¿Qué es la predictibilidad del negocio?

La predictibilidad del negocio es la capacidad de una organización para predecir eventos futuros y adaptar sus operaciones a ellos. Permite un gran ajuste al mercado y altos niveles de servicio al cliente al tiempo que elimina el desperdicio y las ineficiencias. También es la base de la empresa sostenible.

Las plataformas de predictibilidad del negocio procesan grandes cantidades de datos y utilizan algoritmos de inteligencia artificial para ayudar a las empresas a anticiparse y adaptarse a los cambios en la oferta y la demanda.

Este artículo cubre:

La historia de la predictibilidad

La humanidad se ha construido sobre la predictibilidad. Desde tiempos remotos, las personas han tratado de poner las probabilidades a su favor en cualquier empresa en la que se han aventurado. En la antigüedad, los comerciantes marítimos miraban al cielo tratando de predecir el mejor momento para zarpar con el fin de lograr llevar sus mercancías a los mercados.

La predictibilidad también constituye la base de las empresas. Un negocio consiste en repetir una serie de acciones mediante el esfuerzo colectivo para producir un bien o servicio que satisfaga una necesidad del mercado. Sin predictibilidad tanto en la oferta como en la demanda, la empresa deja de ser viable. Entonces, ¿qué sucede cuando el mercado se vuelve altamente cambiante y competitivo como el actual? Prevalecen las empresas con mayor capacidad de anticipación al cambio.

Siglo XX - Procesos

En el siglo XX, llevamos la gestión de procesos a la máxima sofisticación para asegurar la mayor predictibilidad en la prestación de un servicio o producto. Nos dimos cuenta de que si la organización sigue con precisión una serie de pasos, se reduce la variabilidad del resultado esperado.

2000 - Datos

La década de 2000 fue la del análisis de datos. Al capturar y luego analizar grandes volúmenes de datos, descubrimos que podíamos entender el mercado y al cliente como nunca lo habíamos hecho antes.

Hoy - Inteligencia artificial

Sin embargo, en la economía competitiva y en plena transformación de hoy en día, la incertidumbre y el cambio son la constante. Muchos recordarán el primer trimestre de 2020, cuando la COVID interrumpió los mercados globales y nuestras vidas, como un punto de inflexión. A pesar de que teníamos muchos datos, la situación cambiaba tan rápidamente que era muy difícil anticiparse. Desafortunadamente, este desafío no es exclusivo de la pandemia. Aunque fue un suceso trágico y relevante, el tiempo nos ha demostrado que no es sino una de las muchas dinámicas que están transformando la economía global.

Por lo tanto, el análisis de datos tradicional ya no es suficiente para identificar y responder a los cambios del mercado con la velocidad necesaria. La buena noticia es que el auge de la inteligencia artificial nos proporciona nuevas herramientas para hacer frente a este entorno tan cambiante.

¿Cómo puede la inteligencia artificial mejorar la predictibilidad del negocio?

La inteligencia artificial no solo puede hacer predicciones precisas de oferta y demanda, sino también proponer acciones a una velocidad, profundidad y amplitud que está más allá del alcance de los análisis tradicionales. Esto permite a las empresas ajustar las operaciones a la realidad del mercado en tiempo real.

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Hay cuatro áreas en las que los algoritmos destacan especialmente:

  • Amplitud: La inteligencia artificial es especialmente apropiada para negocios que manejan muchas variables, como grandes carteras de productos, múltiples puntos de venta, diferentes segmentos de clientes, etc. En el análisis tradicional hay un límite en la cantidad de variables que se pueden tratar, lo que lleva a tomar decisiones con una visión parcial del negocio. La inteligencia artificial es diametralmente opuesta: cuantas más variables, mejor resultado.
  • Profundidad: Según el sector en el que se opere, es posible alcanzar una profundidad de análisis limitada con los métodos tradicionales, generalmente unos pocos cientos de combinaciones de variables. Por ejemplo, algunos minoristas deciden sus promociones en función de la previsión de ventas por producto, geografía y semana. La inteligencia artificial elimina estos límites y permite optimizar al máximo nivel de granularidad.
  • Patrones: La inteligencia artificial está especialmente dotada para identificar patrones y relaciones en datos que no son aparentemente visibles para los humanos. ¿Por qué una tienda tiene un rendimiento inferior al de las demás? ¿Qué factores influyen en la rotación de clientes? Incluso si tenemos los datos, cuantificar el grado en que una variable afecta el resultado no es trivial.
  • Velocidad: La inteligencia artificial es extremadamente rápida a la hora de identificar tendencias y proponer ajustes, lo que permite a las empresas anticiparse y responder a los eventos del mercado en tiempo real.

Los cinco pilares de la predictibilidad del negocio

Los siguientes componentes constituyen el marco para que una empresa aumente la predictibilidad de sus operaciones en un entorno volátil.

