¿Qué es la previsión de demanda de IA?

Las herramientas de IA y otras capacidades tecnológicas (incluidos los algoritmos de machine learning, el análisis predictivo y la automatización) pueden ayudar a mejorar la precisión y la eficacia de los esfuerzos de previsión. Las empresas pueden utilizar la previsión de la demanda con IA para optimizar los niveles de inventario, mejorar la gestión de cadena de suministro o tomar decisiones sobre la producción, los precios y la planificación estratégica.

Este enfoque de planificación de demanda va más allá de los métodos tradicionales de previsión, ya que aprovecha vastos conjuntos de datos y análisis más avanzados para adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado y al comportamiento de los consumidores. Permite a las organizaciones responder rápidamente a las interrupciones, minimizar los desabastecimientos, reducir el exceso de inventario y mantener una ventaja competitiva.

La previsión predice la demanda de los clientes en función del análisis de datos y los patrones. Las empresas confían en él para anticipar la demanda futura para poder alinear la disponibilidad de productos, las compras y la distribución con las tendencias del mercado.

Sin una previsión precisa de la demanda, las organizaciones corren el riesgo de tener un exceso de inventario (que inmoviliza el capital en exceso de inventario) o una escasez de inventario (que puede provocar la pérdida de ventas debido a la escasez). Las predicciones precisas de la demanda pueden mejorar la satisfacción del cliente al garantizar que los productos que desean estén disponibles cuando y donde los quieran.

Los métodos tradicionales de previsión que se basan en el análisis de datos básicos pueden tener dificultades con los cambios o perturbaciones inesperados del mercado. Puede que no sean capaces de abordar los problemas relacionados con nuevos productos que aún no tienen un historial de ventas del que basarse. Al incorporar modelos de IA y algoritmos de machine learning, las organizaciones pueden utilizar una gama más amplia de fuentes de datos, incluidos los datos en tiempo real de los dispositivos del Internet de las cosas (IoT), los medios sociales, los indicadores económicos y las previsiones meteorológicas.

Las soluciones de previsión impulsadas por IA suelen ser más rápidas y eficientes. Por ejemplo, Idaho Forest Group utilizó mejoras con IA para reducir el tiempo de previsión de más de 80  horas a menos de 15. Las soluciones y capacidades de inteligencia artificial también destacan por mejorar la precisión general de las previsiones: un estudio demostró que la IA ayudó a reducir los errores de previsión hasta en un 50 %¹ . Y las soluciones de IA son escalables, lo que les ayuda a adaptarse a las crecientes necesidades empresariales.

La inteligencia artificial puede respaldar forecasting y decisiones basadas en datos de muchas maneras. La IA permite a las empresas incorporar fuentes de datos más amplias, detectar tendencias sutiles y adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes. Estas son algunas de las formas clave en que se aplica la IA:

La IA implementa modelos avanzados como redes neuronales y deep learning para capturar impulsores de demanda complejos y no lineales. Estos modelos son útiles cuando los datos históricos son limitados, como el lanzamiento de un nuevo producto o la entrada en un mercado desconocido. Esta capacidad de "predecir lo impredecible" distingue a la IA de los métodos de forecasting tradicionales, que suelen fallar sin largos historiales de datos.

Los métodos de previsión tradicionales suelen centrarse en datos históricos de ventas, registros de inventario y quizás un puñado de indicadores económicos. La IA amplía drásticamente este alcance. Puede absorber y unificar datos externos de una amplia gama de fuentes estructuradas y no estructuradas: historiales de transacciones, datos de fidelidad de clientes, tráfico del sitio web, reseñas de productos, conversaciones en redes sociales, informes meteorológicos, retrasos en los envíos e incluso acontecimientos geopolíticos.

Al conectarlos todos, la IA crea una imagen más completa de las fuerzas que conforman los patrones de demanda.

