Recientemente me asignaron la tarea de pronosticar la demanda para un proyecto. Empecé a trabajar con mis métodos habituales, pero me di cuenta de que no había explorado el uso de la inteligencia artificial (IA) en la previsión de la demanda. Este proyecto me hizo reflexionar sobre el papel que puede desempeñar la IA y si podría (a) ayudar a mejorar el proceso de previsión de la demanda y (b) ahorrar tiempo.
Para obtener orientación, decidí buscar el asesoramiento de expertos. Me puse en contacto con 23 profesionales, incluyendo especialistas en ventas, directores y responsables de crecimiento y marketing, para entender cómo la IA está transformando la previsión de la demanda y las estrategias de ventas. Las respuestas más valiosas se recopilaron y se incluyeron en este artículo.
Si estás buscando sofisticar tu proceso de previsión de la demanda utilizando IA, llegaste al lugar indicado. Te invito a descubrir por qué deberíamos adoptar esta tecnología y cuáles son sus principales beneficios, basándonos en los consejos de profesionales con experiencia en el tema.
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Por qué usar IA para pronosticar la demanda
Para escribir este artículo, entrevisté a 23 profesionales y analicé sus respuestas para entender los casos más comunes en los que la IA juega un papel clave en la previsión de la demanda.
Las tres principales razones para utilizar IA en la previsión de la demanda son:
- Análisis mejorado, especialmente en aspectos como el análisis de la competencia y el comportamiento del cliente.
- Mayor precisión en general.
- Toma de decisiones basada en datos.
Voy a profundizar en cada una de estas razones con un poco más de detalle.
Además, otras ventajas de usar IA en la previsión de la demanda incluyen:
- Aprendizaje continuo, lo que permite mejorar los modelos de predicción con el tiempo.
- Datos en tiempo real, para tomar decisiones más actualizadas y relevantes.
- Capacidades de integración, que facilitan combinar diversas fuentes de datos y herramientas.
En un artículo para MIT Technology Review en español, NTT Data destaca que la inteligencia artificial (IA) ofrece a las empresas latinoamericanas:
- Análisis imparcial: la IA procesa datos sin sesgos humanos, proporcionando evaluaciones objetivas que mejoran la toma de decisiones.
- Información en tiempo real: permite a las organizaciones acceder a datos actualizados al instante, facilitando respuestas rápidas a las dinámicas del mercado.
- Excelente extracción de patrones significativos: identifica tendencias y comportamientos ocultos en grandes volúmenes de datos, ofreciendo perspectivas valiosas para estrategias comerciales.
- Precisión notable: mejora la exactitud en pronósticos y análisis, reduciendo errores y optimizando resultados operativos.
La adopción de la IA en América Latina ha crecido significativamente. Según el informe de NTT Data, aproximadamente el 80 % de las empresas en la región están explorando soluciones de IA, y las líderes en este ámbito planean destinar más del 15 % de su presupuesto tecnológico a IA en los próximos años.
Sin embargo, la calidad de los datos sigue siendo un desafío crítico. Un estudio publicado en Redalyc señala que la mala calidad de los datos puede afectar negativamente la producción de estadísticas públicas y el sector empresarial privado, subrayando la importancia de implementar prácticas sólidas de gestión de datos para maximizar los beneficios de la IA.
1. Precisión mejorada
Según los expertos con los que hablé, la IA ayuda a las empresas a anticipar tendencias y predecir las ventas futuras con una precisión mucho mayor que la que logramos los humanos. Sin embargo, es importante destacar que, para mejorar la precisión de la IA en la previsión de la demanda, la calidad de la información que se le proporciona es clave.
Varios expertos coinciden en que es fundamental mantener la IA actualizada para garantizar que los resultados sean precisos y confiables.
En un artículo para PsicoActiva, se analizan las diferencias entre la inteligencia artificial (IA) y la inteligencia humana, destacando que la IA puede procesar información más rápidamente y con mayor precisión en tareas específicas, mientras que la inteligencia humana sobresale en creatividad, adaptabilidad y comprensión emocional.
La IA, al estar basada en algoritmos y datos predefinidos, es capaz de realizar cálculos complejos y analizar grandes volúmenes de información con notable exactitud. Sin embargo, carece de la capacidad de interpretar indicadores biológicos como emociones y estados de ánimo, lo que limita su adaptabilidad a necesidades humanas complejas.
