Cuando los cambios en el mercado son rápidos y las previsiones de las empresas se quedan cortas, conocer el coste real de producir cada lote o cada unidad se vuelve una herramienta estratégica que marca la diferencia entre mantener la competitividad o perder terreno. Los métodos tradicionales para el cálculo de costes ya no alcanzan para responder al entorno europeo actual, donde los modelos de Inteligencia Artificial representan una de las pocas vías a tomar para recuperar el control, optimizar recursos y proteger los márgenes de beneficio de cualquier negocio.
Un entorno que presiona los costes de producción
La situación industrial actual combina varios factores que presionan los costes de manera constante. La manifestación de conflictos geopolíticos ha alterado las cadenas de suministro, provocando retrasos, escasez de materiales y cambios imprevistos en los precios; y la crisis energética ha elevado el coste de la energía en Europa a niveles superiores a los de Estados Unidos o Asia, creando una desventaja competitiva evidente para las empresas europeas.
Este contexto expone una debilidad que muchas empresas no ven de inmediato: la falta de precisión en el cálculo de costes. Si una empresa no conoce con exactitud cuánto cuesta producir un lote, se corre el riesgo de fijar precios que no cubran gastos totales, o sobrevalorar el producto y perder ventas frente a otras competidores más ajustados. Esta imprecisión afecta a todas las áreas, impactando finalmente en la capacidad del negocio para reaccionar a los cambios del mercado y tomar decisiones estratégicas en base a ellos.
Limitaciones de los métodos tradicionales para el cálculo de costes
Durante años, el cálculo de costes se ha apoyado en herramientas que fueron diseñadas para entornos más estables y con menos variables, como son las hojas de cálculo. El rendimiento de estos procesos siempre depende de datos históricos y actualizaciones manuales, haciendo de estas herramientas unas soluciones lentas y poco adaptadas a los cambios rápidos del mercado actual.
Una hoja de cálculo no puede incorporar de forma automática el incremento diario del precio de la energía, un cambio en los aranceles de transporte o la disponibilidad inmediata de un material crítico, y como resultado, la estimación de costes queda prácticamente obsoleta al momento de realizarla. Además, mantener estos sistemas requiere tiempo y trabajo, sin tener en cuenta el alto riesgo de cometer errores en el proceso.
La situación se complica aún más cuando la producción es variada, con productos personalizados; casos donde mantener un cálculo preciso con métodos tradicionales puede resultar demasiado costoso.
El poder del Machine Learning en la producción
La Inteligencia Artificial plantea un enfoque distinto, prediciendo con gran exactitud cuánto costará producir el siguiente lote de producto. Esta tecnología puede integrarse sin problemas con los sistemas que utiliza la empresa, pudiendo así recopilar datos de manera continua y en tiempo real.
Estos modelos procesan en conjunto variables como el coste de los materiales, las horas de trabajo, el uso de maquinaria y su consumo energético, el tamaño de cada lote y la complejidad del producto, entre otras variables que podrían ser relevantes, incluyendo fuentes externas a la empresa. El Machine Learning nos permite identificar patrones y otorgarnos información con la que poder llevar a cabo estimaciones de costes precisas y detalladas, tanto por lote como por unidad, y que la empresa puede utilizar después para tomar decisiones estratégicas. En un entorno de trabajo ideal, la Inteligencia Artificial es la que ofrecerá los datos y las proyecciones de futuro a los profesionales, y estos decidirán cómo actuar en base a esa información.
Ganando margen de maniobra frente a la volatilidad
Diversos estudios indican que el uso de modelos de Inteligencia Artificial para el cálculo de costes logísticos puede reducir el margen de error hasta en un 30% con respecto a los métodos tradicionales, implicando presupuestos más ajustados, precios más competitivos y unos márgenes de beneficio más protegidos.
Además del cálculo de los costes asociados a la producción, la Inteligencia Artificial permite a la empresa aplicar mantenimiento predictivo, reduciendo hasta en un 30% los gastos de mantenimiento y prolongando cerca de un 25% la vida útil de la maquinaria. Por si fuera poco, también tenemos la posibilidad de integrar la Inteligencia Artificial en los procesos de control de calidad, donde destacan los sistemas de visión artificial, logrando mejoras cercanas al 80% en eficiencia frente a otros métodos convencionales, reduciendo desperdicios y aumentando a su vez el provecho que se obtiene de los distintos materiales.
Con datos más fiables, las empresas ganan capacidad de negociación con sus proveedores, son capaces de definir mejor sus contratos y se adaptan más rápidamente a los cambios del mercado. Seguir calculando costes con métodos obsoletos implica asumir riesgos altos que se podrían evitar con una estrategia fundamentada en la Inteligencia Artificial. Adoptar este nuevo enfoque significa tomar decisiones con base sólida, proteger la rentabilidad del negocio y ganar margen de maniobra frente a la volatilidad. Quienes integren este tipo de modelos de Inteligencia Artificial serán los que mejor preparados estén para responder a las próximas crisis que depare el mercado.
