La gestión de inventario siempre ha sido una tarea que requiere de una precisión extrema, más aún en el contexto económico europeo actual. La incertidumbre es la norma y las empresas no se pueden limitar a confiar en métodos tradicionales para tomar las decisiones que marcarán el futuro de su negocio. Cuando se habla de logística, las roturas de stock y el exceso de inventario son, a partes iguales, problemas que afectan de forma directa a la rentabilidad y, en muchos casos, a la supervivencia de las compañías.
Pérdida de clientes, reputación y rentabilidad
La falta de productos en el inventario supone un coste razonablemente mayor al de la pérdida de ventas puntuales. Cuando no hay existencias, la empresa debe acarrear con envíos urgentes para reposiciones de stock, horas extra del personal administrativo para resolver incidencias y, sobre todo, la pérdida de confianza de los clientes.
Los datos reflejan que 1 de cada 3 compradores cambia de proveedor inmediatamente cuando no encuentra lo que busca; en un mercado cada vez más marcado por la inmediatez, se vuelve muy complicado que un cliente insatisfecho regrese a nuestra marca. La reputación de una empresa es algo que tarda años en consolidarse, pero que puede deteriorarse en muy poco tiempo debido a esta serie de problemas.
El coste del exceso de inventario
En el otro extremo está el exceso de mercancía en los almacenes, el cual representa un capital que no genera ningún rendimiento al negocio. Los costes de almacenamiento, las pólizas de seguros y el riesgo de que los productos pierdan valor o se queden obsoletos convierten el exceso de inventario en una amenaza tan grave como la falta de stock.
Tanto el exceso como la falta de stock son un reflejo claro de la falta de precisión en la planificación de la demanda; cuando le ocurre a una empresa ya consolidada, es posible que pueda hacer frente al problema de manera temporal, pero para muchas PyMEs españolas la situación se puede volver insostenible.
El reto de la previsión de demanda moderna
Durante las últimas décadas, la planificación de inventarios siempre se ha basado en la experiencia acumulada de la empresa y en el análisis de los datos históricos de la misma. Este enfoque peca de partir suponiendo que el futuro se parecerá al pasado, y no tiene en consideración que la demanda podría fluctuar por cambios en el mercado, eventos, condiciones climáticas adversas, u otros factores que podrían darse de forma puntual y que afectasen a la actividad de la compañía.
El volumen y la diversidad de factores que influyen en la demanda actual superan la capacidad de los equipos, y no es suficiente con revisar lo que se ha vendido en años anteriores. Como hemos mencionado, las tendencias en redes sociales, una campaña de marketing viral, un fenómeno meteorológico adverso en el país o una variación en los precios de la competencia pueden alterar la previsión de ventas en cuestión de días.
No es realista pretender abarcar todas estas variables de forma manual, por lo que cada vez se hace más común que las compañías logísticas implementen tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial en su flujo de trabajo habitual.
La respuesta tecnológica frente a estos problemas
La Inteligencia Artificial ofrece la capacidad de analizar grandes volúmenes de información y detectar patrones casi imposibles de identificar considerando los métodos tradicionales que se han utilizado históricamente para la previsión de la demanda. La IA permite a los profesionales pasar hacia un enfoque preventivo con el que anticipar los problemas antes de que se materialicen. De esta forma, los equipos pueden centrarse en tareas estratégicas como la negociación con proveedores, la optimización de procesos o la planificación a largo plazo.
Ventajas de una predicción precisa
Los modelos de predicción basados en IA representan un avance sustancial respecto a los métodos tradicionales, ofreciendo previsiones de demanda con un gran nivel de precisión.
Varios estudios del sector logístico apuntan a que estas soluciones pueden ayudar a las compañías a reducir las roturas de stock hasta en un 50%, y a disminuir los costes de inventario en torno a un 20%. Además, es posible combinar la potencia de la Inteligencia Artificial con otras soluciones como los gemelos digitales, con lo que la empresa podría ser capaz de simular escenarios hipotéticos para, en función de los datos registrados en su empresa, evaluar el grado de afección a su suministro en caso de que se retrase un determinado proveedor clave, y diseñar así planes de contingencia de forma anticipada.
La Inteligencia Artificial como pilar fundamental para la competitividad
La gestión de inventarios se ha convertido en un factor determinante de competitividad. La incertidumbre económica, los costes crecientes y la volatilidad de la demanda exigen herramientas que sean capaces de anticiparse a estos cambios con precisión.
La inversión en modelos predictivos basados en Inteligencia Artificial es, en este contexto, una necesidad estratégica. Con ellos, es posible reducir costes, evitar pérdidas de ventas y mejorar la satisfacción de los clientes.
Es muy posible que, en los próximos años, veamos cómo la capacidad de anticiparse será la línea que separe a las compañías líderes de aquellas que se queden atrás.
