La Inteligencia Artificial está transformando las previsiones de demanda

La previsión de demanda se ha convertido en un factor decisivo para las empresas, ya que les permite realizar una planificación previa eficiente y eficaz. En el sector retail, por ejemplo, permite optimizar procesos en una cadena logística gracias a tener una buena previsión de venta de cada producto.

Tradicionalmente, se han utilizado diferentes métodos para realizar previsiones de demanda. En su mayoría, se trataba de métodos basados en un sencillo enfoque: asumir un comportamiento similar al de momentos anteriores, pero sin tener en cuenta otros factores de gran relevancia. Por ejemplo, asumir que mi demanda en junio del actual año, será igual a la del año anterior, es una metodología que puede ser suficiente en los casos más sencillos, pero no tiene en cuenta otras variables que también afectan a la demanda: clima, eventos, festividades, campañas comerciales…

Los modelos basados en IA, cuentan con una serie de ventajas respecto a los métodos más tradicionales, ya que son capaces de aprender de esas casuísticas complejas que mencionábamos con anterioridad y, de esta forma, afinar la predicción. Cuantos más factores asociados a la demanda, mejores prestaciones ofrecerán estos modelos, algo totalmente contrario a los métodos tradicionales.

La utilización de Inteligencia Artificial, también ofrece un alto grado de automatización y especialización. A través del Machine Learning, podemos crear un modelo específico para cada producto, cada uno de ellos capaz de crear predicciones individualizadas de manera automática con la frecuencia deseada. El resultado de esta aplicación, es un significativo ahorro de recursos en comparación con los métodos manuales. Otro punto a destacar, es el aprendizaje continuo, que implica que la Inteligencia Artificial permite dotar a los modelos de un alto grado de dinamismo, por lo que a medida que recibe nuevos datos, sigue aprendiendo.

Para concretar aún más los beneficios de la IA en las previsiones de demanda, éstos se suelen traducir en mejoras de hasta un 30% en el acierto de la previsión.

Ahora bien, ¿cómo puedo aplicar este tipo de tecnología a mi negocio? En primer lugar, es fundamental para aplicar estas técnicas de IA disponer de datos. Disponer de datos históricos, tanto de la demanda como de factores internos y externos que han afectado a la demanda, es la base para pensar en aplicar Inteligencia Artificial.

La mejor opción, es llevar a cabo una transición suave que nos aleje de la conocida «resistencia al cambio», especialmente en aquellos procesos manuales. El objetivo de la IA no es sustituir, sino ayudar al experto, quien seguirá siendo el que tome la decisión final. La diferencia, es que contará con una previsión de demanda fiable que habrá tenido en cuenta una gran cantidad de factores.

¿Conocías cómo la Inteligencia Artificial está transformando las previsiones de demanda? En Solver, aplicamos Inteligencia Artificial para empresas, ofreciendo soluciones aplicadas a diferentes sectores para mejorar la toma de decisiones empresariales.

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