¿Por qué alguien debería profundizar en los modelos de predicción de la demanda? La respuesta es sencilla: porque comprender y elegir el modelo correcto puede tener un impacto significativo en tus resultados y en el éxito de tu empresa. Estos modelos son esenciales para anticipar las necesidades del mercado, optimizar los recursos y mantener una ventaja competitiva.
Pero si alguna vez te has sentido perdido en el laberinto de los modelos de predicción de la demanda, preguntándote cuál es el camino correcto para tu negocio, estás en el lugar indicado. En este artículo, vamos a despejar el camino y resolver todas esas preguntas que tienes sobre estos modelos.
Sin embargo, no vamos a abrumarte con tecnicismos, quédate tranquilo, queremos que este viaje por el mundo de los modelos de predicción sea lo más claro y sencillo posible. Pero, si te pica la curiosidad y quieres profundizar en los detalles más técnicos, no dudes en hacernos una señal. Ya sea por LinkedIn o como prefieras, tenemos un equipo brillante de matemáticos y físicos que estarán más que felices de despejar cualquier duda técnica que puedas tener.
Para predecir la demanda, primero comprendamos: ¿Qué es realmente la demanda?
Antes de sumergirnos en el universo de los modelos de predicción de la demanda, es fundamental comenzar por comprender qué es realmente la demanda y cómo se forma.
La demanda no surge de la nada, y no es, como se suele creer, simplemente el reflejo directo de las necesidades de los clientes. Es, de hecho, algo mucho más grande. La demanda es el resultado de un complejo entrelazado de factores y eventos que se suceden en el mercado.
Imagina que vendes 100 unidades de un producto cada mes. Este número no es una coincidencia ni se debe únicamente a que haya 100 clientes necesitando tu producto mensualmente. Detrás de esa cifra hay una serie de acciones y decisiones que influyen directamente: una campaña de marketing bien ejecutada, la eficacia de tu equipo de ventas, la disponibilidad de tu producto en varios puntos de venta, un mercado que refleja el potencial de un millón de clientes, o incluso cambios en los precios por parte de la competencia. Todos estos elementos se combinan para crear la demanda que terminas por tener.
Entonces, entender la demanda significa analizar más allá de las aparentes necesidades inmediatas de los clientes, requiere de una visión holística. Pronto veremos cómo algunos modelos tienen en cuenta esta visión, mientras que otros no lo hacen, y eso es gran parte del quid de la cuestión.
Diferentes tipologías de modelos de predicción de la demanda
En esta sección, hablaremos sobre los diferentes modelos disponibles, destacando sus características distintivas. Veremos desde modelos básicos hasta soluciones avanzadas impulsadas por inteligencia artificial. Cuando comprendas estos diferentes modelos, estarás mucho mejor equipado para elegir el más adecuado.
Modelos más Básicos
Dentro del universo de la predicción de la demanda, los modelos básicos nos ofrecen distintas lentes a través de las cuales podemos intentar vislumbrar el futuro.
Primero, tenemos los modelos que se basan puramente en datos históricos. Es el enfoque más directo: mirar qué pasó exactamente el mismo día del año anterior. Piénsalo cómo intentar predecir el clima de mañana basándote en lo que sucedió en esa fecha el año pasado. Es una aproximación inicial, es sencilla y tiene grandes limitaciones, porque asume que la historia se repetirá de manera idéntica.
Después, está el modelo cuantitativo estadístico, aunque sigue mirando al pasado, intenta ser un poco más astuto al incorporar tendencias y estacionalidades. Nacido en los años 70, este modelo no solo mira las ventas del año pasado, sino que también ajusta esos números en función de lo que sabemos que cambia con el tiempo, como una tendencia de crecimiento o un patrón estacional específico.
Modelos Probabilísticos
Afrontémoslo: pretender conocer la demanda futura con certeza del 100% es tan realista como creerse capaz de predecir el futuro con una bola de cristal. El mundo no funciona así. La demanda está influenciada por una maraña de factores, muchos de los cuales están fuera de nuestro control. Pero, ¿significa eso que estamos completamente a ciegas? Para nada.
Aquí es donde entran en juego los modelos probabilísticos o estocásticos. Estos modelos no pretenden adivinar el futuro con precisión milimétrica, lo que ofrecen es una manera de abordar la incertidumbre de forma inteligente. Piensa en ellos como el arte de prepararse para varios futuros posibles, en lugar de apostar todo a una sola predicción.
Los modelos probabilísticos se basan en la idea de que, aunque no podemos controlar todos los elementos que afectan la demanda, sí podemos evaluar y prepararnos para una gama de escenarios potenciales. Al asignar diferentes probabilidades a diferentes resultados futuros, estos modelos nos ayudan a construir estrategias más flexibles y realistas.
Esta aproximación es especialmente valiosa porque reconoce una verdad fundamental: la demanda está influenciada por innumerables variables. Intentar considerarlas todas, además de ser prácticamente imposible, nos presentaría un panorama tan complejo que sería difícil saber por dónde empezar. Los modelos probabilísticos simplifican este panorama al permitirnos enfocarnos en escenarios específicos y cómo responder a ellos.
