En un clima económico caracterizado por su elevada inestabilidad, las empresas de sectores como el retail, la manufactura y la salud enfrentan cada día complejas dificultades relacionadas con la planificación y previsión. Elementos clave como la capacidad de anticipar las futuras necesidades de inventario, establecer objetivos estratégicos realistas, y realizar presupuestos efectivos son aspectos críticos en este panorama, principalmente por el desafío que representa la cambiante demanda de los consumidores y las fuerzas del mercado global. Las organizaciones deben enfrentar constantemente los problemas asociados con la escasez de inventario, los excedentes y las expectativas no satisfechas de los clientes, lo cual pone en peligro su operatividad y éxito.
Para abordar estas incertidumbres, la previsión en la cadena de suministro se alza como una herramienta fundamental. Utilizando datos históricos de ventas y suministros, esta práctica busca anticipar futuros cambios en la demanda. Al analizar tendencias pasadas y considerar variables como cambios estacionales y eventos a nivel global, se permite a las organizaciones tomar decisiones informadas sobre inventarios, estrategias y presupuestos. Aquellas empresas que logran incorporar capacidades predictivas en sus procesos de toma de decisiones pueden florecer frente a la intensa competencia y la continua volatilidad del mercado. Controlar con precisión las predicciones de la demanda es esencial para satisfacer las expectativas de los consumidores y asegurar que los productos correctos estén disponibles cuando se necesitan.
En este contexto, Amazon Web Services (AWS) emerge como una solución robusta para los desafíos de pronóstico gracias a la personalización de modelos de aprendizaje automático mediante Amazon SageMaker Canvas. Este servicio sin necesidad de codificación proporciona a los analistas de negocios y a los profesionales de datos las herramientas requeridas para construir modelos predictivos precisos sin programar. Su interfaz intuitiva democratiza el acceso a la inteligencia artificial para diversas aplicaciones comerciales, permitiendo a las empresas de retail y bienes de consumo empaquetados afrontar sus desafíos de previsión de manera más eficaz.
Un aspecto destacado de SageMaker Canvas es su habilidad para elaborar pronósticos basados en series temporales, empleando aprendizaje automático automatizado que entrena múltiples algoritmos sobre conjuntos históricos de datos y los combina en un modelo óptimo de predicción. Esto no solo permite prever la demanda de productos, sino también ejecutar análisis de escenarios a través de simulaciones, cruciales en períodos de alta competitividad y cambios en la demanda.
La cuantilización en la previsión capacita a las organizaciones para ofrecer previsiones probabilísticas, lo cual ayuda a cuantificar la incertidumbre y evaluar múltiples puntos de predicción de cuantiles, seleccionando las opciones más rentables para mejorar la eficiencia operativa y el rendimiento financiero.
Adicionalmente, las funciones como el análisis «qué pasaría si» de SageMaker Canvas permiten explorar interactivamente cómo los cambios en las variables de entrada podrían influir en las predicciones. Esto se traduce en una capacidad para ajustar las estrategias comerciales conforme evoluciona el mercado y cambian las expectativas de los clientes.
Con todas estas innovadoras funcionalidades, Amazon SageMaker Canvas se posiciona como una solución completa que empodera a las empresas para mejorar sus capacidades de previsión, cumplir las expectativas de los clientes y optimizar sus operaciones en un mercado dinámico y en continuo cambio.
