Forecasting en tiempos de incertidumbre: cómo puede ayudar la inteligencia artificial

La pandemia sigue resonando en las empresas, ya que sus consecuencias aún prevalecen: volatilidad económica y del mercado, inflación y aumento de diversos costos, desequilibrios en la cadena de suministro de muchas empresas, entre otras inestabilidades.

A ello se suma la guerra entre Rusia y Ucrania, que impacta negativamente en la economía mundial aumentando el valor de los precios internacionales, principalmente en energía y combustible, lo que tiene un efecto directo en las industrias y empresas del mundo. ¿Cómo combatir estos tiempos de incertidumbre? A través de una combinación muy potente: forecasting e inteligencia artificial.

El forecasting impulsado por la inteligencia artificial se posiciona como la alternativa para hacer frente a un contexto repleto de desafíos, donde la incertidumbre y la inestabilidad son factores preponderantes de la actualidad económica de muchas organizaciones.

¿Cómo ayuda la IA a las empresas? Brindando datos de valor que las acercan a métodos de previsión capaces de prepararlas para el futuro que se viene. Al incorporar nuevas clases de inteligencia, algoritmos e IA de avanzada, pueden realizar planes y pronósticos más acertados. 

Mediante un enfoque de forecasting más inteligente y el impulso de la inteligencia artificial, los líderes empresariales pueden usar datos internos y externos para desarrollar pronósticos precisos y navegar mejor en los peores escenarios.

Forecasting e inteligencia artificial: las ventajas de la analítica predictiva

En solo dos años, el mundo se vio sumergido en un panorama repleto de incertidumbres y en una economía volátil e incierta que ha cambiado la mentalidad de los líderes empresariales.

Cada vez más organizaciones optan por llevar adelante procesos de planificación que las mantengan vigentes en relación con posibles anomalías que pudieran ocurrir en el contexto actual.

Utilizando forecasting e inteligencia artificial, es posible contar con conjuntos de datos que permiten realizar un análisis predictivo sobre las tendencias del mercado y su dinamismo, el comportamiento de los consumidores y la previsión futura de la demanda.

Para entender cómo alcanzar un pronóstico certero basado en estas tecnologías, debemos profundizar en el Machine Learning y la IA, dos activos clave que permiten crear, simular y refinar a gran escala miles de modelos de negocios basados ​​en cambios en los indicadores. 

A través del Machine Learning, las organizaciones pueden hallar el modelo de negocio a implementar con una gran precisión predictiva, lo cual funcionará como guía para realizar pronósticos validados por el mercado a corto, mediano y largo plazo.

Respecto a la IA, el uso más importante en la planificación comercial de las empresas se relaciona con el monitoreo continuo de los cambios del mercado: si las tasas de inflación o las políticas de alivio de un Gobierno cambian, la puntuación de precisión del modelo también cambiará.

De esta manera, la IA y el Machine Learning permiten monitorear de manera constante un modelo de negocios, actualizarlo y refinar su planificación en función de los datos más recientes y en tiempo real.

Una previsión confiable en tiempos de inestabilidad

Forecasting e inteligencia artificial son un combo que brinda una previsión confiable, que permite a las organizaciones impulsar un modelo de negocios que se adapte a los tiempos de inestabilidad, poniendo foco en la mejora del pronóstico de las ventas.

En ello, los datos económicos son sumamente importantes. Incluso, muchas organizaciones recurren a economistas experimentados a la hora de generar información para el modelo de negocios. También lo son los datos respecto de la competencia o sobre los cambios en las preferencias de los usuarios, así como la estacionalidad. 

Lograr un modelo de analítica confiable para la toma de decisiones es posible gracias a la inteligencia artificial. Las plataformas que impulsan la Analítica Predictiva permiten consolidar datos de diferentes fuentes y sistemas, fomentando un análisis robusto y confiable.

De esta forma se logra alcanzar información confiable respecto de indicadores clave, como la optimización de los inventarios de una empresa, las compras a realizar y la alineación de los objetivos. 

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