IA en la previsión de la demanda: descripción general, casos de uso y beneficios

Al aplicar la IA a una variedad de datos internos y externos, las empresas pueden prever con mayor precisión la demanda de sus bienes y servicios, ayudándolos a ajustar sus presupuestos, programas de fabricación, niveles de inventario, prioridades de envío y otras funciones clave al tiempo que reducen los costos. En este artículo, analizamos cómo funciona la previsión de la demanda basada en IA, dónde se está aplicando y cómo las organizaciones que recién comienzan pueden beneficiarse de ella.

¿Qué es la IA en la previsión de la demanda?

La previsión de la demanda basada en IA implica el uso del aprendizaje automático y la analítica predictiva para estimar con mayor precisión la demanda futura de productos o servicios. La amplia gama de datos que se analiza incluye datos sobre ventas históricas, pipelines de ventas, comportamiento del consumidor, datos demográficos, actividad de la competencia, tendencias estacionales y de mercado, eventos climáticos, calendarios de vacaciones y condiciones económicas, incluso datos en tiempo real sobre el tráfico del sitio web y la participación en las redes sociales.

La incorporación de la IA en la previsión de la demanda ayuda a las empresas a alinear mejor los niveles de productos e inventario con la demanda real, ya que el análisis de datos basado en IA puede descubrir patrones y relaciones que los sistemas de previsión de la demanda heredados no pueden. También ayuda a reducir los procesos de previsión de demanda manuales e ineficientes. La investigación de McKinsey & Company muestra que la previsión impulsada por IA para la gestión de la cadena de suministro puede reducir los errores entre un 20 y un 50 % y la falta de disponibilidad de productos hasta un 65 %.

Conclusiones clave

• La planificación de la demanda abarca todas las partes del negocio, desde la planta de producción hasta la oficina de ventas. Por lo tanto, cada equipo debe ser responsable de los datos que proporciona para ayudar a garantizar previsiones precisas.
• La fortaleza de la IA radica en su capacidad para procesar grandes cantidades de datos rápidamente, de modo que los especialistas en previsión de la demanda humana puedan centrarse en interpretar y comunicar los resultados.
• Con la introducción de datos externos en áreas como eventos climáticos, actividades de la competencia y tendencias de los consumidores, los pronosticadores de demanda ahora pueden proporcionar vistas más precisas del panorama empresarial.

La IA en la previsión de la demanda en detalle

Cada empresa quiere saber qué y cuánto comprarán los consumidores y las empresas en el futuro, para que pueda gestionar mejor sus gastos, inversiones, niveles de inventario, planes de productos, personal y promociones de marketing. Obtener esta visibilidad, precisa y actualizada, puede cambiar el curso de una empresa.

Las aplicaciones de previsión de la demanda basadas en IA pueden procesar enormes cantidades de datos de forma mucho más rápida y precisa que las herramientas convencionales. Como tal, pueden transformar el proceso anterior manual y lento de previsión de la demanda en una actividad altamente automatizada y en tiempo real, proporcionando a los líderes empresariales los insights que necesitan para satisfacer, incluso anticipar, las necesidades de los clientes en constante cambio.

Una planificación eficaz de la demanda requiere la coordinación entre varios departamentos empresariales diferentes, incluidos los de ventas, marketing, finanzas, cadena de suministro y producción. Uno de los principales objetivos es mantener el equilibrio de inventario adecuado, suficiente para satisfacer la demanda de los clientes, pero no tanto como para que la empresa asuma costos de transporte de inventario innecesarios o se quede atascada con los bienes que necesita para realizar grandes descuentos.

PwC ha identificado la capacidad de anticipar la demanda de los clientes como una de las tres áreas en el sector retail con todo el potencial de la IA, a medida que los retailers comienzan a utilizar el aprendizaje profundo (un tipo de IA que utiliza redes neuronales para enseñar a las computadoras a tomar decisiones y aprender continuamente) para predecir los pedidos de los clientes.

¿Cómo funciona la IA para la previsión de la demanda?

