Hoy en día, anticipar el nivel de consumo usando herramientas aisladas y datos históricos es obsoleto. Para hacerlo de manera eficiente, las organizaciones necesitan ajustar estratégicamente sus niveles de existencias en función de escenarios cambiantes que evolucionan permanentemente. Es por este motivo que cada vez más empresas realizan la previsión de la demanda con IA.
Tal como su nombre lo indica, consiste en utilizar inteligencia artificial para obtener pronósticos sólidos sobre ventas futuras, previsiones que se basen en el análisis de grandes volúmenes de datos e información en tiempo real.
Al utilizar esta tecnología, las compañías pueden tomar decisiones más inteligentes y rápidas y, al mismo tiempo, hacer frente a los diversos desafíos asociados a la previsión, maximizando sus márgenes de beneficio y potenciando la satisfacción de los clientes y a la resiliencia del negocio.
A continuación, detallamos los beneficios de planificar inteligentemente la demanda y explicamos cómo implementar la IA para este proceso.
¿En qué consiste la previsión de la demanda con IA?
Cuando hablamos de previsión de la demanda con inteligencia artificial, hacemos referencia a la utilización de herramientas basadas en IA con el objetivo de determinar y predecir la demanda futura de productos o servicios, optimizar la gestión de la cadena de suministro y ajustar la producción a las necesidades del mercado.
Para lograr predicciones inteligentes, los instrumentos gestionan y procesan grandes volúmenes de data estructurada y no estructurada, como datos históricos de ventas, tendencias del mercado en tiempo real, indicadores económicos, opinión pública y otras variables externas.
Luego utilizan diversas tecnologías como machine learning, analítica predictiva, redes neuronales, deep learning, modelos de transformación, IoT, Big Data y procesamiento de lenguaje natural, entre otras.
A diferencia de los modelos tradicionales que se basan en datos históricos, métodos estadísticos simples y algoritmos fijos, la previsión de la demanda con IA aprovecha múltiples técnicas, integra información del mercado en tiempo real, factores macroeconómicos externos y reconocimiento avanzado de patrones para generar predicciones dinámicas y continuamente perfeccionadas.
De esta manera, no solo ofrece mayor precisión y capacidad de respuesta, sino que proporciona un cambio de paradigma en la predicción del consumo: permite pasar de la planificación reactiva a la predictiva de la cadena de suministro.
Además, a medida que los modelos de IA aprenden y mejoran con el tiempo, sus predicciones se vuelven más precisas y adaptables, incluso cuando cambian las condiciones del mercado.
7 beneficios de planificar la demanda de manera inteligente
Según McKinsey, las organizaciones que utilizan herramientas de previsión inteligentes registraron mejoras en la precisión de entre el 30% y el 50%, lo que se traduce en menores costos de inventario, cadenas de suministro optimizadas y mayor rentabilidad.
Esto explica por qué, de acuerdo con Gartner, si bien el 45% de las empresas implementaron el aprendizaje automático en sus procesos de previsión, se espera que esta cifra siga creciendo.
Pero, ¿cuáles son los beneficios específicos que aporta la previsión de la demanda con IA?
Mayor precisión
Los algoritmos de IA analizan grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real, ajustando las predicciones según las condiciones actuales del mercado y las tendencias.
Esta alta precisión mitiga el riesgo de exceso o quiebre de stock. De hecho, tal como menciona el estudio que previamente citamos de McKinsey, las empresas que utilizan IA en su cadena de suministro disminuyeron sus errores hasta en un 50%.
Menores costos operativos
Los errores de previsión generan diversos tipos de costos asociados tanto al almacenamiento y exceso de stock como a la necesidad de hacer envíos urgentes.
La planificación de la demanda con IA minimiza el sobreabastecimiento y la falta de stock, alineando el inventario con la demanda real. Esto reduce los costos operativos y mejora la eficiencia del capital de trabajo.
Toma de decisiones más estratégica
El uso de herramientas potenciadas con inteligencia artificial proporciona insights valiosos y en tiempo real sobre preferencias del consumidor, acciones de la competencia y tendencias del mercado.
Esto permite tomar decisiones más rápidas e informadas y anticiparse a los cambios para lograr ventajas competitivas.
Mayor eficiencia en la cadena de suministro
La IA ajusta los niveles de inventario basándose en datos de ventas en vivo y el estado de los almacenes, permitiendo que se dejen de lado los ciclos de reposición obsoletos que causan cuellos de botella.