A diferencia de los modelos estadísticos estáticos, los sistemas de previsión impulsados por IA aprenden dinámicamente, lo que significa que son iterativos y mejoran continuamente. Los algoritmos de machine learning identifican relaciones dentro de los datos que son demasiado complejos o no lineales para que los métodos de forecasting tradicionales las capturen.

Por ejemplo, podrían descubrir que un cambio de un minuto en la opinión en Internet, combinado con un patrón meteorológico inusual, predice de forma fiable un repunte en determinadas categorías. Con el tiempo, los modelos mejoran gracias al feedback continuo y se actualizan a medida que llegan nuevos datos

El análisis predictivo impulsado por la IA va mucho más allá de la proyección de tendencias en línea recta. Estos modelos tienen en cuenta la estacionalidad, la actividad de la competencia, los precios y las campañas de marketing, pero también integran controladores menos obvios como la incertidumbre económica o la volatilidad de la cadena de suministro. Esto ayuda a las organizaciones a mover de una planificación reactiva ("¿qué ocurrió el año pasado?") a una toma de decisiones proactiva ("¿qué es probable que ocurra a continuación, y por qué?").

Enfoques tradicionales a la planificación de demanda vienen con un retraso entre la recopilación de datos y la toma de decisiones. La IA puede reducir ese retraso. Al procesar la información en tiempo real, permite a las empresas detectar fluctuaciones repentinas de la demanda y responder de inmediato, ya sea ajustando las estrategias promocionales, reasignando el inventario o desviando la logística. Este tipo de agilidad es valioso en mercados de rápido movimiento como la moda, la electrónica y el comercio electrónico.

La previsión de demanda con IA ofrece numerosas ventajas, entre ellas:

Una mayor precisión en las previsiones reduce el riesgo de exceso o desabastecimiento. Con mayor precisión, las empresas obtienen conocimientos que se pueden ejecutar y que pueden respaldar mejor la planificación estratégica y las decisiones basadas en datos.

Los sistemas de IA se adaptan rápidamente a los cambios y disrupciones del mercado, lo que puede ayudar a las empresas a mantenerse competitivas y a responder eficazmente a los cambios en la demanda.

Al minimizar el exceso de inventario y optimizar la asignación de recursos, la IA reduce los costes operativos y mejora la eficiencia financiera general.

Tener productos disponibles cuando los clientes los quieren mejora la experiencia del cliente y genera lealtad.

La IA descubre patrones y tendencias, lo que permite a las empresas tomar decisiones estratégicas informadas basadas en conocimientos prácticos.

La IA agiliza la cadena de suministro y los procesos de inventario, automatizando tareas repetitivas y ahorrando tiempo y esfuerzo.

A pesar de su potencial, la previsión de la demanda basada en IA no está exenta de retos.

Los datos históricos de ventas inexactos o incompletos pueden socavar incluso los modelos de IA más avanzados. Además, la dependencia de datos externos, como el sentimiento de las redes sociales, puede introducir complicaciones si las fuentes de datos no son fiables o están sesgadas.

Adoptar soluciones de IA e integrarlas con las partes existentes de la empresa puede ser complejo o requerir una inversión sustancial en tecnología y experiencia.

Las empresas que adoptan la IA deben tener en cuenta las cuestiones clave de cómo proteger la protección de datos y la seguridad de los datos y garantizar el cumplimiento de la evolución de la normativa de datos.

A pesar de estos retos, los avances en la tecnología de IA siguen abordando muchas de estas limitaciones, lo que hace que la previsión de la demanda basada en la IA sea cada vez más accesible y fiable.

Alrededor del 88 % de los ejecutivos de venta minorista dicen que la previsión de la demanda es un área clave para mejorar a través de la IA. Los minoristas utilizan herramientas de previsión de IA para predecir la demanda de los clientes, optimizar los niveles de inventario y planificar campañas de marketing. Por ejemplo, Walmart ha adoptado la detección de demanda con IA para analizar el clima, los eventos locales y las tendencias de compra de los clientes, mejorando la precisión de la predicción². Los algoritmos de IA también han ayudado a los principales minoristas a integrar datos en tiempo real de las ventas en línea y en tienda para ajustar el inventario de forma dinámica.

