En un contexto empresarial marcado por la complejidad y la volatilidad, las empresas de sectores como el retail, la manufactura y la salud se enfrentan diariamente a importantes desafíos en cuanto a la planificación y la previsión. La capacidad de predecir las necesidades futuras de inventario, establecer objetivos estratégicos realistas y realizar un presupuesto efectivo se ha convertido en un asunto crítico, ya que implica lidiar con la siempre cambiante demanda del consumidor y las fuerzas del mercado global. Los problemas derivados de la escasez de inventario, los excedentes y las expectativas no satisfechas de los clientes representan constantes amenazas para la operatividad de las organizaciones.
Una herramienta clave para enfrentar estas incertidumbres es la previsión de la cadena de suministro, la cual se apoya en datos históricos de ventas y suministros para anticipar cambios futuros en la demanda. Al analizar tendencias pasadas y considerar impactos que van desde cambios estacionales hasta eventos globales, esta práctica permite tomar decisiones informadas sobre inventario, estrategia y presupuestos. Las organizaciones capaces de utilizar capacidades predictivas en sus decisiones pueden prosperar a pesar de la feroz competencia y la volatilidad del mercado. Controlar las predicciones de la demanda es fundamental para cumplir con las expectativas de los clientes, asegurando que los productos correctos estén disponibles en el momento adecuado.
En este sentido, Amazon Web Services (AWS) se presenta como una solución para los desafíos de pronóstico mediante la personalización de modelos de aprendizaje automático a través de Amazon SageMaker Canvas. Este servicio sin código ofrece a analistas de negocios y profesionales de datos las herramientas necesarias para construir modelos de aprendizaje automático precisos sin necesidad de escribir código. Su interfaz intuitiva facilita el acceso a la inteligencia artificial para una variedad de aplicaciones comerciales, permitiendo a las organizaciones de retail y bienes de consumo empaquetados abordar sus desafíos de previsión de forma más eficiente.
Uno de los aspectos más destacados de SageMaker Canvas es su capacidad para realizar pronósticos basados en series temporales, utilizando aprendizaje automático automatizado para entrenar múltiples algoritmos sobre conjuntos de datos históricos y combinarlos en un modelo de pronóstico óptimo. Esto permite a las empresas no solo prever la demanda de productos, sino también realizar análisis de escenarios a través de simulaciones, lo que resulta especialmente útil en períodos de alta competitividad y fluctuaciones en la demanda.
El uso de cuantilización en la previsión permite a las organizaciones no solo realizar estimaciones puntuales, sino ofrecer previsiones probabilísticas que ayudan a cuantificar la incertidumbre. Así, se pueden evaluar múltiples puntos de predicción de cuantiles para elegir la opción más rentable, mejorando así la eficiencia operativa y el rendimiento financiero.
Además, funciones como el análisis «qué pasaría si» de SageMaker Canvas facilitan la exploración interactiva de cómo los cambios en las variables de entrada pueden afectar las predicciones. Esto se traduce en una capacidad para ajustar las estrategias comerciales de acuerdo a la evolución del mercado y a las expectativas cambiantes de los consumidores.
Con todas estas herramientas y características, Amazon SageMaker Canvas se posiciona como una solución definitiva que permite a las empresas mejorar significativamente sus capacidades de previsión, cumplir con las expectativas del cliente y optimizar sus operaciones en un mercado dinámico y en constante cambio.
vía: AWS machine learning blog
