Che cos'è la previsione tramite AI?

La previsione gioca un ruolo centrale sia nella pianificazione strategica sia nelle esigenze quotidiane dell'azienda. Quando le previsioni si rivelano errate, le organizzazioni potrebbero produrre in eccesso, avere scorte insufficienti, spendere troppo per la manodopera o perdere opportunità di guadagno. Anche piccoli errori di previsione possono influenzare i livelli di servizio, i costi e la soddisfazione del cliente.

Le previsioni basate sull'AI sono diventate sempre più comuni perché gli ambienti aziendali sono più dinamici di prima. Le tendenze di mercato cambiano più rapidamente, fattori esterni come le condizioni meteorologiche o i cambiamenti politici creano volatilità e le aziende ora monitorano molti più dati interni ed esterni rispetto al passato.

In tale contesto, le organizzazioni hanno bisogno di sistemi di previsione in grado di gestire un elevato numero di prodotti e sedi, adattandosi al contempo alle condizioni mutevoli. L'obiettivo è utilizzare l'AI per produrre previsioni più accurate.

La previsione tramite AI viene utilizzata per supportare il processo decisionale in situazioni in cui i risultati dipendono da molte variabili, frequenti fluttuazioni o rapidi cambiamenti di mercato. Gli obiettivi comuni includono:

• Migliorare l'accuratezza delle previsioni: riduce errori costosi, come stockout o detenzione di inventario in eccesso.

• Ottimizza l'allocazione delle risorse: aiuta ad allineare le operazioni aziendali per migliorare l'efficienza.

• Anticipare le interruzioni e le tendenze di mercato: permette ai team di prepararsi meglio ai cambiamenti di domanda e offerta.

• Semplificare i workflow di previsione: rende più facile aggiornare le previsioni tramite automazione.

• Supportare decisioni strategiche con dati in tempo reale: permette di aggiornare continuamente le previsioni in base alle nuove informazioni.

• Scalare il lavoro di forecasting tra le operazioni globali: crea coerenza e allineamento tra molti prodotti e regioni.

Le aziende si affidano a lungo alle previsioni per trasformare l'incertezza in piani. Questo processo include la stima della domanda dei clienti, delle entrate, delle esigenze di inventario, del flusso di cassa e del personale in modo che possano fare scelte più intelligenti di allocazione delle risorse.

Prima dell'AI, questo lavoro avveniva spesso in un foglio di calcolo, supportato dal giudizio di un esperto e da modelli statistici familiari. Questi metodi di previsione tradizionali sono ancora importanti, ma il processo di previsione è sempre più complesso. La domanda è modellata a velocità maggiori e da più variabili.

Inoltre, ora le aziende tracciano un numero maggiore di segnali su più fonti di dati, dalle transazioni e dall'utilizzo dei prodotti ai modelli meteorologici, agli indicatori economici fino ai social media. Il monitoraggio di queste informazioni porta a dati più ricchi, ma anche più difficili da gestire.

I metodi di previsione dell'AI differiscono in diversi modi:

• Ricchezza delle caratteristiche: i modelli AI possono incorporare più driver (ad esempio, promozioni, indicatori economici, modelli meteorologici, mix di canali, traffico web, segnali dei social media) rispetto agli approcci classici.

• Schemi non lineari: i modelli di apprendimento automatico e gli algoritmi di apprendimento automatico possono riconoscere e adattarsi a relazioni e interazioni non lineari che sono più difficili da notare nei modelli statistici standard.

• Apprendimento continuo: gli approcci basati sull'AI possono aggiornarsi con l'arrivo di nuovi dati, il che rende le previsioni più accurate durante le interruzioni e i cambiamenti del mercato.

• Automazione: la previsione basata su AI può automatizzare alcune fasi del lavoro di previsione, come l'aggiornamento dei dati o i processi di backtesting. Aiuta la scalabilità, poiché l'automazione può essere applicata a migliaia di elementi.

• Rischi diversi: i modelli di AI possono essere altamente reattivi, ma dipendono in modo significativo dalla qualità dei dati e dalla corretta convalida. Se queste misure di sicurezza non sono in atto, le prestazioni potrebbero variare. I modelli tradizionali sono in genere più prevedibili, ma potrebbero perdere informazioni o modelli importanti in ambienti dinamici.

In pratica, molti processi di previsione combinano entrambi gli approcci. Modelli statistici più semplici forniscono coerenza e trasparenza, mentre il machine learning viene utilizzato per migliorare le prestazioni e l'analisi dei dati in aree dove ci sono più segnali di dati e schemi più complessi.

Nella maggior parte delle organizzazioni, la previsione dell'AI segue un ciclo regolare. Vengono raccolti nuovi dati e applicata l' analytics predittiva. Dopo questi due passaggi, viene generata la previsione. Infine, le prestazioni vengono misurate in base a metriche chiave e i modelli vengono aggiornati secondo necessità. Le previsioni possono poi essere utilizzate in riunioni di pianificazione, dashboard e decisioni operative.

Il primo passo nella previsione è chiarire l'obiettivo aziendale. Le organizzazioni definiscono cosa deve essere previsto (ad esempio, ricavi, unità di prodotto, volume di chiamate) insieme all'orizzonte temporale richiesto e al livello di dettaglio.

