La inteligencia artificial (IA) y el machine learning, una rama de la IA, han cambiado de raíz la forma de operar de las empresas. Gartner prevé que en 2026 el 95 % de las decisiones basadas en datos estarán automatizadas al menos en parte. Aun así, muchas empresas no consiguen aprovechar todo el potencial de la IA. De hecho, Gartner también concluyó que solo el 10 % de los CEO afirma que su empresa usa la IA de forma estratégica, y solo el 9 % de los líderes tecnológicos dice tener una visión de la IA claramente definida.
Esta brecha entre el potencial de la IA y su adopción real es una gran oportunidad para que las empresas ganen ventaja competitiva, sobre todo en la gestión de la supply chain, donde la incertidumbre es la norma. El software de previsión de la demanda basado en IA puede mejorar mucho la precisión de las predicciones, lo que lo convierte en una pieza clave del software moderno de planificación de la supply chain.
Sin embargo, conviene tener claro que la IA y el machine learning no son soluciones mágicas para los retos de la supply chain. El éxito real depende de datos de calidad, modelos sofisticados y experiencia práctica, y ahí es donde ToolsGroup marca la diferencia.
El secreto de una previsión de la demanda más inteligente
La IA y el machine learning han avanzado mucho desde que fuimos pioneros en aplicarlos a la planificación de la supply chain hace más de una década, pero el éxito real no depende solo del machine learning. ¿El secreto? Combinar el machine learning con la planificación probabilística de la demanda. Décadas de experiencia desarrollando software de gestión de la supply chain nos han enseñado que la previsión no puede depender solo del machine learning. Hace falta una base estadística sólida para gestionar la imprevisibilidad inherente a la demanda. Por eso defendemos un enfoque híbrido, que integra probabilistic forecasting y machine learning para lograr predicciones de demanda más precisas y optimizar los niveles de inventario en las operaciones de la supply chain.Las ventajas de la planificación probabilística de la demanda
A diferencia de los métodos convencionales, que se centran en la demanda media, la planificación probabilística de la demanda ofrece varios resultados posibles junto con la probabilidad de que ocurran. También llamada previsión probabilística, trabaja junto con el software de previsión de la demanda basado en IA para analizar múltiples variables de demanda e identificar la probabilidad de cada resultado posible. Este enfoque tiene en cuenta tanto la frecuencia como el tamaño de las líneas de pedido, dos datos críticos que las herramientas de previsión tradicionales suelen pasar por alto. El resultado son predicciones de demanda más precisas, obtenidas de forma más rápida y eficiente que con los métodos que se basan solo en el histórico de demanda. Esto es especialmente valioso para los SKU imprevisibles, de baja rotación y de long tail, y para los productos con poco o ningún histórico de pedidos. Con la previsión probabilística, las empresas pueden optimizar mejor su supply chain, mantener niveles de inventario óptimos y construir una supply chain más resiliente.Por dónde empezar con la previsión probabilística
- Empieza con un modelo probabilístico autoadaptativo que aproveche datos históricos de demanda granulares. Es clave para el éxito cuando se incorpora machine learning avanzado y, por sí solo, ya aporta beneficios importantes.
- Mejora tu previsión base aplicando tecnología de machine learning para obtener una base más robusta y fiable que modele con precisión los factores que influyen en la demanda.
- Añade capacidades de machine learning más sofisticadas que incorporen fuentes de datos externas para entender mejor los patrones de demanda y la dinámica real de la supply chain.