Las organizaciones pueden comenzar combinando datos históricos de ventas almacenados en sus sistemas de ERP con datos sobre los resultados de las campañas y promociones de marketing, así como con datos externos sobre las tendencias de los consumidores, las condiciones económicas, los patrones climáticos, la actividad de la competencia y otros factores. A continuación, pueden incorporar ese conjunto masivo de datos en un modelo de previsión para realizar predicciones de demanda.

Por ejemplo, una empresa farmacéutica en el Medio Oriente está utilizando el ajuste de hiperparámetros impulsado por IA (los hiperparámetros son las variables que controlan el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático) para respaldar mejores predicciones de la demanda futura de medicamentos y niveles óptimos de inventario y producción. Mediante la experimentación con una amplia gama de configuraciones de parámetros, la empresa puede prever la demanda en función de diferentes escenarios.

La previsión de la demanda basada en IA frente a la previsión tradicional

En las previsiones tradicionales, los analistas humanos utilizan principalmente datos de ventas históricos y datos de pedidos actuales para predecir las necesidades de producción futuras, eliminando cualquier anomalía atípica. Si bien es útil para las empresas en un mercado estable con ventas estables, esta previsión de demanda tradicional está limitada por el número de fuentes de datos que un humano puede admitir y tiende a quedarse corto en mercados de rápido crecimiento y volátiles.

La previsión de la demanda basada en IA utiliza el aprendizaje automático y la IA generativa para analizar rápidamente grandes cantidades de datos de las numerosas fuentes internas y externas descritas anteriormente. Esto crea una previsión más completa que se puede actualizar fácilmente en función de las entradas de datos nuevas o cambiantes. La previsión basada en IA también es mejor para generar previsiones a largo plazo.

Los beneficios de la IA en la previsión de la demanda

La implementación de la IA en la previsión de la demanda presenta numerosos beneficios, con más que ganar a medida que avanza la tecnología. A continuación detallamos algunos de los mayores beneficios.

• Mejora la planificación. La IA puede mejorar la planificación porque las organizaciones pueden aplicarla a numerosos conjuntos de datos grandes, tanto internos como externos, para identificar patrones complejos y crear una previsión más completa y precisa.
• Proporciona insights en tiempo real. Debido a que la IA tiene la capacidad de analizar continuamente enormes conjuntos de datos de forma rápida y autónoma, puede producir insights casi en tiempo real para que los usuarios puedan ajustar sus planes de acuerdo con las últimas condiciones del mercado y otras.
• Mejora la escalabilidad. En lugar de tener que aumentar los niveles de personal a medida que crecen las necesidades de previsión de la demanda y las fuentes de datos de la organización, puede aplicar la IA para manejar la mayor escala y complejidad.
• Optimiza el inventario. En la medida en que las previsiones de demanda basadas en IA sean precisas y estén actualizadas, pueden ayudar a las empresas a mantener suficiente inventario para cubrir esa demanda prevista sin tener que llevar demasiado tiempo.
• Aumenta los ingresos. Los beneficios acumulados de la previsión de la demanda basada en IA, incluidos los niveles de inventario optimizados, el aumento de la satisfacción del cliente y la reducción de los errores, pueden aumentar los ingresos, y todos los demás factores son iguales.

Los casos de uso de IA en la previsión de la demanda

La previsión de la demanda basada en IA se puede utilizar para mejorar una variedad de procesos en diferentes industrias, incluyendo:

Planificación de la cadena de suministro

En la medida en que la previsión de la demanda basada en IA puede modelar con precisión el impacto de los cambios económicos y políticos, los desastres naturales, las tendencias de mercado, el comportamiento cambiante de los consumidores y muchos otros factores, pueden ayudar a los planificadores de la cadena de suministro a obtener la cantidad adecuada de suministros necesarios para satisfacer la demanda. Las previsiones también pueden dar a los planificadores la información que necesitan para recomendar inversiones en la puesta en marcha de nuevas líneas de producción o el cierre de las que son menos valiosas. Incluso se pueden utilizar para recomendar niveles de personal adecuados para cada línea de producción.

