En los últimos años, el funcionamiento de la logística global ha cambiado de lleno. Las crisis motivadas por la pandemia, las tensiones geopolíticas y la persistente inflación han desmontado un modelo que durante décadas funcionó bajo supuestos de estabilidad y previsibilidad. Las reglas que se aplican hoy en día son otras, regidas por un escenario de cambios rápidos y constantes que obliga a las empresas a replantear cómo gestionan su cadena de suministro.
El impacto de la volatilidad en la rentabilidad de tu empresa
La recuperación económica en España y Europa ha sido positiva en términos generales, pero también ha aumentado la presión sobre unas cadenas de suministro que ya sufrían cierta tensión. El crecimiento del PIB español ha impulsado el consumo, pero al mismo tiempo la industria europea afronta dificultades para obtener ciertas materias primas clave. Sectores como el plástico, el textil o la construcción ven continuamente cómo los plazos de aprovisionamiento se alargan y los precios fluctúan de forma imprevisible.
Los materiales como el aluminio o el níquel han experimentado cambios de precio que dificultan la planificación de costes, y es que el “triángulo” que buscaba equilibrar velocidad, rentabilidad y rendimiento en las cadenas de suministro se ha roto. Los métodos tradicionales, pensados para un entorno estable, ya no son suficientes, y el foco estratégico actual se centra en construir resiliencia para operar en un contexto que, por definición, es incierto.
En España, el problema afecta al 39 % de las empresas industriales, que identifican la escasez de materias primas como un reto crítico, y las consecuencias de esta situación se sienten directamente en la cuenta de resultados. Ante una rotura de stock, más de un tercio de los clientes opta por un competidor, y un 21% busca el producto en otra tienda. Si llega a ocurrir que el mismo cliente vive esta situación de forma recurrente, es altamente probable que la marca lo pierda para siempre. Es decir, cada error logístico implica una pérdida directa de cuota de mercado.
Con el fin de evitar estos fallos, muchas empresas optan por aumentar inventarios. No obstante, mantener altos niveles de stock también puede suponer pérdida de capital, ya que implica unos mayores costes de almacenamiento, riesgo de obsolescencia y una estrategia poco eficiente frente a la complejidad actual.
La incapacidad de procesar la información
La cadena de suministro moderna implica coordinar un volumen y una diversidad de datos que supera la capacidad de gestión manual. A esto hay que sumar la falta de personal especializado, capaz de diseñar planes ante situaciones complejas.
Quienes planifican deben integrar datos históricos, tendencias de mercado, plazos de entrega o mantenimiento de equipos, entre muchos otros; todo asumiendo un contexto positivo en el que no ocurran eventos inesperados como huelgas o conflictos internacionales. El problema no es del talento humano; simplemente, esta cantidad de variables hace extremadamente difícil que las personas puedan procesar la información en tiempo real, cuando gran parte de ella la conforman datos no estructurados, como cambios regulatorios de última hora o variaciones en el comportamiento de los consumidores detectadas en redes sociales.
Además, la planificación tradicional se apoya en datos pasados y asume que el futuro siempre seguirá patrones similares. Si bien la estrategia puede funcionar en un contexto estable, las variaciones tan bruscas y frecuentes que sufre el mercado actual obliga a adoptar un enfoque que no deje a la empresa expuesta a errores costosos.
Machine Learning como alternativa a los modelos de previsión estáticos
Los métodos de previsión tradicionales parten de patrones históricos para proyectar el futuro. Estos funcionan razonablemente bien cuando el entorno es predecible, pero suelen fallar ante eventos poco comunes o cambios repentinos en el mercado. Son modelos estáticos que no incorporan con rapidez variables externas que podrían ser relevantes, como cambios arancelarios o interrupciones en el transporte.
La Inteligencia Artificial, junto con el Machine Learning, ofrecen un enfoque diferente. Estos algoritmos procesan grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes y encuentran patrones complejos que no resultan evidentes para el análisis humano. Tampoco tienen problema en integrar información externa en tiempo real, como las condiciones meteorológicas, las tendencias de consumo, alteraciones en la cadena logística o incluso los indicadores de confianza empresarial.
La clave está en que estos modelos aprenden continuamente, sin limitarse a proyectar sus predicciones desde el pasado. Cada dato sirve para ajustar la predicción y mejorar la precisión de los modelos, haciendo de la previsión un proceso capaz de adaptarse a medida que cambian las condiciones. Además, la Inteligencia Artificial permite simular distintos escenarios futuros, facilitando que las empresas se preparen con planes alternativos según la probabilidad de cada situación.
Los beneficios asociados al uso de Inteligencia Artificial no se limitan al ahorro económico de la empresa; le otorga las herramientas que necesita para reaccionar con rapidez a los cambios del mercado, garantizar la disponibilidad de productos para el cliente final, optimizar las rutas logísticas y reducir los posibles desperdicios que se generan por una sobreproducción incorrecta. Como efecto colateral a estos beneficios, se disminuye el uso de combustible y las emisiones asociadas al transporte y almacenamiento innecesario.
Todo apunta a que la volatilidad del mercado será la condición operativa de los próximos años, y aquellas empresas que adopten herramientas de análisis predictivo y optimización con Inteligencia Artificial serán las que podrán gestionar la incertidumbre de la forma más eficiente, convirtiéndola en una ventaja competitiva. Actuar con rapidez protege a tu empresa y le abre la puerta al negocio a operar con mayor previsión, control y flexibilidad.
