¿Qué es el pronóstico de la demanda de IA?

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

Este enfoque de la planificación de la demanda va más allá de los métodos tradicionales de pronóstico al aprovechar vastos conjuntos de datos y analytics más avanzados para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y al comportamiento del consumidor. Permite a las organizaciones responder rápidamente a las interrupciones, minimizar los desabastecimientos, reducir el exceso de inventario y mantener una ventaja competitiva.

El pronóstico 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 un pronóstico preciso de la demanda, las organizaciones corren el riesgo de tener un exceso de existencias (que inmoviliza el capital en exceso de inventario) o una escasez de existencias (que puede provocar pérdidas de ventas debido a la escasez). Las predicciones precisas de la demanda pueden mejorar la satisfacción del cliente al garantizar que los productos que desea estén disponibles cuándo y dónde los desea.

Los métodos de pronóstico tradicionales que se basan en el análisis básico de datos pueden tener dificultades con cambios o interrupciones inesperados del mercado. Es posible que no puedan dirigir problemas relacionados con nuevos productos que aún no tienen un historial de ventas al que recurrir. Al incorporar modelos de IA y algoritmos de machine learning, las organizaciones pueden utilizar una gama más amplia de fuentes de datos, incluidos datos en tiempo real de dispositivos de Internet de las cosas (IoT), redes sociales, indicadores económicos y pronósticos meteorológicos.

Las soluciones de pronóstico impulsadas por IA suelen ser más rápidas y eficientes. Por ejemplo, Idaho Forest Group utilizó mejoras impulsadas por IA para reducir el tiempo de pronóstico de más de 80 horas a menos de 15. Las soluciones y capacidades de inteligencia artificial también se destacan en la mejora de la precisión general del pronóstico, un estudio mostró 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 el pronóstico de la demanda y las 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 despliega modelos avanzados, como redes neuronales y aprendizaje profundo, 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 pronóstico tradicionales, que suelen fallar sin largos historiales de datos.

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

Al conectarlos a todos, la IA crea una imagen más completa de las fuerzas que dan forma a 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 el sentimiento en línea, combinado con un patrón climático inusual, predice de manera confiable un aumento en ciertas categorías. Con el tiempo, los modelos mejoran a través de retroalimentación continua, actualizándose a medida que nuevos datos fluyen en

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

Los enfoques tradicionales de planeación de la demanda vienen con un desfase entre la recopilación de datos y la toma de decisiones. La IA puede reducir ese retraso. Al procesar información en tiempo real, permite a las compañías detectar fluctuaciones repentinas en la demanda y responder de inmediato, ya sea que eso signifique ajustar estrategias promocionales, reasignar inventario o redirigir la logística. Este tipo de agilidad es valiosa en mercados de rápida evolución, como la moda, la electrónica y el comercio electrónico.

El pronóstico de la demanda impulsado por IA ofrece numerosas ventajas, entre ellas:

La precisión mejorada de los pronósticos reduce el riesgo de exceso o desabastecimiento. Con mayor precisión, las empresas obtienen insights aplicables en la práctica 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 compañías a mantener competitivas y responder de manera efectiva a la demanda cambiante.

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

Tener productos disponibles cuando los clientes los quieren conduce a una mejor experiencia del cliente y genera lealtad.

La IA descubre patrones y tendencias, lo que permite a las compañías tomar decisiones estratégicas informadas basadas en insights aplicables en la práctica.

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

A pesar de su potencial, el pronóstico de la demanda basado en IA no está exenta de desafíos.

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 confiables o están con sesgo.

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

Las empresas que adoptan la IA deben considerar las cuestiones clave de cómo proteger la privacidad de datos y garantizar el cumplimiento de las normativas de datos en evolución.

A pesar de estos desafíos, los avances en la tecnología de IA continúan abordando muchas de estas limitaciones, lo que hace que el pronóstico de la demanda basada en IA sea cada vez más accesible y confiable.

Alrededor del 88 % de los ejecutivos de venta minorista dicen que el pronóstico de la demanda es un área clave para mejorar a través de la IA. Los minoristas emplean herramientas de pronóstico de IA para predecir la demanda de los clientes, optimizar los niveles de inventario y planear campañas de marketing. Por ejemplo, Walmart adoptó la detección de demanda impulsada por IA para analizar el clima, los eventos locales y las tendencias de compra de los clientes, mejorando la precisión del pronóstico.² Los algoritmos de IA también ayudaron a los principales minoristas a integrar datos en tiempo real de las ventas en línea y en la tienda para ajustar el inventario de forma dinámica.

Los proveedores de energía utilizan sistemas de IA para el pronóstico de la demanda de electricidad y combustible, teniendo en cuenta la dinámica del mercado, los patrones climáticos y el comportamiento del consumidor. Estos pronósticos ayudan a equilibrar la oferta y la demanda, evitar interrupciones y 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 el pronóstico de IA para modelar los cambios de demanda vinculados a eventos deportivos, vacaciones e incluso tendencias alimentarias impulsadas por las redes sociales.³

Los hospitales y las empresas farmacéuticas utilizan la IA para pronosticar la demanda de suministros médicos, garantizando un stock adecuado durante emergencias o picos estacionales. Durante la pandemia de COVID-19, las plataformas de análisis predictivos ayudaron a pronosticar las necesidades de equipos de protección personal y la demanda de distribución de vacunas, reduciendo la escasez en áreas críticas, y ayudaron a las agencias de salud a comunicarse mejor con el público.

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

Los modelos de pronóstico de IA ayudan a los stakeholders de la cadena de suministro a lidiar con las interrupciones al proporcionar insights 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 suministro, interrumpen los plazos.

Las aerolíneas y los hoteles utilizan el pronóstico basado en IA para optimizar las estrategias de Precios, gestionar la dotación de personal y asignar Recursos. Por ejemplo, los grupos hoteleros están aprovechando 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, aumentando las tasas de ocupación y los ingresos.

La IA es una parte necesaria de los procesos de planeación de la demanda para las compañías que buscan mantener a la vanguardia de los cambios del mercado y mantener al día con los competidores. Una encuesta de IBM encontró 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 el pronóstico de la demanda impulsado por IA, las empresas deben:

1. Evalúe las necesidades del negocio: defina objetivos e identifique metas o desafíos específicos que las soluciones de IA puedan abordar.
2. Elija los proveedores adecuados: Seleccione herramientas y proveedores de IA que se ajusten a los requisitos de la organización.
3. Utilice datos de alta calidad: invierta en procesos sólidos de recopilación y limpieza de datos para mejorar la precisión de los pronósticos.
4. Involucre a los stakeholders: eduque a todos los involucrados sobre los beneficios de los sistemas de IA y cómo se pueden utilizar. Establezca 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 condiciones cambiantes del mercado.