• Previsión de transporte. Las previsiones de demanda precisas y basadas en IA son parte integral de la capacidad de una organización para planificar sus requisitos de capacidad de transporte de camiones, ferrocarriles, aéreos, navales y otros para sus productos. Por ejemplo, los gestores de transporte pueden utilizar las previsiones de demanda para reservar previamente las necesidades de logística, incluidos los camiones y el espacio de contenedores de envío, lo que puede mejorar los tiempos de tránsito y ahorrar dinero a la empresa.
• Previsión inversa de la cadena de suministro. Del mismo modo que las organizaciones pueden utilizar la IA para prever la demanda de sus productos, pueden aplicarla a datos históricos y actuales para pronosticar los volúmenes de devolución de productos y los costos asociados.
• Logística de envíos. Con la previsión de la demanda habilitada por IA, las empresas no solo pueden predecir con mayor precisión las ventas, sino que también pueden proyectar mejor los requisitos de envío y gestionar los tiempos de entrega de esos productos, ya sea que vayan a las tiendas locales, directamente a los consumidores o a los envíos transfronterizos donde las empresas necesitan tener en cuenta el impacto de las regulaciones de exportación. La previsión de la demanda también puede proporcionar a los mánagers de la cadena de suministro los datos que necesitan para importar las cantidades correctas de materias primas a fin de garantizar que los mánager de la línea de ensamblaje tengan lo que necesitan cuando lo necesitan.
• Optimización del almacenes. La previsión de la demanda basada en IA ayuda a los fabricantes y retailers a analizar las señales de demanda de los sistemas de marketing, línea de producción y punto de venta, así como de las fuentes de datos externas, para que puedan comprender cuánta capacidad de almacén necesitarán y ajustar sus operaciones en consecuencia.

Fabricación

Los fabricantes están utilizando herramientas de IA de previsión de la demanda para ajustar la capacidad de producción y optimizar el espacio de almacén en función de la demanda del cliente. Estas herramientas utilizan datos sobre ventas anteriores, promociones actuales y tendencias de los consumidores, incluso datos externos sobre el comportamiento de la competencia y el impacto de los eventos recurrentes.

• Previsión de demanda de productos. La previsión de la demanda de productos basada en IA utiliza el aprendizaje automático para predecir la demanda de productos existentes y anticipar la de otros nuevos. Las sofisticadas herramientas de previsión de la demanda no solo proporcionan insights sobre las ventas futuras, sino que también pueden estimar los volúmenes de devolución.
• Análisis estacional. Los fabricantes utilizan la IA para analizar datos sobre factores que influyen en las tendencias estacionales, incluidos patrones sutiles relacionados con el clima, el cambio de las preferencias del comprador, el gasto en vacaciones y las caídas durante períodos de tiempo fuera de pico. A continuación, utilizan esos análisis para predecir las fluctuaciones en la demanda de los consumidores.
• Reducción de residuos. Al utilizar la IA para anticipar y reaccionar a los cambios en la demanda, los fabricantes pueden evitar el exceso de producción y la pérdida de tiempo y recursos de producción asociados.

Finanzas

Los líderes financieros deben tener confianza en sus previsiones de efectivo y en los niveles de liquidez de la organización. Con las herramientas adecuadas de planificación de la demanda, pueden utilizar los datos para desarrollar presupuestos más precisos, gestionar mejor el flujo de caja y establecer relaciones más estrechas con otras partes interesadas dentro de su organización.

• Previsión de mercado. Mediante la aplicación de análisis predictivos basados en IA a datos históricos y de tendencias, las organizaciones financieras pueden identificar correlaciones y causalidades para informar las previsiones de las condiciones futuras del mercado. Estas previsiones basadas en IA se recalibran en función de nuevos datos, lo que mejora su precisión. Las organizaciones están utilizando la IA generativa integrada en nuevas herramientas de previsión de demanda para crear comentarios que expliquen sus previsiones y destaquen factores clave.
• Evaluación de riesgos. Los equipos financieros pueden utilizar herramientas de planificación de la demanda predictiva basadas en IA para identificar problemas que aumenten los riesgos empresariales y de auditoría, como el impacto de caídas repentinas de la demanda o escasez de suministro, o problemas potenciales que pueden desencadenar auditorías al afectar la precisión y la confiabilidad de los estados financieros.

Atención sanitaria

Los profesionales de la salud están utilizando las capacidades de análisis y reconocimiento de patrones de las herramientas de previsión de demanda de IA para prever las necesidades operativas, mejorar la asignación de recursos e incluso prever los resultados de los pacientes.

