En un entorno empresarial complejo, en el que cambios en las preferencias del consumidor, eventos externos inesperados y dinámicas del mercado influyen en la demanda de manera a veces imprevisto las compañías afrontan el reto de la competitividad en busca de nuevas herramientas.
Una vez sobrepasado el estadio de soluciones matemático y estadístico para abordar el desafío, la Inteligencia Artificial ha comenzado a desvelar su enorme potencial para anticiparse y adaptarse a estas fluctuaciones del mercado.
¿Cómo? Combinando de manera natural múltiples y diversas fuentes de datos, tanto internas de la compañía como externas, de manera que el empresario pueda anticiparse y entender mucho mejor esas variaciones de la demanda.
Lo explica el CEO de PredictLand AI, Javier Orús. Desde esta consultora boutique, pionera en el sector de la Inteligencia Artificial en España, se han implantado con éxito soluciones empresariales basadas en el algoritmos avanzados y técnicas de Machine Learning.
Salud, biotech, alimentación e E-commerce, algunos de los sectores que ya se benefician del Machine Learning
Las empresas de comercio electrónico, por ejemplo, han utilizado algoritmos de IA para analizar el comportamiento de compra en tiempo real y ajustar sus estrategias de inventario en consecuencia. Esto ha llevado a una reducción significativa de los excedentes y las pérdidas por falta de existencias.
En el sector manufacturero, la implementación de la IA permite una planificación más eficiente de la producción, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la utilización de recursos.
Idénticos beneficios se han conseguido a través de estas soluciones en grandes sectores como la salud, la logística o el biotech.
Así, destaca Javier Orús, las empresas que adoptan la IA no sólo experimentan mejoras en la precisión de la previsión, sino que también aumentan en agilidad y capacidad de respuesta a las cambiantes condiciones del mercado. Al aprovechar algoritmos avanzados y técnicas de Machine Learning, la IA tiene que analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones ocultos en los mismos y adaptarse a las cambiantes condiciones del mercado de manera muy dinámica.
Un aspecto importante en este sentido es su potencial para procesar datos no estructurados, como comentarios en redes sociales, opiniones de clientes y noticias relevantes. Al incorporar información cualitativa, los modelos de IA pueden capturar mejor las complejidades del comportamiento del cliente, ofreciendo una visión más completa y precisa de las tendencias de nuestro mercado.
Se trata de una herramienta en constante evolución, a medida que se retroalimenta con más datos: los modelos se ajustan y perfeccionan con el tiempo, lo que significa que la previsión de la demanda se vuelve más precisa a medida que se acumula más experiencia, es decir, más datos.
Retos éticos, operativos y de privacidad de la IA en el entorno empresarial
Ahora bien, el empleo estratégico de la IA no está exento de retos. El primero, explican desde PredictLand AI, se refiere a la necesidad de datos de alta calidad. Los modelos de IA dependen totalmente de datos precisos y representativos para generar predicciones útiles. La falta de datos relevantes o la presencia de sesgos en los mismos pueden afectar la calidad de las predicciones y generar resultados no deseados.
Además, la transparencia y la interpretabilidad de los modelos de IA son de sumo interés. A medida que las decisiones empresariales se basan cada vez más en algoritmos complejos, es crucial comprender cómo se llega a una determinada predicción. Precisamente, la interpretabilidad de los modelos es un área de trabajo muy activa en nuestros días, permitiendo desarrollar modelos que sean interpretables y explicables.
En términos éticos, la IA también plantea preguntas sobre la privacidad de los datos. Las empresas deben garantizar que la recopilación y el uso de datos para la previsión de la demanda se realicen de manera ética y cumplan con las normativas de privacidad vigentes.
Y, por último, Javier Orús recuerda que para la implementación exitosa de la IA en la previsión de la demanda, se requiere un enfoque estratégico y una colaboración estrecha entre los equipos de tecnología, operaciones y ventas. Concluye: es absolutamente clave para garantizar el éxito.
