IA en la cadena de suministro: previsión de la demanda

El retail es sin duda uno de los mercados más competitivos que existe. La cantidad de productos que salen al mercado crece a un ritmo vertiginoso y las pequeñas pymes se ven presionadas por las grandes compañías del sector. En este contexto es de suma importancia controlar el stock disponible, especialmente cuando nuestro negocio comercializa productos perecederos o vulnerables al deterioro en su sistema de almacenamiento. Controlar la cantidad justa de inventario en el almacén puede ser un factor decisivo para el balance de nuestra cuenta de resultados e incluso para nuestra propia supervivencia.

Es aquí donde entra en juego el papel de la Inteligencia Artificial para predecir la demanda como método de supervivencia. Esta ciencia de los datos permite la anticipación y asignación de cantidades óptimas de productos en stock, en algunos casos para reducir el número de productos estancados en almacén, y en otros para suplir carencias que supongan dejar a muchos clientes desatendidos.

De la previsión a la predicción

Si bien la Inteligencia Artificial ha venido a incrementar la eficiencia y productividad de las empresas en ciertos ámbitos relacionados con la atención al cliente y el marketing digital, la fabricación o el retail son sectores que se han beneficiado enormemente de esta tecnología emergente. La previsión de la demanda en el retail es uno de las herramientas determinantes para su competitividad, dado el gran volumen de transacciones y referencias con los que opera y donde la eficiencia logística se alza como un factor imprescindible para su supervivencia.

Tradicionalmente el retail utilizaba modelos básicos de análisis estadísticos para responder a determinadas preguntas como: ¿Cuánto producto debo fabricar para cubrir mi demanda? ¿Qué cantidad de productos debo poner en cada punto de venta según pautas de consumo de mis clientes? Gracias a la IA, podemos obtener respuestas mucho más fiables que nos permitan reducir la falta o el exceso de stock y reducir costes en la cadena de suministro. Ya no tenemos por qué basar nuestras decisiones en la intuición o en comportamientos históricos de nuestra compañía (previsión). Hoy día, los algoritmos de aprendizaje pueden anticiparse a las necesidades del mercado (predicción) y elegir las mejores líneas de actuación en consecuencia.

Según la consultora McKinsey, gracias a la IA se reducen en un 50% los errores en la previsión de la demanda, y que la pérdida de ventas por falta de stock disminuye en un 65%. Son cifras muy halagüeñas para no considerar la necesidad de incorporar IA en este campo. De hecho, un estudio demuestra que el 73% de los retailers creer fehacientemente en el potencial de la IA y consideran que es en esta actividad de previsión de la demanda donde tiene mayor valor.

Machine Learning y Deep Learning

Son los algoritmos de autoaprendizaje de Machine Learning y Deep Learning los que establecen modelos predictivos fiables de gran impacto en el negocio, ya que permiten:

• Mayor conocimiento del stock. La IA va profundizando en el cocimiento de los productos y servicios en base a un aprendizaje constante a lo largo de su ciclo de vida.
• Rápida escalabilidad del negocio. Los algoritmos de autoaprendizaje proporcionan información relevante que permite un rápido escalado del negocio.
• Mejor toma de decisiones. Este análisis predictivo aporta mayor fundamento a la hora de tomar decisiones de cara a optimizar el stock y mejorar la productividad.
• Genera beneficios a corto plazo. La IA proporciona información relevante que permite aplicar medidas cuyos beneficios se hacen patentes de forma inmediata y se consolidan a medio y largo plazo.

Como hemos comentado anteriormente, Machine Learning y Deep Learning no solo utilizan datos históricos de las compañías para realizar sus predicciones, sino que se perfeccionan a medida que van procesando nuevos datos, lo que permite determinar la probabilidad de que ocurra un evento concreto en un futuro inmediato (predicción).

Ventajas destacadas

A modo de resumen, podemos listar los beneficios que aporta la previsión de la demanda gracias al uso de IA en los siguientes:

• Reduce el gasto: Prever adecuadamente la demanda de nuestro producto o servicio permite una inversión más ajustada del aprovisionamiento. También se reducen costes derivados de inventario obsoleto o defectuoso por condiciones de mantenimiento.
• Permite mayores ingresos: Disponer siempre del stock necesario para cubrir la demanda, asegura e incrementa las ventas.
• Asegura la satisfacción del cliente: Disponer en todo momento del producto o servicio que nuestro cliente demanda para satisfacer sus deseos y necesidades, asegura su grado de satisfacción con respecto a nuestra compañía. Al contrario, la falta de stock puede provocar desconfianza y vulnera la fidelidad de nuestros consumidores.
• Mejora la planificación de la mano de obra: Gracias a una adecuada previsión de la demanda, podemos optimizar la planificación de la mano de obra para atender un mayor volumen de producción y dar cobertura a eventuales picos de ventas.

Retos futuros

A pesar de que en el ámbito empresarial hay conciencia sobre el potencial de IA en muchos campos (medicina, marketing, automoción, etc.), la realidad es que las empresas aún no han alcanzado el nivel de madurez suficiente para incorporar IA en sus procesos de negocio y mejorar su competitividad en el mercado. No sólo el nivel de implementación es a día de hoy bajo, sino que incluso la mayoría de proyectos de IA se inician en los departamentos de innovación y/o tecnología y éstos suelen estar alejados de las áreas de negocio donde su aplicación tiene un impacto más significativo.

Sin embargo, solo aquellas empresas que resuelvan estas dificultades organizativas y generan una cultura proactiva en torno a la IA, aprovecharán la siguiente ola tecnológica para ofrecer el mejor servicio al consumidor y sobrevivir en un mercado inmerso ya en un ecosistema tecnológico en continua evolución. Especialmente, de todos los procesos de negocio donde la IA puede llegar a ser determinante, la previsión de la demanda es especialmente permeable al potencial que ofrecen estos algoritmos matemáticos, sin duda, en pro de la eficiencia logística de las cadenas de suministro.

No olvidemos que el objetivo principal de optimizar el stock es lograr la máxima disponibilidad inmediata de inventario con la mínima inversión en existencias. Las empresas deben contar con un volumen de productos justo para ofrecer un servicio competente. Como he visto, carecer de inventario óptimo puede tener importantes repercusiones financieras, ya que el exceso de stock provoca obsolescencia y la carencia del mismo vulnera la satisfacción del cliente y reduce oportunidades de negocio.