La previsione è collegata a decisioni specifiche riguardanti inventario, personale, pianificazione finanziaria o altre questioni.

I set di dati rilevanti vengono consolidati da più fonti di dati. Queste fonti di dati includono dati storici (ad esempio, vendite, ordini, utilizzo), dati sul comportamento dei consumatori, fattori esterni (ad esempio, indicatori economici, modelli meteorologici) e segnali comportamentali derivanti dall'attività web o dai social media.

I dati vengono controllati per errori, valori mancanti e incongruenze. Categorie come prodotti, regioni e periodi di tempo sono standardizzate, in modo che tutto risulti allineato correttamente.

Le organizzazioni valutano tipicamente molteplici modelli di previsione, inclusi modelli statistici classici, modelli di machine learning e approcci deep learning, come le reti neurali.

Questi modelli AI sono addestrati a rilevare degli schemi su molte variabili contemporaneamente. Per esempio, sono in grado di riconoscere che l'impatto dei prezzi, delle promozioni o del clima può cambiare a seconda della stagione, della regione o del segmento di clientela. Questo processo consente di cogliere relazioni più complesse rispetto alle semplici tendenze rettilinee.

Per valutare una previsione, i team verificano quanto le previsioni passate corrispondano ai risultati reali. Esaminano l'entità degli errori, se il modello tende a sovrastimare o sottostimare i risultati e quali implicazioni potrebbero avere tali errori per l'azienda. Potrebbero anche verificare la presenza di distorsioni e altri standard.

I modelli vengono anche testati a posteriori, cioè vengono testati prima su periodi di tempo precedenti per vedere come si sarebbero comportati al fine di valutare l'affidabilità in futuro.

Una volta convalidate, le previsioni vengono integrate nelle dashboard, nei sistemi aziendali o negli strumenti di pianificazione utilizzati dall'organizzazione. Molti sistemi basati sull'AI supportano l'automazione, che consente loro di effettuare aggiornamenti man mano che diventano disponibili nuovi dati o dati in tempo reale.

Poiché i mercati e il comportamento dei clienti cambiano nel tempo, i sistemi di previsione vengono controllati regolarmente per assicurarsi che continuino a funzionare bene. Se l'accuratezza diminuisce o i pattern dei dati cambiano, i modelli vengono aggiornati e riaddestrati.

Processi di recensione e approvazione chiari aiutano le previsioni a rimanere affidabili.

Le organizzazioni adottano previsioni basate sull'AI per migliorare sia la qualità che la velocità della pianificazione:

• Maggiore precisione delle previsioni: utilizzando modelli di machine learning e attingendo da una gamma più ampia di fonti di dati, la previsione dell'AI offre previsioni più accurate rispetto agli approcci basati su input limitati. Questa accuratezza è particolarmente preziosa in ambienti volatili caratterizzati da rapidi cambiamenti di mercato e interruzioni periodiche.

• Previsione più rapida: l'automazione integrata consente alle previsioni di aggiornarsi man mano che diventano disponibili nuovi dati, riducendo gli aggiornamenti manuali e abbreviando le tempistiche di pianificazione. Questo processo aiuta i team a rispondere più rapidamente e a mantenere la previsione allineata alle condizioni attuali.

• Migliore allocazione delle risorse: previsioni finanziarie, di vendita e di domanda più affidabili potrebbero portare a decisioni più intelligenti e basate sui dati su inventario, personale e budget. Quando le previsioni migliorano, le organizzazioni possono adattare meglio l'offerta, la manodopera e i fondi alla domanda prevista.

• Maggiore scalabilità: i sistemi di AI possono produrre e aggiornare simultaneamente un gran numero di previsioni. Questa funzionalità aiuta le organizzazioni in crescita a gestire la complessità senza sforzi manuali aggiuntivi.

• Supporto decisionale più forte: invece di fornire un solo numero, molti strumenti di previsione dell'AI mostrano una serie di possibili risultati e consentono ai team di esplorare diversi scenari. Questo processo aiuta i leader a capire cosa potrebbe accadere sotto diverse ipotesi e a fare scelte più sicure, soprattutto quando la posta in gioco è alta.

La previsione tramite AI offre risultati solidi se implementata con attenzione, ma non è priva di sfide. Le questioni da considerare comprendono i seguenti aspetti:

• Qualità dei dati: i modelli AI si basano su dati di alta qualità, accurati e ben strutturati. Una chiara definizione della proprietà e della governance dei dati è fondamentale per mantenere elevate le prestazioni.

• Condizioni mutevoli: i cambiamenti del mercato, le nuove normative o le interruzioni della fornitura possono alterare i modelli. Il monitoraggio e la riqualificazione regolari aiutano le previsioni a rimanere allineate alla situazione attuale.

• Trasparenza e fiducia: i decisori devono sentirsi a proprio agio nell'utilizzare la previsione. Essere in grado di vedere cosa ha influenzato i numeri e di metterli in discussione o modificarli quando necessario aiuta a creare fiducia.

• Processi operativi: un sistema di previsione AI efficace richiede il monitoraggio, il controllo delle versioni e l'integrazione nei workflow di pianificazione.

Comprendere queste considerazioni è fondamentale per assicurarsi che le previsioni dell'AI vengano distribuite con i dati giusti, la governance dei dati e l'allineamento aziendale.