Previsión de demanda para el sector retail
La previsión de demanda a través de la IA como elemento clave para la transformación digital del sector retail
Por un lado, tenemos a una inmensa mayoría de personas queriendo hablar de la Inteligencia Artificial, deseando entender qué es y, cómo puede ser un elemento clave en su negocio. Por el otro, tenemos profesionales, entre los que me encuentro, fascinados por el potencial de la misma, ansiosos de conocer la última innovación que se ha logrado alcanzar gracias a las técnicas más avanzadas de IA.
Todo esto nos lleva a conocer cómo un algoritmo nos puede anticipar enfermedades como el Alzheimer, un glaucoma o el cáncer; o como los asistentes virtuales, resuelven las barreras de la distancia o de la disponibilidad horaria de los clientes; o cómo los coches prescindirán de sus conductores gracias a sofisticados sistemas de sensorización, de modelos de Computer Visión y modelos complejos de Machine Learning.
Todo esto podría llevar a pensar que las empresas tienen un nivel de madurez en elevado en Inteligencia Artificial y que lo aplican a sus procesos de negocio de forma generalizada para mejorar su competitividad. La realidad es que, no sólo el nivel de implementación de tecnología de IA aplicada a procesos de negocio es sorprendentemente baja, sino que la mayoría de las compañías prefieren invertir en proyectos muy disruptivos en lugar de en aplicaciones más acotadas que mejoren su eficiencia, incluso cuando el business case es tremendamente favorable. ¿Por qué ocurre esto?
Nuestra experiencia nos dice que los proyectos de IA son mayoritariamente iniciados desde el departamento de innovación o tecnología. Suelen estar más alejados de las áreas de negocio, donde su aplicación es más directa y tiene un impacto mayor en el resultado de las compañías. Puede que llevado por una menor comprensión del potencial de la Inteligencia Artificial frente a otros procesos más tradicionales, por barreras a soluciones complejas que no siempre se pueden explicar al 100 % o por un rechazo a depender del departamento técnico.
En mi opinión, sólo las compañías que resuelvan estas dificultades y generen una cultura en torno a la IA en su negocio, aprovecharán todo el potencial que tiene hoy la Inteligencia Artificial: lograr eficientar sus procesos de negocio para mejorar los productos y servicios a sus clientes, mejorar sus operaciones internas para tener los mejores márgenes y ofrecer el mejor precio, con un mayor beneficio que sus competidores.
De todos los procesos de negocio donde los modelos avanzados de IA pueden ser determinantes, hay uno que es extraordinariamente estratégico para las compañías y que está particularmente desaprovechado: La previsión de demanda. Si bien los modelos de Machine Learning tienen excelentes resultados con todas las previsiones que debemos hacer en el día a día de una compañía, una buena previsión de demanda es “todo” para tener un buen servicio, un buen modelo operativo y logístico y, en resumen, buenos resultados económicos.
Si bien algunos sectores con poco transaccional o poca complejidad pueden operar con modelos sencillos de previsión basados en comportamientos pasados, para la mayoría de las compañías la realidad es bastante más compleja. Cada vez más, intervienen factores internos y externos con casuísticas extremadamente complejas que hacen muy complicado acertar en las previsiones. En el caso del retail, el volumen de transacciones, de referencias y la relevancia de la eficiencia logística para dar un buen servicio al cliente, hacen que las previsiones y, en particular, la previsión de demanda sea uno de los elementos más relevantes de competitividad.
La Inteligencia Artificial, aporta a la previsión de demanda una mayor precisión, más fiabilidad, un proceso automatizado que se puede actualizar con la frecuencia deseada y más ahorros en recursos dedicados al proceso. Basados en la experiencia de Solver, un buen desarrollo de modelos de IA puede mejorar la previsión de demanda entre un 30 y un 50 % la fiabilidad. Precisamente, el punto fuerte de la Inteligencia Artificial pasa por poder aprender de las complejas casuísticas de las que hablábamos anteriormente, con el objetivo de poder afinar la predicción. De esta forma, estos modelos mejoran sus prestaciones cuantos más factores asociados a la demanda utilicemos. Es clave disponer de tecnologías avanzadas de gestión del dato y computación como las de Amazon Web Services ante soluciones críticas que deben funcionar las 24 horas los 7 días de la semana.
Es el momento de que todos aquellos en el sector retail o en sectores con gran complejidad, inicien el camino de la transformación de sus compañías, tan necesaria, gracias a la Inteligencia Artificial. Más allá de crear un área de innovación, invitamos a formar a sus empleados en la IA, lo que será la gran revolución de esta década y a abordar proyectos con retornos en el corto plazo, empezando por revisar la previsión de demanda.
Autor: Victoria Corral
