Desbloqueo de la Planificación de la Demanda Impulsada por IA: El Poder de la Preparación de Datos

Imagina un mundo en el que tus previsiones sean siempre precisas, el stock esté perfectamente optimizado y las estrategias promocionales den siempre en el blanco. Aunque esta visión resulta ilusionante, muchas empresas se enfrentan a un obstáculo fundamental: la preparación de los datos.  

Tal y como se ha analizado en un seminario web reciente “Preparación de los datos: cómo sentar las bases para una planificación de la demanda basada en la inteligencia artificial”,” Según los expertos en inteligencia artificial Samuel Parker y Tom Bond, contar con una base de datos sólida no solo es importante, sino que es imprescindible para que la implementación de la IA sea un éxito. 

¿Qué significa realmente “preparación de los datos”? 

Es mucho más que unas hojas de cálculo bien organizadas. La preparación de los datos para Planificación de la demanda basada en la inteligencia artificial abarca varios aspectos fundamentales: 

• Exhaustividad en todos los sistemas: ¿Están tus datos totalmente integrados en todos tus sistemas ERP, TPV y demás sistemas internos? ¿Eres capaz de establecer una conexión entre los datos promocionales de un sistema y los datos maestros de otro? Los sistemas dispares y la información aislada son retos habituales que dificultan obtener una visión global. 

• Accesibilidad en tiempo real: ¿Dispones de tus datos cuando los necesitas? Los retrasos en las fuentes de datos pueden afectar significativamente a la precisión de las previsiones, sobre todo en eventos en los que el tiempo es un factor clave, como el Black Friday o las temporadas festivas. El acceso casi en tiempo real es fundamental. 

• Diseñado para satisfacer las necesidades empresariales: ¿Están tus datos organizados de forma que se ajusten a tus conocimientos empresariales y a tus procesos de planificación? Las estructuras de datos jerárquicas, por ejemplo, permiten una planificación más eficiente, ya que facilitan la agregación de datos y permiten centrarse en las anomalías en lugar de en las referencias individuales. 

• Cuenta con la confianza de tu equipo: Este es, quizás, el elemento más importante. ¿Confían tus equipos internos en los datos con los que trabajan? Si la calidad de los datos es cuestionable, la confianza en las previsiones y los planes de demanda se verá mermada de forma natural, lo que llevará a recurrir a modificaciones manuales y a decisiones basadas en corazonadas. 

Los retos de los procesos manuales de tratamiento de datos 

Muchas empresas del segmento medio, e incluso algunas de mayor tamaño, dependen en gran medida de procesos manuales para compensar las carencias en materia de datos. Esto suele traducirse en: 

• Trabajar con varias hojas de Excel, intentando conciliar minuciosamente datos dispares. 

• Se tienen que volver a elaborar las previsiones cada semana desde cero debido a la falta de sincronización entre los sistemas. 

• Dedicar una cantidad excesiva de tiempo a conciliar definiciones (por ejemplo, “unidades vendidas” frente a “unidades enviadas”). 

• Hay equipos enteros que se ven absorbidos por la gestión de datos en lugar de dedicarse al análisis estratégico. 

Estos retos suelen ser una consecuencia natural del crecimiento, de las fusiones y adquisiciones o de las limitaciones de recursos internos. La buena noticia es que se pueden resolver. 

El enfoque de Algo: gatear, caminar y correr hacia la preparación de los datos 

En Algo, nuestro objetivo no es obligaros a realizar una renovación completa de toda vuestra pila tecnológica, sino ayudaros a navegar estratégicamente por estas aguas. Nuestro enfoque se centra en tres pilares fundamentales: 

1. Identificación y priorización: Comenzamos con sesiones exhaustivas de análisis para comprender su panorama actual en materia de datos y sus procesos de planificación. Le ayudamos a identificar cuáles son los principales retos y a dar prioridad a las “soluciones rápidas”: los datos imprescindibles que generarán el impacto más inmediato. 

1. Normalización de los datos: Nuestro equipo trabaja codo con codo con el suyo para corregir estructuras de datos, eliminar inconsistencias y llevar a cabo una asignación exhaustiva de datos. Aplicamos las mejores prácticas del sector para garantizar que sus datos sean precisos, completos y utilizables. Esto suele implicar tres sesiones semanales, lo que nos permite ayudarle de forma activa a corregir y perfeccionar sus datos. 

1. Puesta en práctica de la automatización: Una vez que los datos están limpios y estructurados, creamos los conectores y los flujos de datos necesarios para automatizar la ingesta de datos. Esto reduce la necesidad de realizar cargas manuales y garantiza que tu motor de previsión trabaje siempre con la información más actualizada y fiable. 

Historias de éxito reales 

Hemos obtenido resultados tangibles con nuestros clientes: 

• Descubrir información sobre las promociones: Un cliente del sector de bienes de consumo (CPG) desconocía las actividades promocionales de sus minoristas, lo que afectaba a la precisión de sus previsiones. Al ayudarle a aprovechar las fuentes de datos de las API, Algo le permitió recopilar datos promocionales cruciales a los que antes no tenía acceso, lo que se tradujo en una mejora significativa de sus previsiones. 

• Optimización de los productos perecederos: Ayudamos a un cliente del sector de la alimentación y las bebidas, que se enfrentaba a plazos de caducidad cortos y un elevado índice de mermas, a ir más allá de los datos históricos de envíos. Al reevaluar los datos de devoluciones e integrarlos con los de ventas, logramos una comprensión más precisa de la demanda real, lo que se tradujo en una reducción de las mermas. 

• Superar las dificultades del EDI: Una gran empresa cliente sufría retrasos de entre 5 y 7 días en la recepción de sus datos de ventas a través de EDI. Algo les ayudó a pasar a fuentes de datos mediante API, lo que redujo drásticamente el retraso y les proporcionó datos casi en tiempo real para mejorar la precisión de las previsiones. 

Conclusión: confía en tus datos, confía en tus previsiones 

No necesitas datos perfectos para empezar, y nadie los tiene. La preparación de los datos es un proceso, no un objetivo final. Pero con datos estructurados y utilizables en los que confíe tu equipo interno, puedes aprovechar todo el potencial de la IA para la planificación de la demanda. La IA es un potente multiplicador y, cuando se asienta sobre una base sólida de datos, puede transformar verdaderamente tu planificación empresarial, generar un retorno de la inversión significativo y permitir que tus equipos se centren en los conocimientos estratégicos en lugar de en la conciliación manual. 

¿Estás listo para sentar las bases de una planificación de la demanda basada en la inteligencia artificial? Hablemos de tus datos.