Los proveedores de energía utilizan sistemas de IA para prever la demanda de electricidad y combustible, teniendo en cuenta la dinámica del mercado, los patrones meteorológicos y el comportamiento de los consumidores. Estas previsiones ayudan a equilibrar la oferta y la demanda, a evitar interrupciones y a planificar los períodos de mayor uso.

Los restaurantes y los fabricantes de alimentos confían en los modelos de IA para predecir la demanda estacional y evitar el exceso de existencias de artículos perecederos. Las cadenas de comida rápida y los minoristas de comestibles han utilizado previsiones de IA para modelar cambios en la demanda vinculados a acontecimientos deportivos, días festivos e incluso tendencias alimentarias impulsadas por las redes sociales³.

Los hospitales y las empresas farmacéuticas utilizan la IA para prever la demanda de suministros médicos, garantizando unas existencias adecuadas durante las emergencias o los picos estacionales. Durante la pandemia de COVID-19, las plataformas de análisis predictivo ayudaron a prever las necesidades de equipo de protección personal y la demanda de distribución de vacunas, reduciendo la escasez en áreas críticas, y ayudaron a los organismos de salud a comunicarse mejor con el público.

Los fabricantes aprovechan las previsiones impulsadas por IA para alinear los cronogramas de producción con la demanda futura, reduciendo el desperdicio y mejorando la eficiencia. Por ejemplo, el soporte con IA ayudó a Novolex, un fabricante de envases, a reducir el exceso de inventario en un 16 % y a acortar los ciclos de planificación de semanas a solo días. Al integrar datos históricos de ventas, datos de la cadena de suministro e indicadores de mercado externos, los fabricantes pueden responder de forma proactiva a los cambios en la demanda en lugar de reaccionar después de que se produzcan interrupciones.

Los modelos de previsión de IA ayudan a los stakeholders de la cadena de suministro a hacer frente a las interrupciones al proporcionar conocimiento en tiempo real sobre la demanda, la oferta y las condiciones generales del mercado. Como resultado, los líderes de la cadena de suministro pueden mantener los niveles de servicio incluso cuando factores externos, como retrasos en los puertos o escasez de suministros, interrumpen los plazos.

Las compañías aéreas y los hoteles utilizan la previsión basada en la IA para optimizar las estrategias de precios, gestionar el personal y asignar los recursos. Por ejemplo, los grupos hoteleros utilizan las herramientas de IA para alinear la disponibilidad y los precios de las habitaciones con los picos de demanda durante las grandes conferencias o la temporada turística, lo que aumenta las tasas de ocupación y los ingresos.

La IA es una parte necesaria de los procesos de planificación de demanda para las empresas que buscan adelantarse a los cambios del mercado y mantenerse al día con los competidores. Una encuesta de IBM reveló que el 90 % de los ejecutivos esperan que los flujos de trabajo de la cadena de suministro incluyan ayuda de asistentes de IA y automatización para 2026.

Para implementar con éxito la previsión de demanda impulsada por IA, las empresas deben:

1. Evaluar las necesidades empresariales: defina los objetivos e identifique las metas o retos específicos que pueden tener dirección de las soluciones de IA.
2. Elegir los proveedores adecuados: seleccione herramientas y proveedores de IA que se ajusten a los requisitos de la organización.
3. Utilizar datos de alta calidad: invierta en procesos sólidos de recopilación y limpieza de datos para mejorar la precisión de las previsiones.
4. Involucrar a los stakeholders: educar a todos los involucrados sobre los beneficios de los sistemas de IA y cómo se pueden utilizar. Establecer prácticas de privacidad de datos, imparcialidad y mitigación de sesgos para una buena gobernanza.
5. Supervisar e iterar a lo largo del tiempo: evalúe y perfeccione continuamente los modelos de IA para adaptarlos a las cambiantes condiciones del mercado.