El desafío de fin de año: predecir lo impredecible con IA

Pablo Verrastro, VP de Ventas de Retail Oracle América Latina. Foto: Cortesía. Portal ERP LATAM

A medida que se acerca diciembre, los minoristas se enfrentan año a año con los mismos obstáculos: ¿cómo mantenerse ágiles para poder responder a las cambiantes expectativas de los consumidores y los picos de demanda, y que la cadena de suministro no colapsa en el intento? ? ? ?

En ocasiones como Black Friday o la época de compras navideñas donde se busca captar la mayor cantidad de ventas, es clave poder agilizar los procesos de gestión de pedidos y proporcionar una entrega rápida y precisa a los clientes. La habilidad de anticiparse a las necesidades del consumidor y superar a la competencia es crucial para mantener una ventaja competitiva.

En este contexto, las marcas y comercios están bajo más presión que nunca para crear modelos de servicio flexibles y cadenas de suministro eficientes y resilientes que puedan adaptarse rápidamente a las condiciones y demandas, pero a la vez controlando los costos y protegiendo los márgenes. Frente a los problemas de siempre, la Inteligencia Artificial apareció en escena como la solución innovadora y eficiente.

Las empresas ya están empleando sistemas de IA en sus cadenas de suministro para cuatro aspectos fundamentales: la optimización, planificación y previsión de demanda, impulsar la productividad de sus depósitos y mucho más.

1. Mayor eficiencia de los centros de almacenamiento

Mediante modelos de aprendizaje automático, es posible analizar y optimizar el transporte de materiales, diseñar planos eficientes y sugerir flujos de movimiento óptimos, mejorando los tiempos de preparación y envío de pedidos y la satisfacción del cliente. Por otro lado, las soluciones de pronósticos impulsadas por IA integran señales de demanda provenientes de áreas como marketing, producción y puntos de venta. Esto permite equilibrar los niveles de inventario con los costos de transporte, maximizando así la capacidad del almacén. Esta optimización resulta clave para responder de manera ágil a períodos de alta demanda, como en temporadas especiales.

2. Entregas más puntuales

Las empresas de logística utilizan el aprendizaje automático para optimizar rutas de transporte en toda la cadena de suministro, priorizando envíos según volúmenes, compromisos de entrega, plazos, importancia del cliente y disponibilidad de productos. Además, la IA mejora la precisión de los tiempos de llegada, identificando y mitigando riesgos de retrasos. Este enfoque no solo mejora la eficiencia logística, sino también la experiencia del cliente, fortaleciendo la percepción de marca y la fidelidad del consumidor.

3. Previsión más precisa de la demanda

La IA se ha convertido en una herramienta esencial para anticipar la demanda, integrando datos internos y externos para ofrecer predicciones precisas. Utilizando historial de ventas, comportamientos del cliente, niveles de inventarios y órdenes pendientes, junto con tendencias de mercado, perspectivas económicas y patrones de ventas estacionales, la IA permite a las empresas planificar con mayor detalle.

Con soluciones de planificación de la demanda impulsadas por IA, los responsables de la cadena de suministro pueden estimar el impacto de promociones y prepararse para escenarios complejos como recesiones económicas o fenómenos climáticos extremos. Estas herramientas también evalúan cómo estos factores pueden influir en costos operativos, capacidades de producción y cumplimiento de entregas, permitiendo ajustar estrategias de manera ágil y efectiva, alineando mejor la oferta y la demanda, optimizando recursos y fortaleciendo la resiliencia ante imprevistos.

4. Mejora de la sostenibilidad de la cadena de suministro

La IA contribuye a crear cadenas de suministro más sostenibles. Al reducir el impacto ambiental de las operaciones de los consumidores, los minoristas pueden alinear sus estrategias con las expectativas de sostenibilidad de las operaciones de los consumidores, fortaleciendo su reputación. Además, esta tecnología permite una gestión de abastecimiento más eficiente al analizar patrones de compra históricos, previsiones de demanda y niveles de inventario en tiempo real. Esto ayuda a coordinar mejor los pedidos con los proveedores, evitando excesos o faltantes de productos, reduciendo el desperdicio de mercancías y asegurando un uso eficiente de los recursos a lo largo de toda la cadena de suministro.

La IA también se utiliza para analizar los ciclos de vida de los productos terminados y proporcionar información que contribuya a una economía circular, donde los materiales se reutilizan y reciclan. Además, los sistemas de planificación y abastecimiento de la cadena de suministro con IA integrada ayudan a incrementar la transparencia de los proveedores y permiten a cumplir estos estándares de sostenibilidad medioambiental y social.

En conclusión, en estas fechas clave la IA llega se convierte en un aliado de los minoristas que quieren mantenerse relevantes en un mercado en constante evolución, anticipándose a las demandas de sus clientes y tomando decisiones informadas. Porque predecir lo impredecible puede parecer imposible, pero poco a poco está dejando de serlo…