• Asignación de recursos hospitalarios. El análisis predictivo basado en IA, aplicado a datos sobre pacientes, salud comunitaria y tendencias estacionales de salud, puede ayudar a las organizaciones de atención médica a prever la demanda de suministros médicos, miembros del personal y espacio inmobiliario. Los mánagers de la cadena de suministro pueden usar estos datos para solicitar suministros, incluidos artículos perecederos o difíciles de obtener que no deben tener exceso de stock, mientras que los líderes de equipo pueden usar los datos para planificar horarios laborales, equilibrando la atención urgente y las citas electivas.
• Demanda de medicamentos. Anticipar la demanda de medicamentos en la farmacia de un centro de salud requiere comprender la importancia de un medicamento en particular, los niveles históricos de consumo, la probabilidad de que los médicos lo prescriban y cómo las fuerzas externas (como la época del año, los niveles de vacunación y la prevalencia de la enfermedad en la comunidad) afectarán la demanda.
• Personalización de planes de tratamiento. Las organizaciones sanitarias pueden utilizar análisis basados en IA para predecir los tiempos de recuperación de los pacientes y las posibles complicaciones, y luego utilizar esos insights para desarrollar planes de recuperación personalizados que se ajusten en función del progreso del paciente.

Automoción

Los fabricantes de automóviles y los mayores distribuidores utilizan análisis predictivos para analizar los patrones y tendencias de los consumidores y el comportamiento competitivo. Algunos fabricantes de automóviles están combinando herramientas de previsión de IA y medidas de sentimiento de redes sociales para obtener información sobre las preferencias de los clientes, los problemas de calidad de los productos y los precios óptimos. La fábrica del futuro podrá utilizar múltiples fuentes de datos para reconocer de forma autónoma la demanda, configurar un plan de producción, ensamblar los activos necesarios para la fabricación y aprender y adaptarse con la ayuda de comentarios en tiempo real.

• Gestión de inventario de concesionarios. Las herramientas de previsión de la demanda de IA pueden ayudar a los concesionarios de automóviles a mantener niveles de inventario óptimos utilizando datos sobre ventas pasadas, tendencias del mercado y sentimiento del cliente. Estos análisis pueden ayudar a los concesionarios a reducir sus costos de transporte y desarrollar estrategias de precios que cambien en función de las condiciones del mercado.
• Mantenimiento predictivo. Las herramientas de fabricación inteligente basadas en IA pueden identificar cuándo los equipos de las líneas de montaje están a punto de fallar y generar alertas para que los fabricantes puedan reparar los equipos antes de que su tiempo de inactividad interrumpa la producción.
• Fabricación eficiente. La previsión de la demanda automatizada y conectada puede ayudar a los fabricantes de automóviles a optimizar la ejecución de la demanda a la entrega y a responder de manera efectiva a los cambios del mercado y la demanda de los clientes. Esta previsión de la demanda futura puede respaldar los esfuerzos de lean manufacturing, ya que los fabricantes, que obtienen componentes a nivel mundial, pueden garantizar mejor la entrega oportuna de piezas cruciales.

Sector minorista

Los retailers son capaces de recopilar grandes cantidades de datos internos de sistemas de punto de venta, sitios web y programas de fidelización de clientes, junto con datos externos sobre factores que influyen en la demanda de los clientes, como patrones climáticos, tendencias de vacaciones y estacionales y patrones de gasto de los consumidores. Pueden analizar esos datos con la ayuda de la IA para predecir mejor la demanda.

