Predicción de la Demanda con IA
La incertidumbre en el mercado es una constante, pero las empresas que integran la inteligencia artificial (IA) en sus procesos de predicción de demanda logran resultados muy superiores. A través de modelos predictivos, alimentados por datos históricos y factores externos (como el clima, sucesos o eventos económicos), las organizaciones pueden ajustar su cadena de suministro en tiempo real.
¿Qué cambia la IA?
La IA permite prever la demanda con más precisión y rapidez que un equipo humano, reduciendo excesos de stock o desabastecimientos. Empresas del sector retail ya ajustan sus inventarios en función de las preferencias locales y patrones de compra, mientras que los fabricantes optimizan sus líneas de producción según estas predicciones.
En el caso del retail, los modelos de predicción de demanda emplean varias estrategias:
Análisis de datos históricos: Utilizar datos pasados para identificar tendencias y predecir futuras demandas, considerando las diferentes variaciones periódicas (estacionales, anuales, semanales…). Verano, Navidades, Reyes, Black Friday, rebajas…
Consideración de factores externos: Incorporar elementos como el clima, eventos económicos y festividades en los modelos de predicción, y aplicar métodos estadísticos para comprender la relación entre diversas variables y la demanda. Por ejemplo, cuando hay partido de fútbol de Champions League del Real Madrid, las plataformas de reparto de comida a domicilio saben que tendrán demanda adicional, y la tienen calculada.
Simulación de escenarios: Crear escenarios hipotéticos para evaluar cómo diferentes situaciones podrían afectar la demanda, y dimensionar el inventario en función de la probabilidad de cada escenario para minimizar el riesgo y maximizar el beneficio. Esta es una técnica especialmente útil cuando no se puede recurrir solamente a los datos históricos.
Agrupamiento de locales en función de su comportamiento: Identificar patrones de demanda similares entre diferentes locales para optimizar la gestión del inventario. Esta técnica se empleaba mucho en el mundo analógico, y se ha potenciado enormemente con los algoritmos de clustering.
No es oro todo lo que reluce. La precisión de los modelos predictivos depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos históricos disponibles. Si los datos son incompletos, incorrectos o sesgados, las predicciones serán inexactas. En este caso, se puede ayudar a la toma de decisiones mediante la simulación de escenarios.
También conviene tener en cuenta la explicabilidad de los modelos. Las redes neuronales, por ejemplo, son excelentes para por ejemplo reconocimiento de imágenes, pero no ofrecen las razones detrás de sus predicciones que nos puedan ayudar a la toma de decisiones informadas como la gestión de un inventario.
No se puede olvidar que los modelos consumen recursos en su implementación (nube, cómputo, licencias) y necesitan mantenimiento para adaptarse a cambios en el contexto, nuevos factores, etc. Aunque se pueden considerar muchos factores externos, siempre hay eventos imprevistos que pueden afectar la demanda y que no se pueden predecir con precisión, como desastres naturales, cambios políticos o pandemias.
Ventajas principales
Sincronizar el inventario con la demanda real ayuda a eliminar almacenamientos innecesarios, con ahorros en almacenaje, menos género vendido con descuento y mejores cifras de sostenibilidad (menos stock sobrante, menos desperdicio).
La IA tiene la doble ventaja de responder con mayor agilidad que un equipo humano a picos o caídas repentinas en la demanda, con lo que se liberan recursos, y devolver previsiones más precisas.
La predicción de demanda es especialmente potente en combinación con técnicas de optimización logística, que proponen p.ej. las rutas óptimas para asegurar que cada local cuenta con el género que necesita, en el momento preciso, al menor coste posible; y de turnos de personal que asigna a cada punto de venta el personal estrictamente necesario, teniendo en consideración todas las particularidades de cada empleado: condiciones laborales, convenio, vacaciones, tipo de contrato, preferencias, etc.
