Por: Ivaldo Pereira, gerente general de TOTVS Andina
Uno de los mayores retos de estacionalidad es lograr predecir la demanda y prepararse para ella. Muchas empresas pierden millones de pesos porque no logran anticipar las ventas estacionales, que impactan directamente en los patrones de demanda por determinadas mercaderías. Por un lado, se corre el riesgo de no poder darse abasto a menos que se planifique adecuadamente, lo que deja a los clientes descontentos y la operación con lejos de la meta. Por otro lado, sin una buena comprensión de los cambios que pueden ser causados por las fluctuaciones estacionales, los negocios pueden tener un exceso de producto, lo que puede resultar en pérdidas y causar gastos innecesarios de recursos.
En el pasado, la demanda estacional siempre fue gestionada principalmente por analistas y herramientas que no estaban tan especializadas en la previsión de ventas como ahora. Esto provocaba muchas pérdidas en el negocio porque esas variaciones no se predecían ni gestionaba con la debida precisión ni anticipación.
Según un estudio publicado por la universidad colombiana ICESI, los métodos tradicionales de predicción de demanda como los modelos SES (Suavización exponencial simple), HW (Holt-Winter) y ARIMA (autor regresión integrada de media móvil) son menores respecto a la métrica de error que los de aprendizaje de máquina. Eso se debe principalmente a cuatro factores: la dificultad en la predicción de este tipo de dato; la necesidad de considerar variables externas para lograr mejores resultados en la parametrización que permitan una mayor precisión; la capacidad de manejar gran cantidad de datos en poco tiempo; y la capacidad de entrenarse a sí mismo. Todos estos factores hacen de la Inteligencia Artificial (IA) una mejor opción ante otros métodos de pronóstico.
La IA tiene esta capacidad mediante el análisis de la tendencia del mercado basada en el historial y patrones registrados, entregando insights estratégicos en el momento adecuado, lo que ayuda a adecuar la producción y oferta de productos en diferentes momentos del año. De este modo, la empresa podrá evitar pérdidas y mantener a los clientes y stakeholders satisfechos durante todo el año.
Más allá de los momentos más evidentes de la estacionalidad, como las vacaciones de invierno o la temporada de regreso a clases, algunos períodos tienden a tener fluctuaciones variables según la industria, el negocio, la ubicación, el clima, etc. Y en estos casos, la IA también ayuda a lidiar con variaciones esporádicas de alto o el bajo gasto de los consumidores respecto a otras épocas del año, como vacaciones, eventos, fines de semana, feriados o días festivos. Son momentos que impactan de manera diferente en cada segmento de la economía y pueden ser ideales para ofrecer descuentos, paquetes especiales, condiciones diferenciadas, entre otros, complementa Pereira.
Esto impacta no solo a los minoristas, sino para cualquier empresa que ofrezca productos y servicios en Colombia. La IA puede ayudar a entender cómo gestionar mejor el inventario y evitar pérdidas durante las temporadas en las que las ventas son más bajas o más altas de lo habitual. De hecho, una gran parte de las ganancias de productividad en la fabricación durante las últimas décadas ha venido de una mejor previsión, por ejemplo.
Y la IA no sólo ahorra dinero, pero también tiempo. Esta tecnología ayuda a automatizar tareas que antes llevaban horas o incluso días y que ahora llevan segundos o incluso milisegundos. Esto significa menos tiempo dedicado a tareas manuales y mantenimiento de equipos y más tiempo dedicado al crecimiento del negocio y concentrarse en tareas estratégicas.
La IA ya está cambiando la forma de hacer negocios en muchos sectores, pero todavía hay mucho más potencial a ser explorado a medida que avanzamos y conocemos más sobre esta tecnología. Aunque esta no es totalmente nueva y ya consolidada en otros mercados, la Inteligencia Artificial aún es considerada innovadora y disruptiva para gran parte de las empresas colombianas, que de manera general, aún no están tan familiarizadas con estas funcionalidades y pueden beneficiarse significativamente, si se usa correctamente.
La estimación de las elasticidades de demanda es de vital importancia para el diseño de prácticas rentables y productivas en la empresa. Utilizar tecnologías innovadoras para lograr esta predicción es como tener un amigo invisible que siempre está buscando formas de hacer que su negocio funcione de forma más eficiente, manteniendo su competitividad en el mercado peleado de hoy, concluye el ejecutivo.