Por otro lado, la inteligencia humana, con su capacidad innata para la innovación y la comprensión contextual, permite a las personas adaptarse a situaciones imprevistas y resolver problemas de manera creativa. Esta flexibilidad y profundidad en la interpretación de señales sociales y emocionales son áreas donde la IA aún no puede competir con la mente humana.
2. Toma de decisiones basada en datos
Siempre me ha gustado la frase: “Sin datos, eres solo otra persona con una opinión”.
Los datos permiten a las empresas tomar decisiones con mayores probabilidades de éxito, cuestionando incluso nuestras suposiciones sobre lo que creemos que funcionará. Sin duda, he estado en situaciones en las que los datos desafiaron mis expectativas y demostraron lo contrario.
Recolectar datos puede ser una tarea que consume mucho tiempo, y su análisis, si depende de un ser humano, puede ser incorrecto o estar influido por sesgos personales.
Aunque reconozco que la IA también puede ser propensa a sesgos, tiene la capacidad de reducir nuestra dependencia de las conjeturas y mejorar la precisión en los pronósticos, lo que resulta en datos más confiables. Además, la IA puede analizar conjuntos de datos mucho más grandes y hacerlo a una velocidad que los humanos simplemente no podemos alcanzar. Esto abre un camino hacia decisiones mejor fundamentadas y basadas en hechos.
En un artículo para Forbes México, Mario Chao, CEO de NTT Data México, destaca el papel fundamental de la inteligencia artificial (IA) en la toma de decisiones empresariales basadas en datos. Chao afirma: "Los datos contienen los conocimientos que pueden permitir mejores decisiones, pero requieren el procesador correcto para extraer esas ideas y actuar de forma casi inmediata".
La IA, al procesar y analizar grandes volúmenes de información, permite a las organizaciones obtener insights valiosos, identificar patrones y tomar decisiones con una precisión sin precedentes. Sin embargo, Chao subraya la importancia de que las empresas adopten un enfoque "basado en datos" y cuenten con profesionales capacitados para gestionar y aprovechar estas tecnologías de manera efectiva.
Además, Chao enfatiza que, aunque la IA es una herramienta poderosa, es esencial que los líderes empresariales promuevan un cambio cultural dentro de sus organizaciones para maximizar el potencial de los datos y la inteligencia artificial en la toma de decisiones.
En la investigación Smarter Selling with AI de HubSpot , una cuarta parte de los vendedores cree que la IA ayuda a los empleados a tomar decisiones basadas en datos.
Cómo utilizar la IA para el forecast de ventas y pronosticar la demanda
Al hablar con los expertos, descubrí muchos casos prácticos sobre cómo la IA puede aplicarse en la previsión de la demanda. Los profesionales con los que me comuniqué compartieron generosamente sus experiencias, explicando cómo utilizan la IA y qué herramientas recomiendan para empezar.
1. Para gestionar stock e inventario
No podía investigar el papel de la IA en la previsión de la demanda sin analizar su valor en la gestión de existencias e inventarios. Recibí una gran cantidad de comentarios sobre cómo la IA está transformando este proceso.
Aquí están algunos de los mejores
María López, directora de marketing regional de SeguridadMax en América Latina, está aprovechando múltiples fuentes de datos para comprender mejor las tendencias del mercado y optimizar la gestión de inventario.
López afirma: “Detectamos que nuestro sistema de inteligencia artificial mostró un incremento del 40 % en la demanda de alarmas residenciales y cámaras de seguridad en países como México, Colombia y Argentina durante los meses de diciembre a marzo.
Al analizar más a fondo, observamos que esta tendencia coincidía con un aumento estacional en los robos a viviendas durante los periodos vacacionales. Esta información nos permitió ajustar nuestro inventario y campañas publicitarias a tiempo, logrando un crecimiento del 30 % en ventas en esos mercados clave”.
Para obtener estos insights, López utiliza herramientas como Tableau CRM (anteriormente conocida como Einstein Analytics de Salesforce), destacando su “capacidad de integrar datos históricos de ventas con factores externos como la criminalidad estacional, reportes económicos e incluso las festividades locales.
Esta combinación nos proporciona predicciones de demanda más precisas y adaptadas a la realidad del mercado latinoamericano, lo que mejora significativamente nuestra eficiencia operativa”.
Otra empresa en Latinoamérica que está utilizando inteligencia artificial para optimizar la gestión del inventario es AguaPura, especializada en filtros y purificadores de agua. Sofía Ramírez, directora ejecutiva de la compañía, recomienda Prophet de Meta como herramienta clave para la predicción de la demanda.
