El pronóstico de la demanda es una práctica crucial en la gestión empresarial, que implica predecir el nivel de demanda futura de productos o servicios. Este proceso es esencial para la planificación estratégica, la optimización de inventarios y la toma de decisiones operativas.
La precisión en el pronóstico de la demanda permite a las empresas reducir costos, mejorar el servicio al cliente y maximizar los ingresos.
Si diriges área de operaciones, abastecimiento, finanzas o ventas con seguridad, tienes un método que te permita estimar las ventas que realizarás y en función de este coordinar las compras a los proveedores y los procesos logísticos.
Nivel de precisión del pronóstico de la demanda
Es simple de entender, es la relación entre lo que esperas que pase y lo que realmente pasó.
Uno de los métodos más comunes se basa en modelos estadísticos que por años ha sido la mejor herramienta posible, pero ¿ya consideraste aplicar inteligencia artificial?
Utilizar Inteligencia Artificial (IA) para el pronóstico de la demanda ofrece una serie de beneficios significativos en comparación con el uso exclusivo de métodos estadísticos tradicionales.
A continuación, detallo algunos de los principales beneficios de la Inteligencia Artificial (IA) en este contexto:
Mayor precisión: La Inteligencia Artificial (IA) puede analizar grandes volúmenes de datos con mayor profundidad y complejidad que los métodos estadísticos tradicionales. Esto permite identificar patrones y correlaciones más sutiles en los datos, lo que conduce a pronósticos más precisos.
Capacidad de aprendizaje continuo: Los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) pueden aprender y adaptarse automáticamente a medida que se recopilan más datos. Esto significa que los modelos de pronóstico basados en Inteligencia Artificial (IA) pueden mejorar su precisión con el tiempo sin necesidad de intervención humana.
Manejo de datos no estructurados: La Inteligencia Artificial (IA) es capaz de manejar datos no estructurados, como imágenes, texto y audio, además de datos numéricos. Esto permite a las empresas aprovechar una gama más amplia de datos para mejorar sus pronósticos.
Flexibilidad: Los modelos de Inteligencia Artificial (IA) pueden manejar una amplia variedad de problemas de pronóstico, desde series temporales hasta datos no lineales y multidimensionales. Esto los hace más adaptables a diferentes tipos de datos y situaciones empresariales.
Análisis de factores externos: La Inteligencia Artificial (IA) puede incorporar automáticamente una amplia gama de variables externas, como condiciones climáticas, eventos sociales y económicos, que pueden afectar la demanda. Esto permite pronósticos más robustos y precisos.
Velocidad de procesamiento: Los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) pueden procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos a una velocidad mucho mayor que los métodos estadísticos tradicionales. Esto permite una generación más rápida de pronósticos y una toma de decisiones más ágil.
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Beneficios de utilizar métodos estadísticos para pronóstico:
Interpretación simplicidad: Los métodos estadísticos tradicionales suelen ser más simples de entender e interpretar que los modelos de Inteligencia Artificial (IA), lo que puede ser beneficioso para usuarios con menos experiencia en análisis de datos y donde precisiones bajas sean suficientes para el negocio.
Menor complejidad computacional: Algunos métodos estadísticos, como el promedio móvil o la regresión lineal, tienen una menor complejidad computacional en comparación con los modelos de Inteligencia Artificial (IA) más avanzados. Esto puede ser útil en situaciones donde los recursos computacionales son limitados.
Menos dependencia de datos: En algunos casos, los métodos estadísticos pueden requerir menos datos para producir pronósticos aceptables en comparación con los modelos de IA, lo que puede ser beneficioso en entornos con datos limitados.
Mayor interpretación causal: Algunos métodos estadísticos, como la regresión lineal, permiten una mayor interpretación de las relaciones causales entre variables, lo que puede ser útil para comprender los factores que impulsan la demanda.
Tanto la Inteligencia Artificial (IA) como los métodos estadísticos tienen sus propios conjuntos de ventajas y desventajas en el pronóstico de la demanda. La elección entre uno u otro depende de diversos factores, como la disponibilidad de datos, la complejidad del problema y los recursos computacionales disponibles. En muchos casos, una combinación de ambos enfoques puede proporcionar los mejores resultados.
¿Qué pasa cuando se mejora la precisión el pronóstico de la demanda?
Mejorar la precisión en el pronóstico de la demanda puede tener un impacto significativo en varias áreas clave de una empresa:
1. Optimización de inventarios:
Al prever con mayor precisión la cantidad y el momento de los productos que se necesitarán, las empresas pueden reducir los niveles de inventario excesivos y evitar las escaseces. Esto conduce a una optimización de los costos de inventario y una mejora en la eficiencia operativa.
2. Reducción de costos:
Al evitar tanto los excedentes como las faltantes de inventario, las empresas pueden reducir los costos asociados con el almacenamiento de inventario no utilizado y los costos relacionados con la falta de existencias, como pérdidas de ventas y costos de envío urgentes. Una mejora de la precisión en el pronóstico de la demanda puede traducirse directamente en ahorros de costos significativos en estas áreas.
3. Mejora en la satisfacción del cliente:
Al garantizar que los productos estén disponibles cuando los clientes los necesiten, las empresas pueden mejorar la satisfacción del cliente. Una mejor gestión de inventarios, impulsada por pronósticos más precisos, puede evitar situaciones en las que los clientes no puedan encontrar los productos que desean o tengan que esperar largos períodos de tiempo para recibirlos. Esto puede conducir a una mayor fidelidad del cliente y a una reputación positiva de la marca.
4. Eficiencia operativa:
Una mejor previsión de la demanda también puede mejorar la eficiencia operativa en toda la cadena de suministro. Al anticipar con mayor precisión las necesidades de los clientes, las empresas pueden optimizar la planificación de la producción, la programación de la mano de obra y la gestión de la cadena de suministro en general. Esto puede reducir los tiempos de inactividad, mejorar la utilización de los recursos y aumentar la productividad en toda la organización.
5. Mejora en la planificación estratégica:
Con pronósticos más precisos, las empresas pueden tomar decisiones estratégicas más informadas sobre inversiones en capacidad, lanzamientos de productos y expansión del mercado. Al tener una comprensión más clara de la demanda futura, las empresas pueden alinear mejor sus estrategias comerciales con las necesidades del mercado y posicionarse para el crecimiento a largo plazo.
Una mejora del en precisión del pronóstico de la demanda puede tener un impacto significativo en la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente, los costos y la planificación estratégica de una empresa. Es un ejemplo de cómo pequeñas mejoras en procesos clave pueden generar beneficios tangibles y significativos en toda la organización.
¿Cuál data debo tener para predecir mi demanda?
Si quisieras implementar la construcción de pronóstico de la demanda con Inteligencia Artificial (IA) solo necesitas data histórica de tus productos que sea 4 veces mayor al tiempo que necesitas predecir. Por ejemplo, si quieres predecir la demanda para los siguientes cuatro meses, necesitas 16 meses de históricos como mínimo.
También debes definir la periodicidad con la que necesitar recibir el pronóstico y los eventos claves que pueden generar algún impacto, pueden ser promociones, eventos sociales o culturales, entre otros.
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Sobre el autor: Luis G Ocampo ha participado en proyectos con tecnologías IBM, Microsoft, Uipath, y PTC, ya sea desde su desarrollo comercial, estructuración o implementación. Haciendo que diferentes compañías de Latinoamérica transformen su modelo de negocio y sean más rentables. Además, está convencido de que un buen manejo de la AI y la automatización de procesos digitales pueden potenciar a las personas y los negocios, generando un futuro sostenible.
