Los sectores más beneficiados con la aplicación de Machine Learning en previsión de demanda

Tener la bola de cristal para visualizar lo que va a ocurrir en el futuro siempre ha sido materia esotérica al alcance de pocos, pero muy deseada. Hoy en día, las empresas sí tienen la posibilidad de realizar predicciones y acertar, gracias a las efectivas herramientas de analítica avanzada con metodologías de machine learning que permiten saber por adelantado lo que va a ocurrir con las ventas, pedidos y aprovisionamientos.

Estas previsiones, basadas en un algoritmo, que aprende y se ajusta, presentan unos índices de bondad y asertividad muy cercanos a lo que puede ser la realidad; más aún si se sustentan en arquitecturas basadas en Big Data, a las que se puede incorporar cualquier tipo de dato con diferentes estructuras e innumerables fuentes.

Tinámica, compañía líder en soluciones tecnológicas especializadas en el entorno Big Data, destaca los principales sectores que serán los grandes beneficiados de la aplicación del Machine Learning en la previsión de demanda de sus negocios.

En primer lugar, las empresas industriales tienen la posibilidad de predecir al milímetro el volumen de pedidos que van a tener desde un mes hasta doce meses, con lo que optimizan aprovisionamientos y adaptan su cadena de producción al completo, turnos de personal, incorporación de personas, etc. Ello les permite adaptarse completamente a la demanda y prevenir tanto subidas como bajadas del mercado por lo que resultará difícil que una crisis pueda dañar su estructura.

La industria del automóvil puede incluso optimizar cualquier tipo de referencia en cuanto a componentes se refiere, dado que en periodos de alta demanda un mismo tipo de vehículo puede configurarse con piezas diferentes, de otros vehículos, pero que tienen la misma homologación de calidad. Eso lleva a un acople total entre oferta y demanda.

Retail

En compañías de retail y venta al por menor, la previsión de demanda puede llegar a una granularidad por referencia y por geografía e incluso por tienda, pudiendo realizar comparativas online con referencias de tiendas similares para así controlar en tiempo real roturas de stocks, problemas en lineales o cualquier otro tipo de incidencias.

En lo referente a empresas de energía, es posible determinar picos de consumo que puedan poner en peligro la red evitando caídas y penalizaciones, teniendo en cuenta variables meteorológicas, previsión de hábitos de consumo, indicadores sociodemográficos, con una granularidad que llega incluso a punto de suministro. Esto permite también detectar pérdidas de energía e incluso robo de la misma, cuando el consumo real no coincide con el previsto por el algoritmo. Los ahorros en estos casos pueden superar hasta el 20% de la cantidad defraudada.

Los bancos son pioneros en la utilización de algoritmos complejos para el cálculo del capital en efectivo que todas las oficinas deben disponer en su caja cada mañana, de tal forma que ni sobre ni falte, puesto que variaciones en el mismo, además del riesgo de tener el dinero en la calle, supone un altísimo coste de oportunidad.

Otro de los sectores que esta beneficiándose ampliamente del uso de Machine Learning es el sector turístico, líneas aéreas, hoteles, aplican pricing dinámico para tratar de llenar las plazas. Para ello, con complejos modelos que tienen en cuenta no solo flujos monetarios internaciones, estabilidad geopolítica sino también previsión de desastres medioambientales para planificar sus temporadas a largo plazo e incluso tomar decisiones de en qué zonas geográficas deben ampliar o reducir capacidad, o llegar a acuerdos con terceros para colocar capacidad excedente.

Para Enrique Serrano, CEO de Tinámica, “el caso más sofisticado es el comercio online, que con casi una oferta global no tiene escala infinita, y su cadena de valor depende casi exclusivamente de terceras partes por lo que es crítico dar en la diana de las previsiones en días tan señalados como el Black Friday o CiberMonday. Un error de previsión puede echar al traste toda una temporada de ventas, por lo que puede suponer un fracaso inasumible para este tipo de empresas”.