Este estudio examina la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) y el Análisis de Grandes Datos (AGD) para mejorar la resiliencia de la cadena de suministro humanitaria, centrándose en Ghana y Sudáfrica. A pesar de su potencial, las aplicaciones de IA-AGD están poco exploradas en la respuesta a desastres, particularmente en economías en desarrollo. Se empleó un diseño de investigación explicativa utilizando un enfoque cuantitativo, analizando datos de 200 profesionales de la cadena de suministro en ambas naciones. Cuestionarios estructurados evaluaron la implementación de cuatro técnicas clave de IA-AGD: Pronóstico de Series Temporales (PST), Sistemas de Alerta Temprana (SAT), Optimización Logística (OL) y Monitoreo en Tiempo Real (MTR). Se realizaron análisis factorial exploratorio y análisis de regresión para evaluar la relación entre estas técnicas y la resiliencia de la cadena de suministro, controlando el tamaño organizacional y la preparación tecnológica. Los hallazgos indican que las técnicas de IA-AGD mejoran significativamente la resiliencia de la cadena de suministro humanitaria, siendo el PST y la OL las que demuestran mayor poder predictivo. Además, la preparación tecnológica facilita la adopción de estas técnicas. Si bien la IA-AGD ofrece beneficios sustanciales, existen oportunidades para una mayor adopción, particularmente en el monitoreo en tiempo real y la analítica predictiva. Las organizaciones humanitarias deberían invertir en iniciativas de desarrollo de capacidades, mejorar la calidad de los datos y fomentar asociaciones entre múltiples partes interesadas para maximizar el impacto de la IA-AGD.