• Análisis de tendencia. Los análisis basados en IA de los datos de tendencias son importantes para una planificación precisa de la demanda. Estos datos pueden incluir tendencias nutricionales y de moda, patrones de consumo y condiciones meteorológicas de pronóstico.
• Gestión de inventario en tiempo real. Los planificadores pueden aplicar análisis basados en IA a los datos de ventas y devoluciones extraídos de los sistemas centrales de comercialización para ajustar los niveles de inventario en tiempo real, optimizar las oportunidades de comercialización y evitar llevar demasiado inventario, especialmente productos con una vida útil corta.
• Desarrollo de personas. Utilizando datos de clientes recopilados de sistemas de punto de venta, programas de fidelización y encuestas de clientes, los pronosticadores de la demanda minorista pueden crear perfiles de clientes para comprender mejor el comportamiento y los deseos de un determinado tipo de cliente valioso. Al analizar estos datos con la ayuda de la IA, los planificadores de demanda pueden optimizar los niveles de inventario en las ubicaciones de las tiendas para atraer a estos clientes.
• Optimización de precios. Establecer precios a niveles que maximicen las ganancias es crucial para todos los minoristas de esta industria de bajo margen. Sin embargo, establecer precios sin un análisis detallado de los últimos datos de ventas y el impacto de los cambios de precios en las ventas futuras puede impedir la rentabilidad y alienar a los clientes.

Hotelería

Los hoteleros pueden utilizar la IA para analizar los datos históricos de sus propiedades, junto con las tendencias del mercado, la actividad de la competencia y el impacto de la fluctuación de la demanda estacional, para predecir con mayor precisión los periodos de alta y baja demanda. Con estos datos, los hoteles pueden optimizar los precios, los niveles de personal y las estrategias de marketing para maximizar los beneficios.

• Registro y programación. Esto se refiere al proceso de gestión de reservas de habitaciones, mesas de restaurantes y otros artículos reservables, como tratamientos de spa y uso de instalaciones deportivas. Los hoteles pueden utilizar la IA para analizar datos históricos sobre estas reservas, junto con datos sobre las tendencias del mercado, los gustos de los consumidores y la actividad de la competencia, para pronosticar la demanda de estos servicios.
• Previsión estacional. Los hoteleros pueden realizar un seguimiento de los indicadores de rentabilidad y rendimiento a lo largo del tiempo para identificar patrones estacionales. Mediante el uso de un software de previsión de la demanda basado en IA, los hoteleros pueden maximizar los beneficios durante las temporadas de alta demanda y minimizar el impacto de las temporadas de baja reduciendo el número de empleados, simplificar las ofertas e incluso cerrar una sección de habitaciones para reducir los costos de calefacción o refrigeración.
• Asistente y servicio al cliente. Cuando los hoteleros analizan datos actualizados sobre las acciones y preferencias de los clientes, incluidos sus propios datos de clientes, así como encuestas, análisis competitivos, estadísticas de mercado y otros datos, pueden predecir con mayor precisión las necesidades de los clientes y personalizar las ofertas que satisfacen esas necesidades. Más allá de la previsión de la demanda, las herramientas de IA pueden incluso asignar a los huéspedes a la habitación que mejor se adapte a sus preferencias y requisitos, y ofrecer recomendaciones relevantes para reservas de restaurantes, servicios de hotel y atracciones locales.

Cómo implementar la IA de previsión de demanda en 11 pasos

La previsión de la demanda es un proceso complejo que abarca varios equipos dentro de una organización. Los pasos clave para implantar la previsión de demanda incluyen lo siguiente.

