En el sector retail, la imagen de una estantería vacía durante un pico de demanda o, por el contrario, la de un almacén sobrecargado de productos sin rotación, representa más que un problema de ineficiencia. Son síntomas de un modelo de gestión que, en el entorno actual, supone una desventaja competitiva insostenible. Entendemos que el éxito ya no depende de reaccionar al mercado, sino de anticiparse a él.
La Inteligencia Artificial es la herramienta estratégica que permite a las empresas líderes dar este paso fundamental, transformando la gestión de inventario de un centro de costes a un motor de rentabilidad y crecimiento. Los datos muestran una clara tendencia en Europa, donde el mercado de Inteligencia Artificial para aplicaciones de retail experimenta un crecimiento anual compuesto superior al 24%.
No obstante, existe una brecha considerable en la adopción de estas tecnologías, puesto que, mientras que un porcentaje considerable de las grandes corporaciones ya ha integrado la IA en sus operaciones, la pequeña y mediana empresa avanza con más lentitud. En España, las cifras oficiales indican que poco más del 11% de las empresas con más de diez empleados utilizan Inteligencia Artificial. Esta diferencia es una ventaja competitiva que se amplía cada día a favor de las grandes compañías que ya se han decidido. Teniendo esto en cuenta, ¿cuánto tiempo puede permitirse un negocio de retail operar sin la Inteligencia Artificial?
Más allá de la previsión tradicional
Para comprender el verdadero alcance de la IA en la optimización del inventario, es necesario mirar más allá de los métodos de previsión convencionales, que se basan casi exclusivamente en el histórico de ventas. Los sistemas que se desarrollan tienden a alimentarse de datos provenientes de diferentes departamentos de un negocio. La capacidad de estos reside en procesar e interconectar un volumen y una variedad de datos que, hasta ahora, no eran posibles de gestionar de forma cohesionada.
El ecosistema de datos
Los modelos de Machine Learning no se limitan a analizar el pasado; aprenden de él para predecir el futuro con una precisión cada vez mayor. Lo logran integrando dos grandes fuentes de información:
- Datos internos. Se analizan el historial de ventas de cada referencia en cada tienda, los niveles de stock históricos, los posibles márgenes del precio de los productos, el impacto de promociones anteriores y los patrones de compra segmentados por tipo de cliente. Al momento de desarrollar un modelo de Inteligencia Artificial, esta información nos permite entender qué se vende, dónde, cuándo y a quién; una vez que el modelo ha sido entrenado, este también comprende en cierto modo estas variables, y su conocimiento se va afinando con el tiempo a medida que recibe una cantidad mayor de datos.
- Datos externos. Es importante correlacionar la información interna con un abanico de variables externas que influyan directamente en el comportamiento de los consumidores. Estas pueden variar en función del tipo de producto que se venda, pero por lo general incluyen previsiones meteorológicas a corto y medio plazo, el calendario de festivos locales y nacionales, la agenda de eventos culturales o deportivos relevantes, las tendencias emergentes en redes sociales y el análisis de la estrategia de precios, las promociones de la competencia, entre otros.
El sistema identifica patrones ocultos y correlaciones complejas entre todas estas variables. Por ejemplo, puede determinar cómo un aumento de tres grados en la temperatura, combinado con un evento deportivo en la ciudad, afectará la venta de bebidas frías en tiendas específicas, permitiendo que la empresa de retail modifique su stock de acuerdo a la demanda que se espera. El resultado es una previsión de la demanda granular y dinámica, que se traduce en un plan de aprovisionamiento optimizado. Este proceso culmina en la automatización inteligente de las órdenes de compra, liberando al equipo de compras de tareas repetitivas para que pueda centrarse en la negociación estratégica con proveedores y la búsqueda de nuevas oportunidades.
El impacto real en cifras y estrategia
La implementación de una estrategia de inventario guiada por Inteligencia Artificial genera resultados medibles y transformadores, con los que empresas de referencia en el sector retail a nivel mundial ya han podido demostrar su impacto en el negocio, logrando reducciones en los costes de inventario de hasta un 25% y una disminución de las roturas de stock que puede alcanzar el 65%. Estos porcentajes se traducen en una mayor eficiencia operativa, una mejora de la liquidez y, fundamentalmente, un aumento de la satisfacción y fidelidad del cliente.
En Europa, Carrefour implementó una solución basada en Inteligencia Artificial para optimizar su cadena de suministro. Los resultados fueron una reducción del 15% en sus niveles de inventario globales y una mejora del 10% en la puntualidad de las entregas de los proveedores a sus almacenes. También llevaron a cabo otro proyecto más específico para sus panaderías en Francia, donde la IA permitió evitar el descarte de casi 100 toneladas de bollería en solo cinco meses, al tiempo que las ventas aumentaron gracias a una mayor disponibilidad del producto en las horas de mayor demanda.
Por otra parte, está el ejemplo de Inditex, que nos muestra cómo la IA puede convertirse en el núcleo del modelo de negocio. La compañía española, además de utilizar algoritmos de Machine Learning para predecir la demanda de las nuevas colecciones con meses de antelación, ha desarrollado un sistema de gestión de inventario, conectado en tiempo real con miles de tiendas, que es capaz de redistribuir el stock de forma dinámica. Si una ola de frío imprevista llega a una ciudad europea, el sistema puede desviar automáticamente prendas de abrigo desde almacenes en zonas más cálidas para cubrir el pico de demanda, todo con una agilidad prácticamente inalcanzable con otros métodos tradicionales.
Estos casos nos demuestran que la Inteligencia Artificial permite a las empresas ser más resilientes ante la volatilidad del mercado y más precisas en la satisfacción de las necesidades de sus clientes. La decisión de evolucionar del modelo actual a uno predictivo y proactivo es lo que diferenciará a los líderes del retail en los próximos años.
