Fujitsu fomenta la colaboración segura dentro de la cadena de suministro mediante agentes de IA

Fujitsu Limited impulsará una nueva tecnología de colaboración entre múltiples agentes de IA para lograr una cooperación segura y una respuesta ágil ante cambios en el entorno entre agentes de IA de distintas empresas y proveedores dentro de una cadena de suministro. 

Gracias a esta tecnología, la compañía comenzará el próximo mes de enero las pruebas de campo para optimizar la cadena de suministro de Rohto Pharmaceutical, en colaboración con el Instituto de Ciencia de Tokio (Science Tokyo). Este desarrollo agilizará las operaciones diarias de la cadena de suministro y facilitará una recuperación rápida en situaciones de emergencia, como cambios bruscos en la demanda o desastres.

Además, la contribuirá a las nuevas actividades de impulso industrial del Council on Competitiveness-Nippon (COCN) para hacer realidad espacios de IA que permitan la colaboración segura de datos y de inteligencia artificial entre distintas empresas, con el objetivo de reforzar la competitividad de la industria japonesa a través de la IA agéntica.

La compañía seguirá avanzando en las demostraciones y en la mejora tecnológica junto a Science Tokyo y Rohto Pharmaceutical, con el objetivo de expandir esta solución a diversos sectores, incluido el manufacturero. Asimismo, desarrollará tecnología para cadenas de suministro más amplias y complejas, con la meta de ofrecerla, antes de que finalice el ejercicio fiscal 2026, a través de los servicios de Cadena de Suministro Dinámica de su modelo de negocio Uvance. Esto aportará una nueva perspectiva a las estrategias corporativas de cadena de suministro, reforzando la resiliencia y posibilitando operaciones empresariales más sostenibles.

En el marco de su modelo de negocio Uvance, aprovechará la tecnología desarrollada en estas pruebas para hacer realidad una colaboración segura de datos mediante la cooperación de agentes de IA más allá de fronteras e industrias. De este modo, se impulsarán cadenas de suministro más resilientes y un crecimiento industrial sostenible, garantizando la fiabilidad y la gobernanza en entornos con múltiples proveedores.

Katsuki Fujisawa, profesor de la Unidad de Investigación en Gemelos Digitales del Instituto de Investigación Integrada y del Departamento de Ciencias Matemáticas y Computacionales de la Escuela de Computación de Science Tokyo, señala: “Science Tokyo está promoviendo activamente la investigación en Sistemas Ciberfísicos (CPS) y trabajando para mejorar la eficiencia de toda la cadena de valor industrial. De cara al futuro, a través de la colaboración con la tecnología de IA agéntica de Fujitsu para optimizar la cadena de suministro en su conjunto, aspiramos a contribuir al avance de la industria y a la resolución de retos sociales”.
 

Colaboración entre múltiples agentes de IA

La nueva tecnología se basa en dos componentes clave:

• Control óptimo global para agentes de IA en entornos con información incompleta
  • Permite una colaboración eficaz entre agentes de IA de distintas empresas sin necesidad de revelar datos sensibles, algo que suele ser imprescindible en la coordinación de agentes de IA entre compañías.
  • Un agente de IA proponente aproxima las características de otros agentes mediante intercambios de propuestas y respuestas (enfoque basado en negociación desarrollado por Fujitsu); a partir de estas aproximaciones, el agente proponente identifica el estado global óptimo para toda la cadena de suministro.

• Pasarela segura de Fujitsu para la interconexión de agentes
  • Pasarela diseñada a partir de tecnologías de aprendizaje distribuido en IA y de guardarraíles de comunicación entre agentes de IA, que permite una colaboración fluida y segura entre agentes de distintas empresas y proveedores, protegiendo al mismo tiempo la información corporativa confidencial y privada.
  • Durante la fase de configuración, la tecnología permite que los agentes de IA aprendan las características de la cadena de suministro y optimicen sus operaciones sin compartir directamente datos sensibles, mediante el uso de knowledge distillation, una técnica de aprendizaje profundo que transfiere conocimiento de un “modelo profesor” a un “modelo estudiante”. En este enfoque, el conocimiento procede de múltiples modelos profesor y el emparejamiento se determina de forma dinámica en función del rendimiento previo y la fiabilidad.
  • En fase operativa, y basándose en la experiencia de Fujitsu en guardarraíles para modelos de lenguaje (LLM), esta tecnología detecta consultas maliciosas y evita la inferencia de información confidencial; además, protege las comunicaciones mediante simulaciones repetidas del comportamiento y las respuestas de los agentes de IA, actualizando y proporcionando la información en un formato seguro y no inferible.
     

Pruebas de campo

Al combinar la tecnología de agentes de IA de Science Tokyo con su propia tecnología de colaboración entre múltiples agentes de IA, la compañía, en colaboración con Rohto Pharmaceutical, ha realizado pruebas iniciales en una cadena de suministro virtual para optimizar rutas y calendarios logísticos, confirmando una posible reducción de hasta un 30 % en los costes de transporte.

Entre enero de 2026 y marzo de 2027, realizará pruebas más prácticas y a mayor escala, simulando condiciones reales a partir de la cadena de suministro de Rohto Pharmaceutical.