Modelos Deterministas
En contraposición a la flexibilidad de los modelos probabilísticos, nos encontramos con los modelos deterministas, que adoptan una aproximación completamente distinta hacia la predicción de la demanda. Estos modelos se caracterizan por su rigidez, al basar sus predicciones en un único escenario, asumiendo que las condiciones se mantendrán constantes.
Los modelos deterministas operan bajo la premisa de que, si conocemos todas las variables relevantes y cómo estas interactúan, podemos predecir con precisión los resultados futuros. Esta visión puede parecer atractiva por su aparente simplicidad y la certeza que promete. Sin embargo, la realidad del mundo de los negocios es inherentemente más compleja y está sujeta a cambios impredecibles, lo que puede hacer que este tipo de modelo sea mucho menos efectivo.
La principal limitación de los modelos deterministas radica en su incapacidad para adaptarse a cambios inesperados en el entorno de mercado. Al considerar solo un escenario, estos modelos pueden ofrecer una visión demasiado estrecha, omitiendo la gama de posibilidades que los modelos probabilísticos intentan abarcar.
Modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning: incorporando variables exógenas
En la vanguardia de la predicción de la demanda, los modelos de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) se presentan como poderosos aliados. Estos modelos se destacan por su habilidad para integrar y analizar variables exógenas, es decir, aquellos factores externos que ejercen una influencia significativa sobre la demanda.
Las variables exógenas abarcan un amplio abanico, desde cambios económicos, tendencias de mercado, hasta el comportamiento de la competencia y factores meteorológicos, entre muchos otros. Los modelos de IA y ML no sólo reconocen la importancia de estas variables, sino que también aprenden cómo afectan a la demanda a través del tiempo. Esta capacidad de aprendizaje continuo permite a estos modelos anticipar cómo estas influencias externas podrían moldear la demanda futura.
Lo verdaderamente revolucionario de los modelos basados en IA y ML es su flexibilidad y capacidad de adaptación. A diferencia de los modelos más tradicionales, que pueden quedarse obsoletos ante cambios significativos en el entorno, los algoritmos de Machine Learning están diseñados para evolucionar. Analizan patrones pasados y datos en tiempo real, ajustando sus predicciones a medida que ingresa nueva información. Esto los hace excepcionalmente aptos para navegar por un mundo donde las variables exógenas están en constante cambio.
Implementar estos modelos en la estrategia de demanda de una empresa puede marcar una diferencia sustancial en la capacidad para anticipar dicha demanda. Al comprender y adaptarse dinámicamente a las complejidades del entorno externo, los modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning ofrecen predicciones más precisas y, por ende, una ventaja competitiva más sólida.
¿Por qué el modelo de predicción de la demanda con inteligencia artificial es el mejor?
La respuesta está en su innovadora combinación de modelos probabilísticos y técnicas de Machine Learning, una fusión que potencia la precisión, flexibilidad y adaptabilidad de las predicciones.
Los modelos de Inteligencia Artificial sobresalen por su capacidad para procesar y aprender de grandes volúmenes de datos, identificando patrones complejos y tendencias que serían imperceptibles para los métodos más básicos. Estos modelos no sólo analizan los datos históricos, sino que también integran variables exógenas, considerando cómo factores externos multifacéticos pueden influir en la demanda futura. Esta capacidad de análisis en profundidad permite anticipar cambios en la demanda con una precisión asombrosa.
Además, este modelo ofrece la posibilidad de realizar ajustes en tiempo real. A medida que se disponga de nuevos datos, estos modelos se ajustan y aprenden de ellos, mejorando continuamente la exactitud de sus predicciones. Esta característica los hace excepcionalmente adecuados para el dinámico entorno de mercado actual, donde la capacidad de responder rápidamente a los cambios puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
El software de Valerdat es un ejemplo destacado de cómo se pueden aplicar estos modelos en la práctica. El software de Valerdat, diseñado por un equipo de matemáticos y físicos sobresalientes, utiliza el modelo más avanzado para predecir la demanda, combinando de manera excepcional la Inteligencia Artificial y el Machine Learning con modelos probabilísticos. Este innovador enfoque garantiza que las estrategias de planificación y pronóstico sean tan precisas, actualizadas y relevantes como sea posible. Siempre impulsadas a satisfacer las necesidades únicas de cada empresa y marcar una diferencia en su competitividad.
Conclusión
En resumen, los modelos de predicción de la demanda que emplean IA representan la vanguardia en este escenario. Su capacidad para aprender de grandes cantidades de datos, adaptarse a nuevos escenarios y prever con mayor precisión los futuros patrones de demanda los convierte en la mejor opción. Con soluciones como la ofrecida por Valerdat, las empresas no solo están preparadas para enfrentar el futuro, sino que están listas para liderarlo.