1. Definir los objetivos. Antes de renovar el proceso de previsión de la demanda, identifica las prioridades organizativas, desarrolla una estrategia que aborde las preocupaciones más urgentes y cree una hoja de ruta.
2. Recopila datos de las principales fuentes. La planificación de la demanda se lleva a cabo en varias partes del negocio, incluidas las ventas, el marketing, las operaciones, la cadena de suministro y las finanzas. Los miembros de este equipo multifuncional deben acordar qué datos internos y externos recopilar y analizar para desarrollar previsiones precisas.
3. Datos de preprocesamiento. Una vez identificados los datos adecuados, recíbelos en una ubicación temporal para que los analistas puedan revisarlos, ajustarlos si es necesario y eliminar los datos irrelevantes. Determina qué tipos de datos históricos se utilizarán y el rango de fechas óptimo.
4. Selecciona un modelo. Las organizaciones pueden utilizar diferentes modelos en su previsión de demanda basada en IA. Una popular herramienta de previsión de la demanda ofrece 15 modelos estadísticos estándar y propios de la industria. La selección de un modelo o método de previsión depende de las entradas necesarias, como ventas, oportunidades de mercado, eventos externos, patrones de demanda y ciclos de vida de productos típicos. Estos modelos pueden modificarse en respuesta a cambios repentinos internos o externos. Los modelos de previsión incluyen regresión lineal y no lineal. Los modelos lineales suponen una relación lineal entre variables, mientras que los modelos no lineales son más complejos. Las variaciones de los modelos de suavizado exponencial dan más peso a los datos más recientes para predecir la demanda futura.
5. Entrena el modelo. El entrenamiento de un modelo de previsión de demanda de IA implica seleccionar y recopilar datos, prepararlos, elegir los algoritmos adecuados y evaluar la precisión de las previsiones.
6. Integrarse con la infraestructura de TI existente. Los sistemas integrados de planificación de la demanda pueden ingerir datos de una variedad de fuentes, incluidos los sistemas de gestión de ventas, marketing, fabricación, cadena de suministro y transporte. Los sistemas basados en la nube que se crean para trabajar juntos facilitan el acceso rápido a los datos de todas las partes de la empresa a los planificadores de demanda. Cuando los sistemas de planificación de la demanda están aislados, pueden faltar datos cruciales y las previsiones pueden ser inexactas y obsoletas.
7. Valida, evalúa y adapta el rendimiento del modelo. Los modelos de IA aprenden de los datos históricos y de los comentarios que obtienen de los usuarios de forma continua. Los modelos utilizan este conocimiento para informar sobre las siguientes mejores opciones, por ejemplo, reducir la producción de un bien o desviarlo a otros bienes en función de una previsión de disminución de la demanda de ese producto.
8. Genera insights y predicciones. Los planificadores de la demanda están utilizando software de previsión basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos e identificar patrones que un humano podría nunca notar. En función de esos patrones, los planificadores de la demanda pueden realizar predicciones, por ejemplo, sobre el impacto de las subidas de precios de la materia prima, los cambios en la opinión de los clientes o los cambios en la demanda estacional que los líderes empresariales pueden utilizar para perfeccionar las estrategias.
9. Realiza actualizaciones en tiempo real. Los previsores de la demanda pueden utilizar herramientas de IA para descubrir al instante cambios que podrían afectar a la demanda, como interrupciones operativas o eventos externos. Esos cambios en los patrones de demanda permiten a los encargados de las previsiones crear pronósticos actualizados y en tiempo real para los líderes de la organización.
10. Brinda recomendaciones útiles. Los algoritmos de IA aprenden constantemente a medida que se alimentan de más datos, lo que les ayuda a generar previsiones de demanda más precisas que los líderes de la empresa pueden utilizar para modificar sus líneas de producción, cadenas de suministro, campañas de marketing y otras funciones clave.
11. Itera y ajusta modelos continuamente. Una vez que las organizaciones seleccionan un modelo de previsión de demanda, los equipos relevantes deben revisar, volver a analizar y perfeccionar ese modelo. Por ejemplo, los pronosticadores de la demanda pueden eliminar los valores atípicos que podrían distorsionar la previsión general o agregar una nueva entrada de datos que satisfaga mejor las necesidades de las partes interesadas clave.

Consideraciones para ofrecer previsiones precisas

La configuración de un sistema fiable de previsión de la demanda con modelos de IA puede ser una tarea complicada. Sigue leyendo para comprender las consideraciones más importantes para ofrecer previsiones precisas.