  • Datos: Los datos capturan tanto la dinámica del negocio como la del mercado y son la energía que alimenta la máquina.
  • Algoritmos: Los algoritmos extraen el valor de los datos. Identifican patrones y relaciones en los datos y pueden proponer o tomar decisiones basadas en ellos.
  • Procesos: Los procesos organizan el esfuerzo colectivo de la organización para lograr los resultados esperados de forma repetible. Capturan parte del conocimiento de una compañía.
  • Cultura: La cultura determina cómo actuarán las personas en una organización cuando no hay una regla o proceso explícito. Permite a la empresa afrontar con éxito nuevos escenarios. El equilibrio entre proceso y cultura es clave.
  • Resiliencia: La resiliencia es la capacidad de la organización para afrontar cambios y eventos inesperados. No se trata solo de resistir y recuperarse, sino también de predecir, anticipar y responder a los acontecimientos de forma ágil.

Características clave de las plataformas de predictibilidad del negocio

Una gran plataforma de predictibilidad del negocio tiene las siguientes características:

  • Predice las métricas de negocio de la empresa, yendo más allá de la predicción de la demanda. La demanda de los clientes es una métrica nuclear para muchas empresas y, por lo general, es la primera en la que recomiendo a la mayoría de las empresas que se centren. Sin embargo, limitarse en colocar un producto en el mercado es una visión demasiado simplista de todas las actividades que una empresa lleva a cabo para tener éxito. Devoluciones, llamadas de clientes, rotación de personal, suministro de inventario, excedentes... una buena plataforma de predictibilidad del negocio proporciona una predicción de las métricas de una compañía de extremo a extremo.
  • Requiere una configuración mínima. Las herramientas de predictibilidad del negocio deben utilizar modelos de aprendizaje automático para aprender automáticamente los datos y el entorno empresarial. La razón de ser de la predictibilidad del negocio es ser rápido en identificar y adaptarse a los cambios. Este objetivo no se puede alcanzar si necesitamos semanas o meses para reconfigurar el software.
  • Mide y cuantifica la incertidumbre. Cuando predecimos el futuro, la predicción en sí misma es tan importante como el nivel de certeza de esa predicción. Una mayor incertidumbre significa que necesitamos introducir más resiliencia en las operaciones, mientras que una menor incertidumbre nos brinda la oportunidad de optimizar. Las buenas herramientas proporcionan intervalos de confianza o una serie de percentiles de certeza de la predicción. Hay que desconfiar de las predicción exactas de un solo valor.
  • Predice a diferentes niveles de granularidad y horizontes temporales. Optimizar las operaciones de la compañía requiere trabajar a un nivel de mucho detalle y ser muy ágil en la introducción de cambios, lo que yo llamo tomar muchas micro-decisiones. Sin embargo, esto puede hacer perder control sobre los grandes números y la dirección a largo plazo. En un entorno competitivo no se puede sacrificar el uno por el otro, hay que acertar en ambos.
  • Combina inteligencia artificial y humana. Después de realizar mediciones en grandes empresas encontré evidencias de que, si bien la inteligencia artificial puede encontrar patrones y relaciones que no son evidentes para los humanos, las personas en una organización tienen un pensamiento contextual, estratégico y crítico que puede aumentar las capacidades de la IA si se combinan adecuadamente. Una buena plataforma de predictibilidad del negocio captura el conocimiento de los expertos en determinados puntos del proceso.

Señales de que necesitas un software de predictibilidad del negocio

  • Gestionas una cadena de suministro
  • Gestionas una operación de servicio al cliente a gran escala
  • Tienes una cartera de productos con muchas referencias
  • Te enfrentas a niveles significativos de devoluciones y sobrante
  • Crees que hay margen para optimizar tus operaciones
  • Operas en un mercado con mucha presión competitiva
  • Tu negocio cuenta con muchas variables: múltiples canales o puntos de venta, múltiples segmentos de clientes, múltiples productos…
  • Has invertido en capturar nuevos datos y quieres generar ROI
  • Tu empresa está adoptando una cultura de trabajo basada en datos

Predictibilidad del negocio vs. predicción de la demanda

La predicción de la demanda (demand forecasting o demand sensing) es un subconjunto de la predictibilidad del negocio.

Las herramientas de predicción de la demanda prevén la demanda del mercado para los productos y servicios de la empresa en función de una serie de variables pre-configuradas. Su alcance suele ser bastante limitado en cuanto a número de casos de uso, industrias y características que abarcan. Se comercializan a minoristas y se centran en predecir la demanda a corto plazo con el objetivo de alimentar datos a la cadena de suministro.

El alcance de una plataforma de predictibilidad del negocio es mucho más amplio y horizontal. También permite predecir la demanda y alimentar a la cadena de suministro, pero va más allá en tres aspectos fundamentales. En primer lugar, abarca la predicción del resto de actividades de la cadena de valor de la empresa de forma holística. En segundo lugar, proporciona agilidad y flexibilidad en el proceso de predicción, permitiendo a los analistas probar nuevas variables y enfoques que mejoren los resultados en ciclos continuos de optimización. En tercer lugar, abarca muchos casos de uso y sectores.