Además, la previsión inteligente refina las redes de distribución y reduce los tiempos de espera, fortaleciendo la resiliencia de toda la cadena logística.
Experiencia del cliente optimizada
Al lograr predicciones altamente precisas, la IA asegura que los productos correctos estén disponibles justo cuando el cliente los necesita.
Esta disponibilidad puede reducir el número de productos agotados, lo que se traduce directamente en una mayor satisfacción, engagement y fidelidad de los clientes, minimizando la pérdida de ventas.
Agilidad para responder a los cambios de mercado
Lejos de ser estáticos, los modelos de IA son capaces de aprender constantemente al incorporar nuevos datos.
Esta capacidad de aprendizaje continuo permite ajustar los pronósticos ante cambios repentinos en el mercado, disrupciones en la cadena de suministro o variaciones inesperadas en el comportamiento del consumidor, manteniendo las operaciones en curso incluso en escenarios adversos.
Optimización de la toma de decisiones
La IA no solo mejora los pronósticos, sino que moldea las decisiones estratégicas en áreas como el control de inventario y la fijación dinámica de precios.
Además, las plataformas inteligentes permiten explorar múltiples escenarios de demanda y simular entornos complejos, proporcionando agilidad operacional respaldada por una confianza predictiva.
¿Cómo implementar la IA para prever la demanda en tu organización?
Las previsiones basadas en inteligencia artificial ofrecen numerosas ventajas. Pero, para aprovecharlas al máximo, se necesita implementar algunos pasos clave:
- Definir objetivos y alcance de la implementación. Antes de la puesta en marcha de una estrategia apuntada a planificar la demanda con IA, es vital definir los objetivos que se persiguen (mejorar el control de inventario, optimizar la producción, respaldar la planificación financiera, entre otros) y establecer prioridades específicas que guíen la iniciativa.
- Auditar el proceso actual. Además, es fundamental revisar los métodos y herramientas de previsión que se utilizan en la actualidad, así como evaluar la precisión de los resultados y del proceso de toma de decisiones.
- Preparar y unificar los datos. Contar con datos de calidad es un factor crucial para el éxito de cualquier iniciativa basada en inteligencia artificial. Los registros deben ser completos, consistentes y accesibles para alimentar los modelos de IA de manera efectiva. Por eso, es vital identificar, estandarizar e integrar todas las fuentes relevantes (ERP, CRM, POS, datos externos) en una única plataforma. Además, la data tiene que pasar por un proceso riguroso de limpieza para eliminar inconsistencias, duplicados y errores que podrían sesgar los resultados.
- Definir el modelo de IA adecuado. Una vez que los datos están preparados, es necesario elegir un modelo de inteligencia artificial para prever la demanda. ML, DL, redes neuronales, modelos customizados… las posibilidades son múltiples. La clave reside en elegir uno que se ajuste a la industria y también a las necesidades operacionales particulares de cada organización
- Ejecutar un programa piloto. Si bien la idea es lanzar un proyecto masivo, se recomienda comenzar con un programa piloto que incluya conjunto limitado de productos, regiones o unidades de negocio. De esta forma, es posible medir su precisión en un entorno controlado, obtener insights y realizar ajustes.
- Capacitar a los equipos y fomentar la adopción. No existe adopción de la inteligencia artificial exitosa sin la aceptación de los colaboradores. Para evitar fricciones y generar confianza, es importante gestionar el cambio, involucrando a los stakeholders desde el inicio y fomentando la colaboración entre departamentos para aprovechar al máximo las nuevas perspectivas. Capacitar a la plantilla en el uso de las nuevas herramientas también es clave para maximizar los beneficios.
- Monitorear el progreso y escalar gradualmente. Una vez que el piloto entrega resultados sólidos, llega el momento de expandir la solución de forma gradual. En este sentido, es esencial monitorear el rendimiento constantemente para detectar eventuales desvíos en el modelo. Las actualizaciones y ajustes regulares son obligatorios para que el sistema de IA evolucione al ritmo del mercado.
- Elegir un socio tecnológico adecuado. Finalmente, para garantizar el éxito de la adopción de soluciones inteligentes, es fundamental contar con un partner IT con experiencia y expertise, que combine herramientas inteligentes potentes con soporte robusto.
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