• Calidad de datos. La calidad y la gama de datos utilizados para entrenar un modelo de IA afectan directamente a la precisión de las previsiones que produce. Los datos insuficientes, los datos de mala calidad y los datos desequilibrados (datos que se centran demasiado en un aspecto de la solución general) pueden producir "alucinaciones" de IA que reducen el valor de la previsión de demanda.
• Precisión de los datos históricos. Asimismo, la precisión de los datos utilizados para entrenar el modelo de IA seleccionado ayuda a determinar la precisión de la previsión de demanda. Los planificadores deben encontrar un equilibrio entre el uso de suficientes datos para ayudar a garantizar la precisión y la sobrecarga del modelo con datos que pueden ser irrelevantes.
• Complejidad de los modelos. Las organizaciones pueden modificar modelos de aprendizaje automático predefinidos para determinados elementos de la previsión de demanda, pero para obtener la mayor cantidad de beneficios que las empresas necesitan para entrenar modelos con sus propios datos. Preparar un conjunto de datos de alta calidad implica recopilar, validar, transformar y limpiar datos históricos, un proceso que requiere muchos recursos informáticos. La ejecución de los sistemas requiere menos capacidad de procesamiento, pero sigue siendo un proceso continuo. La nube es un elemento crucial, ya que puede escalar a medida que crecen las necesidades de una empresa. Las soluciones en la nube están permitiendo que la previsión de la demanda basada en IA sea asequible para muchas empresas.
• Integridad de datos en tiempo real. Los datos insuficientes o inconsistentes recopilados y analizados en tiempo real pueden dar lugar a previsiones inexactas. Cuanto más precisos y relevantes sean los datos, mejor serán las previsiones de demanda.
• Error humano. Al igual que con cualquier nuevo sistema, implementar con éxito un software de previsión de la demanda basado en IA e integrarlo en la gestión de la cadena de suministro requiere capacitación, y esa capacitación generalmente requerirá programar algún tiempo de inactividad para centrarse en las mejores prácticas y superar la resistencia al cambio. Lo mejor es trabajar con un proveedor de software o integrador para aprovechar los programas de capacitación de alta calidad que pueden cubrir el material en el menor tiempo posible. Los programas de software que ofrecen formación de seguimiento incrustada en la aplicación pueden ayudar.
• Ajuste de modelos. Los encargados de formular las previsiones de la demanda acotan sus predicciones de modelos de aprendizaje automático a través del aprendizaje continuo, a medida que los modelos obtienen acceso a nuevos datos operativos y son capaces de generar insights nuevos y más precisos sobre el futuro.

Consejos para crear un sistema de previsión eficaz

En algunas organizaciones, la previsión de la demanda se ha distribuido en varios departamentos, como ventas, marketing, finanzas y gestión de la cadena de suministro. Esté donde esté, este equipo debe integrarse a la perfección con ventas y el marketing. Estas son algunas de las preguntas que deben responderse antes de realizar cambios sustantivos en un sistema de previsión existente.

• Comprender a los usuarios. Asegúrate de que los miembros del equipo de planificación de la demanda tengan responsabilidades claras. Por ejemplo, un planificador de demanda alineado con el grupo de la cadena de suministro debe asegurarse de que la empresa adquiera las materias primas necesarias para fabricar los productos adecuados en el momento adecuado. Otro planificador podría trabajar en estrecha colaboración con el marketing para obtener insights sobre las actividades promocionales que podrían influir en las ventas futuras.
• Establece puntos de referencia en materia de rendimiento. Los sistemas de previsión necesitan puntos de referencia que permitan a los líderes de la empresa evaluar el rendimiento del proceso de previsión de la demanda. Las referencias incluyen la precisión de las previsiones, que se verán afectadas por el sesgo de las previsiones (que se produce cuando hay brechas consistentes entre las previsiones y los resultados reales), así como las tasas de error.
• Empieza poco a poco, pero diseña a escala. No es posible revisar todos los elementos de la previsión de la demanda en una sola iniciativa de modernización. Comienza poco a poco, establece prioridades y posteriormente crea una estrategia a largo plazo que aborde los mayores desafíos en las primeras etapas. Cada proyecto debe integrarse en el siguiente, actuando como base para un sistema de previsión de la demanda que pueda escalarse para satisfacer las necesidades de una organización en crecimiento.
• Identifica y elimina sesgos de modelo. Los datos desequilibrados utilizados para entrenar un modelo de IA son una de las principales causas de inexactitud, ya que la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático asumen que los datos subyacentes se distribuyen según su importancia relativa en el esquema de datos general.
• Cumple los estándares relevantes. Para las industrias con regulaciones estrictas que rigen la calidad y la construcción de los productos, como los productores de alimentos y los fabricantes de automóviles, alimentar información sobre los requisitos regulatorios hace posible que los planificadores de demanda creen previsiones que puedan mantener su negocio de acuerdo con las normas pertinentes.
  
