La lluvia y el frío, el sol y el calor: todos ellos influyen en nuestra vida cotidiana y, sobre todo, en nuestro comportamiento como consumidores. Porque compras el paraguas cuando llueve y la barbacoa cuando luce el sol para el fin de semana.
Por sencillo que parezca, fabricantes y minoristas se enfrentan a dos retos a la hora de realizar previsiones de ventas precisas: no se puede saber qué tiempo hará a corto plazo. Hay que planificar las cadenas de producción y suministro y producir bienes durante más tiempo. Además, son muy arbitrarios, por lo que fabricantes y minoristas siempre prevén topes suficientes para sus mercancías. Esto, a su vez, evoca una planificación precisa de las ventas para, por ejemplo, los productores de carne a la parrilla (productos perecederos) para su planificación y desarrollo estratégico.
Mi especialidad.
Agnes Tholen
Jefe de marketing y ventas
Mail: agnes.tholen@companymind.de
Probablemente la herramienta de planificación más utilizada en las empresas sea la hoja de cálculo Excel en combinación con la propia experiencia personal o la de los empleados de toda la vida. Pero en el ágil y a menudo imprevisible entorno del mercado, esto alcanza rápidamente sus límites. Con el uso de inteligencia artificial o aprendizaje automático, es posible una planificación que se adapte automática y continuamente a los cambios del mercado, integre los efectos de canibalización y reconozca los ciclos de vida de los productos. Esto promete una mayor calidad de previsión que los modelos clásicos de previsión estadística.
Todas las empresas elaboran previsiones de sus ventas de bienes lo más exactas posible, y el esfuerzo que ello supone suele ser enorme. Pero ¿son suficientes estas previsiones? Por experiencia personal, uno se encuentra con problemas a más tardar cuando los empleados responsables están de vacaciones o, en el peor de los casos, abandonan la empresa.
Los algoritmos, en cambio, se entrenan, generan conocimiento a partir de valores y datos históricos; reconocen automáticamente patrones y correlaciones. Si una empresa dispone de una amplia base de datos, hay aún más posibilidades de cubrir todos los contextos. Una vez identificados, pueden aplicarse a los nuevos datos para hacer predicciones sobre las ventas futuras.
Si se aplica con éxito, la IA o el aprendizaje automático pueden optimizar la planificación de las ventas o incluso aplicar una planificación de las necesidades de personal y material orientada a la demanda, pero también realizar la planificación de la capacidad de producción, almacenamiento y transporte.
Así que hay una solución para el reto anterior: ¡el uso de la inteligencia artificial! Ahora bien, por desgracia, muchas empresas siguen careciendo de conocimientos internos en este campo especializado, por lo que la implantación de esta tecnología requiere apoyo externo.
Preguntas como: ¿Compramos software estándar o tenemos una solución programada para nuestras necesidades individuales? ¿Y a cuánto asciende la inversión? Elegir la solución adecuada parece complejo al principio. Con un taller sobre el potencial de la IA, le resultará más fácil identificar escenarios de aplicación con un alto potencial de IA, ¡y todo ello con una inversión inicial reducida!
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