta el procesamiento aduanero tanto para la gestión de importaciones como para la gestión de exportaciones. La IA, y más específicamente el aprendizaje automático, puede mejorar el proceso de clasificación de productos, ofreciendo beneficios comerciales en términos de ahorro de tiempo, precisión y coherencia.

Comprender la clasificación de aranceles para las aduanas
El SA, desarrollado por la Organización Mundial de Aduanas, sirve como un sistema arancelario mundial estandarizado. Los primeros seis dígitos, conocidos como “Código HS” o “subpartida”, tienen como objetivo armonizar los aranceles a nivel mundial.

Además, un país puede agregar más números para un seguimiento más granular de las importaciones y exportaciones. TARIC, el Arancel Integrado de la Unión Europea, y el Programa Arancelario Armonizado (HTS) de Estados Unidos utilizan un sistema de 10 dígitos.

La asignación precisa del Código de Clasificación es crucial para determinar los derechos, la elegibilidad para acuerdos comerciales y el cumplimiento de los requisitos de las agencias gubernamentales. Sin embargo, el proceso se vuelve complejo cuando se necesitan detalles de atributos adicionales, lo que a menudo genera retrasos, conjeturas e imprecisiones en la Clasificación.

Comprender la inteligencia artificial
Para comprender el impacto potencial de la IA en la clasificación de productos, es esencial comprender los fundamentos de la IA. El aprendizaje automático, un subcampo de la IA, desempeña un papel fundamental en el procesamiento de grandes cantidades de datos para lograr resultados específicos. En QAD, nuestro enfoque implica el aprendizaje automático prescriptivo, que combina funcionalidades descriptivas y supervisadas para proporcionar a los usuarios códigos HTS recomendados basados en patrones identificados en datos etiquetados.

Destaquemos un par de definiciones:

Inteligencia artificial (AI): el campo de la inteligencia artificial tiene una historia más larga de lo que la mayoría de la gente piensa. Abarca sistemas informáticos que pretenden emular la cognición humana, como explica Chirag Shah, profesor de información e informática de la Universidad de Washington.

Aprendizaje automático (ML): el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que sirve como un medio para lograr el objetivo de crear sistemas informáticos que repliquen el comportamiento humano. Muchos de los sistemas de inteligencia artificial exitosos desarrollados en las últimas dos décadas, como la función de autocorrección de los iPhone o las búsquedas sugeridas en Google, se basan en técnicas de aprendizaje automático. Si bien la IA y el ML a menudo se usan indistintamente, es interesante señalar que los sistemas de IA pueden existir sin incorporar técnicas de aprendizaje automático.

Enfoque de QAD para la clasificación de productos utilizando IA
Las capacidades de IA de QAD para la clasificación de productos aprovechan el aprendizaje automático para analizar datos de los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) de los usuarios, declaraciones de entrada de importaciones y otras fuentes relevantes. El algoritmo compara estos datos con productos previamente clasificados en la base de datos de un importador y devuelve una lista de códigos HTS recomendados según el porcentaje de coincidencia. Este enfoque innovador permite a los importadores aumentar la eficiencia y agilizar el proceso de Clasificación, partiendo de una Clasificación establecida y luego reduciendo significativamente los esfuerzos manuales.

Percepciones erróneas sobre el uso de la IA para la clasificación de productos
Es necesario abordar las percepciones erróneas comunes sobre la IA en la clasificación de productos para establecer expectativas precisas. Dos malentendidos frecuentes incluyen:

Clasificación de realización de IA: contrariamente a la creencia común, la IA, particularmente en la etapa actual de desarrollo, no reemplaza por completo el proceso de clasificación impulsado por humanos. La solución de QAD se centra en mejorar la eficiencia y la precisión a través de recomendaciones en lugar de realizar la Clasificación de forma autónoma. 

La IA elimina la necesidad de experiencia en clasificación: a pesar de los avances en la IA, las regulaciones aduaneras enfatizan la responsabilidad continua de los importadores registrados de demostrar un “cuidado razonable” en la supervisión de la precisión de la clasificación. QAD recomienda implementar auditorías periódicas para garantizar la precisión y aumentar el proceso de aprendizaje de la aplicación de IA.

Resumen
Las complejidades de la clasificación de productos en el comercio mundial exigen soluciones innovadoras. La aplicación de IA de QAD, específicamente el aprendizaje automático prescriptivo, ofrece un enfoque para acelerar el proceso de clasificación, mejorar la precisión y mantener el cumplimiento. A medida que nos embarcamos en este emocionante viaje, QAD se compromete a brindar comprensión tanto de los desafíos como de las soluciones asociadas con la IA en la clasificación de productos. Con QAD, nuestros clientes de comercio mundial obtienen eficiencia y evitan pagos incorrectos de derechos e incumplimiento.