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Empresas inteligentes necesitan un forecast inteligente

La pandemia ha planteado una nueva realidad, y las organizaciones tienen que estar preparadas para la presente y futura disrupción de la industria.


14 junio , 2022  |   Blog - Data & Innovation
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Empresas inteligentes necesitan un forecast inteligente

La pandemia ha planteado una nueva realidad, y las organizaciones tienen que estar preparadas para la presente y futura disrupción de la industria.

Escribe Sergio Mastrogiovanni, VP Data & Digital Strategy de Nubiral

El 2022, con nuevos casos de COVID-19, más lockdowns y hasta una guerra, es un año que se presenta sumamente complejo. En términos relativos a la industria, este escenario mundial afecta a las cadenas de suministros, que son las más impactadas, alcanzando, directa o indirectamente a todos los sectores, trayendo volatilidad, disrupción, suba de precios, incertidumbre y más inflación.

Bloomberg define a la digitalización como “el proceso técnico de convertir tareas analógicas o tradicionales en papel a formato digital, para que las computadoras puedan acceder, almacenar y transmitir información”. En este sentido, creemos que es el momento de pensar en utilizar este concepto e implementar ciertas transformaciones, sobre todo si no estamos siendo exitosos usando papel y lápiz.

Necesitamos convertir, parcial o totalmente, las actividades de la cadena de valor y los modelos comerciales a plataformas digitales, a través de tecnologías disruptivas como inteligencia artificial y blockchain. Dado que muchos de nuestros procesos están siendo seriamente afectados, aprovechar la convergencia de tecnologías presenta la oportunidad de pasar de una planificación manual a otra, digital y proactiva.

La pandemia ha puesto de relevancia una nueva realidad, y las organizaciones tienen que estar preparadas para la presente y futura disrupción de la industria. Una empresa resiliente es digital, automática, descentralizada y basada en datos, que hoy los tenemos al alcance de la mano. Los principios clave de transformación, como estos, permiten identificar los cambios necesarios en los elementos subyacentes del modelo operativo, como los procesos, los sistemas y los flujos de información.

El objetivo final es pasar de la incertidumbre a la variabilidad y previsibilidad, pudiendo estimar y analizar la demanda futura, mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), con el propósito de mejorar la rentabilidad del negocio.

En la actualidad, tener una operación predecible, automatizada, descentralizada y digital no es un lujo sino una necesidad y una herramienta de supervivencia, que permite planificar estrategias, centradas en lograr un procedimiento óptimo, estandarizado y escalable. La industria de supply chain está lista para adoptar nuevas tecnologías como machine learning y blockchain, por ser de naturaleza descentralizada.

Según Gartner, la consultora de investigación sobre tecnologías de la información, “la actual planificación de la cadena de suministros, vive en el pasado.” Esta es una declaración provocativa, pero muchas organizaciones pueden relacionarse con este concepto cuando analizan, objetivamente, qué tan exitosos han sido en mejorar la performance de su cadena de suministro durante la última década.

La planificación, aún, se basa en un paradigma antiguo de casi 60 años, que implica hacer un pronóstico de la demanda y luego cascadear esto a través de la cadena de suministro, pero sabemos que la incertidumbre hace que cualquier plan sea inexacto. Hasta hace unos años, el mundo era lineal, reduccionista y predecible, hoy vivimos en un entorno diferente y debemos actuar en consecuencia.

Una solución que es sumamente rendidora para las empresas en este escenario, es Intelligent Forecasting, basada en machine learning, que permite 3 cosas:

  • Usando algoritmos de unsupervised learning clusteriza nuestro portfolio de productos y clientes para entender el comportamiento dinámico del mercado.
  • Usando algoritmos de Deep Learning entrena al modelo utilizando aprendizaje supervisado, primero con nuestra data para poder tener predicciones acertadas, y luego, con data externa para poder reducir aún más el forecast error.
  • Crear simulaciones y jugar con escenarios what-if, para poder planificar proactivamente los próximos pasos y prever contingencias.

En el presente, cualquier empresa puede apalancar su operación en plataformas digitales basadas en la nube y contar con soluciones que le proporcionen mayor previsibilidad, proyecciones eficaces y control de sus recursos, para tomar decisiones más rápidas, incluso antes que un evento los sorprenda.

Este tipo de soluciones permite la predicción y optimización mediante el uso de machine learning y simulación de eventos discretos para poder entender, ya no solo la operación local, sino también todos los componentes del ecosistema, incluso a la industria entera, y así minimizar la incertidumbre y el riesgo.

Comprender y predecir la gestión de la demanda es fundamental para evitar desabastecimientos y stockouts, y para ser más competitivos, efectivos y rentables, porque si hay algo seguro, es que hoy no hay nada seguro.

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