  Por ejemplo, los encargados de elaborar previsiones pueden equilibrar los datos de aumento de la demanda de las ventas de artículos perecederos con los datos del control de inventario que detallan la cantidad de producto que se puede mantener disponible sin arriesgar el deterioro y el inventario desperdiciado resultante. Esta coordinación permite a los pronosticadores realizar predicciones específicas que los mánagers de ventas, cadena de suministro y logística pueden usar para planificar los niveles adecuados de producción e inventario.
• Evalúa y aborda los riesgos de seguridad. El análisis de cantidades masivas de datos implica riesgos inherentes de seguridad de la información. En su mayor parte, los datos analizados en las herramientas de previsión de demanda en la nube son más seguros que los datos analizados en los sistemas locales.
• Itera y adáptate. Los cambios internos y externos, ya sea en la estrategia, un evento climático importante o una huelga laboral, requieren que los planificadores de demanda se adapten e iteren sus previsiones para garantizar que estén utilizando los datos adecuados.
• Invierte en formación del usuario. Los planificadores de demanda mejor preparados deben contar con experiencia en análisis estadísticos y modelos de previsión. Son capaces de interpretar conjuntos de datos complejos y comunicar sus hallazgos en un lenguaje que el resto de la organización, especialmente los altos ejecutivos, puedan entender. El mejor tipo de formación para los usuarios se centrará en competencias analíticas y de comunicación, así como en las habilidades de investigación cualitativa y cuantitativa.
• Comunícate de forma proactiva con las partes interesadas. Mediante la generación de previsiones colaborativas que extraen datos de todas las partes relevantes de la empresa y proporcionan los conjuntos de datos más precisos y actualizados, el pronosticador de la demanda puede proporcionar orientación proactiva a las partes interesadas. Por ejemplo, muchos sistemas de planificación de la demanda permiten a los pronosticadores configurar paneles de control adaptados a las necesidades y prioridades específicas de los diferentes departamentos, lo que permite a los gerentes departamentales ver métricas cruciales en un solo lugar y evaluar rápidamente la demanda general y cómo la empresa puede responder mejor.
• Crea confianza y aborda las preocupaciones. Los planificadores de previsiones pueden estar tratando con líderes empresariales que estén preocupados por cómo la IA puede beneficiar a su empresa. Los planificadores pueden disipar estas preocupaciones mostrando ejemplos concretos de cómo la previsión de la demanda de IA puede superar al software básico, proporcionando contexto sobre cómo puede impulsar el resultado final.

Crea previsiones más sólidas con Oracle Supply Chain Planning

Las capacidades de IA integradas en Oracle Supply Chain Planning pueden ayudar a los equipos de planificación de la demanda a generar previsiones más sólidas e implementar estrategias de producción, cumplimiento e inventario más precisas.

Preguntas frecuentes sobre la IA en la previsión de la demanda

¿Cómo se utiliza la IA en la previsión de demanda?
Las organizaciones utilizan herramientas de IA para analizar conjuntos de datos internos y externos de cara a identificar patrones que la mayoría de los humanos no pueden percibir, con el fin de crear previsiones de demanda más precisas.

¿En qué se diferencia la previsión de IA de la previsión tradicional?
Las previsiones tradicionales se realizan manualmente y se basan principalmente en datos históricos, que solo proporcionan una vista parcial de la demanda potencial. La previsión basada en IA analiza fuentes de datos mucho más diversas, como datos en tiempo real sobre las tendencias del mercado, el comportamiento del consumidor, los indicadores económicos y la actividad de la competencia.

¿Cómo aplican las empresas el aprendizaje automático a la previsión de la demanda?
Las empresas también pueden utilizar modelos de aprendizaje automático para ejecutar análisis de simulación para comprobar cómo pueden afectar las diferentes variables a la demanda futura.

¿Es beneficiosa la previsión de IA?
Sí. Una ventaja de la previsión de IA es la capacidad de analizar conjuntos de datos grandes y complejos de fuentes dispares, lo que permite previsiones más completas y precisas. Otro beneficio es su capacidad para extraer aprendizajes de nuevos datos y ajustar las previsiones en consecuencia.

¿Cómo puede la IA ayudar a la previsión de ventas?
La IA puede ayudar a predecir con precisión las ventas futuras mediante el uso de datos históricos de ventas, datos del sector y el pipeline de ventas actual para identificar rápidamente tendencias, patrones y resultados que podrían no ser fácilmente perceptibles para un analista humano.