En el ámbito de la planificación de la demanda, es esencial comprender las diferencias entre el pronóstico estadístico, los métodos de aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Estos términos se utilizan a menudo de forma incorrecta, lo que genera confusión y oculta las diferencias únicas. Este artículo tiene como objetivo desmitificar la terminología arrojando luz sobre las distinciones cruciales y destacando cómo cada enfoque contribuye al campo de la planificación de la demanda.
Los cimientos: pronósticos estadísticos
Los pronósticos estadísticos son la columna vertebral de la planificación de la demanda. Se basan en datos históricos y utilizan técnicas estadísticas para predecir patrones futuros de demanda. Los modelos estadísticos proporcionan información sobre las tendencias históricas, la estacionalidad y otros factores relevantes. Sin embargo, tienen limitaciones cuando se trata de adaptarse a circunstancias cambiantes e incorporar entradas dinámicas. Los pronósticos estadísticos suelen depender de la intervención humana y carecen de la capacidad de aprender y mejorar automáticamente.
Salto evolutivo: El aprendizaje automático en la planificación de la demanda
Los métodos de aprendizaje automático han introducido un salto significativo hacia adelante en la planificación de la demanda. Los algoritmos de ML utilizan datos históricos para identificar patrones y relaciones complejas que pueden no ser obvias para los modelos estadísticos tradicionales. Al aprender automáticamente de la experiencia sin una programación explícita, los algoritmos de ML pueden mejorar la precisión de los pronósticos. Los sistemas de planificación de la demanda basados en ML pueden procesar grandes volúmenes de datos rápidamente, lo que los convierte en herramientas valiosas para identificar tendencias, detectar anomalías y generar pronósticos.
No todos los algoritmos de ML listos para usar se pueden aplicar a la planificación de la demanda. Por lo tanto, en algunos casos, estos algoritmos podrían incluso dar resultados peores que los modelos estadísticos. Por eso, es crucial que estos modelos puedan funcionar en el contexto del negocio y puedan ser entrenados para comprender los verdaderos impulsores del negocio y los diferentes escenarios. De lo contrario, estos modelos son propensos a sub ajustarse o sobre ajustarse, generando grandes oscilaciones en los pronósticos o haciendo recomendaciones que pueden ajustarse al modelo pero que son inviables o no se pueden ejecutar. Por lo tanto, se requiere una gran comprensión especial de productos y negocios, un proceso que llamamos ontología semántica, para describir los escenarios comerciales a los modelos para que puedan generar resultados precisos, actuales y consistentes para el negocio.
Más allá de los límites: la inteligencia artificial en la planificación de la demanda
La inteligencia artificial representa la próxima frontera en la planificación de la demanda, abarcando capacidades más amplias que se extienden más allá de los pronósticos estadísticos y los métodos de ML. La IA permite a las máquinas realizar tareas que tradicionalmente requerían inteligencia humana, como comprender el lenguaje, reconocer patrones y tomar decisiones. En el contexto de la planificación de la demanda, las soluciones de IA pueden revolucionar la forma en que los pronósticos son generados, analizados y utilizados no solo por los planificadores de la demanda, sino que también rompen los silos en la organización y encuentran usos para los departamentos de ventas, finanzas, marketing u operaciones.
Características distintivas del software de planificación de la demanda con IA
Automatización y adaptabilidad
A diferencia de los modelos estadísticos y los métodos de ML, las soluciones de planificación de la demanda basadas en IA se pueden implementar rápidamente sin necesidad de una extensa configuración manual. Estos sistemas pueden adaptarse a los cambios en los planes de demanda y actualizar dinámicamente los modelos sin intervención humana. Esta adaptabilidad asegura que los pronósticos se mantengan precisos y actualizados, incluso en entornos comerciales que cambian rápidamente.
Aprendizaje continuo
Los sistemas de IA pueden aprender de entradas adicionales, ya sea de equipos de ventas, fuentes externas o alimentación de datos en tiempo real. Este aprendizaje continuo permite que las soluciones de planificación de la demanda basadas en IA mejoren la precisión de los pronósticos con el tiempo. Al incorporar nueva información, los sistemas de IA pueden capturar mejor la dinámica del mercado, identificar tendencias emergentes y hacer predicciones más precisas.
Perspectivas claras
El software de planificación de la demanda basado en IA proporciona información detallada sobre los impulsores de la demanda. Van más allá del análisis superficial al comprender las relaciones e interacciones entre varios componentes y eventos. Esta comprensión más profunda permite a los planificadores comunicarse de manera efectiva con otros departamentos, identificar las causas raíz de los problemas y colaborar en estrategias de configuración de la demanda.
Mayor precisión del pronóstico
Las soluciones de planificación de la demanda impulsadas por IA han demostrado mejoras sustanciales en la precisión del pronóstico. Al aprovechar algoritmos avanzados, datos históricos y señales externas, estas soluciones pueden lograr mejoras en la precisión de los pronósticos, que van del 10 al 15 % en función de los datos históricos y la información aportada por el planificador. Al incorporar señales externas adicionales y datos de pedidos para Demand Sensing, las mejoras en la precisión pueden alcanzar hasta el 30-40 %.
Distinguir la verdadera IA de la terminología mal utilizada
Es fundamental distinguir las soluciones de IA genuinas de aquellas que simplemente afirman utilizar capacidades de IA o ML. Muchas empresas utilizan mal estos términos, creando confusión y diluyendo el potencial transformador de la verdadera IA. Las soluciones de planificación de la demanda con IA real, caracterizadas por su capacidad de automatizar procesos, aprender continuamente, proporcionar información completa y mejorar significativamente la precisión de los pronósticos, ofrecen ventajas sustanciales sobre los pronósticos estadísticos y los métodos de ML limitados.
Heurísticas para hacer la distinción
Aquí hay algunas heurísticas para decidir si una tecnología se basa en métodos antiguos o en científicos de datos que ajustan manualmente los modelos, en lugar de en IA real:
Velocidad de implementación: No se necesitan meses para parametrizar los modelos de ML.
Un aumento real de la precisión.
Maneja los valores atípicos de manera inteligente en lugar de simplemente eliminarlos: Puede usarlos para crear relaciones causales con miras al futuro.
Se ajusta a cambios en las suposiciones.
Conclusión
Comprender las distinciones entre las estadísticas, el ML y la IA en el software de planificación de la demanda es crucial para las organizaciones que buscan optimizar sus capacidades de pronóstico. Si bien los pronósticos estadísticos brindan información histórica y los métodos de ML mejoran la precisión predictiva, las soluciones basadas en IA real revolucionan la planificación de la demanda al automatizar procesos, aprender continuamente, proporcionar información completa y mejorar significativamente la precisión de los pronósticos. Al aprovechar el poder de la IA, los planificadores de la demanda pueden navegar por las complejidades del mercado de manera más eficaz, anticipar tendencias y tomar decisiones informadas que impulsen el éxito empresarial.
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