La evolución en la predicción de la demanda; el papel de los algoritmos de IA

Antaño, la predicción de la demanda dependía de la experiencia y la intuición de los gerentes. Se analizaban ventas pasadas, tendencias del mercado y factores económicos, pero el margen de error era alto. Con la llegada de los sistemas por ordenador, los modelos estadísticos mejoraron la precisión, pero aun así no podían adaptarse lo suficientemente rápido a los cambios inesperados en el mercado.

Sin embargo, hoy en día, la inteligencia artificial lo ha cambiado todo, revolucionando este proceso y permitiendo predicciones en tiempo real con un nivel de precisión sin precedentes.  Los algoritmos de la IA han convertido en realidad lo que antes sonaba a ciencia ficción.

Para realizar las predicciones, los algoritmos de machine learning no solo analizan datos históricos, sino que también incorporan patrones de consumo, condiciones meteorológicas, tendencias en redes sociales e incluso eventos globales para anticiparse a los posibles cambios que pueda sufrir la demanda.

¿Cómo funcionan estos algoritmos de IA? Los modelos de IA procesan grandes volúmenes de datos (Big Data) en tiempo real, detectando correlaciones que serían imposibles de identificar para un analista humano. Entre los enfoques más utilizados se encuentran:

• Redes neuronales artificiales. Simulan el funcionamiento del cerebro humano, identificando patrones complejos en los datos de consumo.
• Modelos de series temporales. Analizan tendencias pasadas y actuales para proyectar la demanda futura.
• Deep Learning (Aprendizaje profundo). Se ajusta continuamente a los cambios del mercado, mejorando su precisión con cada interacción.

Un ejemplo práctico de esto es el gigante del comercio electrónico Amazon, que emplea IA para predecir qué productos comprarán los clientes antes incluso de que realicen un pedido, optimizando el almacenamiento y la distribución de sus productos.

Es por ello que la aplicación de la IA en la predicción de la demanda está transformando radicalmente la logística y el transporte. Una transformación muy beneficiosa que permite reducir los costos, ya que las empresas pueden planificar sus envíos con mayor eficiencia, reduciendo tiempos de entrega y costos de combustible.

Por otra parte, al haber menos desperdicio de inventario y menor necesidad de almacenamiento innecesario se optimizan los recursos y se mejora la eficiencia operativa, lo que a su vez contribuye a aumentar la rentabilidad del negocio.

Todo lo anteriormente expuesto, también influye de forma notable en la mejora de la sostenibilidad, ya que, al reducir residuos y también emisiones de carbono, evitando movimientos innecesarios de mercancías, se produce un menor impacto ambiental.

Además, al anticiparse a las necesidades y preferencias de los consumidores, las empresas pueden ajustar su inventario y ofertar productos de manera más efectiva. Esto significa que los clientes encontrarán los productos que desean disponibles cuando los necesiten, lo que garantiza entregas más rápidas y precisas y mejora notablemente la experiencia de compra. Todo esto se traduce en una mayor confianza del cliente en la marca, lo que fomenta la lealtad y aumenta la satisfacción del cliente.

El futuro de la predicción de la demanda con IA es emocionante. Con el avance de la tecnología, la capacidad de procesamiento de estos algoritmos aumentará exponencialmente, permitiendo predicciones aún más precisas.

Las empresas deben adoptar estas tecnologías para poder ofrecer una cadena de suministro más eficiente, sostenible y centrada en el cliente. La pregunta no es si estas tecnologías se adoptarán o no, sino cuán rápido las empresas se habrán sumado a esta revolución.