Ramírez afirma: “Prophet nos permite modelar los datos de ventas con una gran capacidad de ajuste a factores específicos, como cambios en las condiciones climáticas o fluctuaciones irregulares de la demanda. En países como Brasil y Perú, por ejemplo, detectamos aumentos en la compra de purificadores durante las temporadas de lluvias debido a la preocupación por la calidad del agua.
Gracias a estas predicciones, logramos optimizar los niveles de inventario, prepararnos antes de los picos de demanda y evitar faltantes o exceso de stock, lo que resultó en un aumento del 20 % en la eficiencia logística”.
Ramírez destaca que Prophet ofrece “una flexibilidad invaluable para interpretar tendencias locales irregulares, especialmente en regiones donde los cambios climáticos y sociales afectan directamente los hábitos de consumo”.
Por último, pero no menos importante, Jason English, empresario y director ejecutivo de CG Tech, utiliza el CRM de HubSpot.
English comenta: “He notado que la IA ha tenido un impacto significativo en la manera en que predecimos la demanda de ventas. Utilizamos plataformas como HubSpot y Microsoft Dynamics 365 para analizar datos históricos, tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes. La precisión que ofrece la IA mejora nuestra capacidad de pronosticar la demanda, lo que facilita una mejor gestión del inventario y una asignación de recursos más eficiente”.
Lo que me gusta de esto es que el CRM de HubSpot simplifica el proceso de pronóstico. En lugar de tener que importar y analizar los datos manualmente en hojas de cálculo, los equipos de ventas o los responsables del análisis de tendencias pueden obtener una visión clara y actualizada directamente desde el CRM.
Pueden ver al instante los ingresos por ventas mensuales o trimestrales y realizar proyecciones basadas en datos precisos y en las tendencias de ventas observadas.
2. Para tomar decisiones de marketing que aumenten los ingresos
Ya mencioné la importancia de contar con datos precisos y cómo la IA en la previsión de la demanda ayuda a los equipos a tomar mejores decisiones. Julie Ginn, vicepresidenta de marketing de ingresos globales en Aprimo, ejemplifica este punto al compartir cómo su empresa utiliza la IA en la previsión de la demanda.
Ginn explica cómo la IA y el aprendizaje automático generan pronósticos de ventas e información sobre los clientes:
“Usamos herramientas como Amazon Forecast y Microsoft Azure para analizar entre tres y cinco años de datos históricos de ventas de un cliente, lo que nos permite identificar tendencias y patrones. Para una importante empresa de bienes de consumo masivo, Forecast predijo un aumento del 10 % en la demanda de productos estacionales. Ajustamos la inversión en marketing y logramos que las ventas aumentaran un 18 %.”
“Para nuestros clientes, las previsiones basadas en inteligencia artificial han reducido el exceso de inventario y han incrementado las ventas entre un 15 % y un 20 % anual. Integrar información predictiva en los procesos empresariales y utilizarla para tomar decisiones oportunas es fundamental. Las empresas que adopten el análisis predictivo obtendrán una ventaja competitiva.”
Ginn destacó que actualizan los modelos trimestralmente con nuevos datos:
“Aunque la IA es precisa, el criterio humano sigue siendo clave, sobre todo en eventos que pueden afectar la demanda. La IA mejora la percepción humana.”
Lo que me gusta de esto
Me encanta cómo Aprimo ha combinado la inteligencia artificial, la previsión de la demanda y las estrategias de marketing para entender mejor lo que quieren los clientes. Ajustar el gasto en marketing con base en predicciones precisas permite poner el producto adecuado frente a la audiencia correcta, logrando así un aumento significativo en los ingresos.
3. Realizar auditorías de la competencia
Como se mencionó anteriormente, el análisis de la competencia fue uno de los principales casos de uso de la IA en la previsión de la demanda.
La empresa EcoPromos, especializada en productos promocionales ecológicos, ha integrado la inteligencia artificial (IA) para mejorar sus pronósticos de demanda y estrategias de mercado. Laura Méndez, directora de operaciones comerciales, destaca la importancia de combinar inteligencia competitiva con datos internos de ventas para crear una herramienta de pronóstico robusta.
Méndez explica: "Nuestros datos de ventas internos nos proporcionan el contexto histórico necesario, mientras que la inteligencia competitiva nos ofrece una perspectiva externa esencial. Al fusionar estos conjuntos de datos, refinamos nuestras predicciones y obtenemos una visión más clara de hacia dónde se dirige la demanda del mercado. Esta integración asegura que nuestras previsiones se basen en análisis exhaustivos y multifacéticos, permitiendo que nuestros equipos de ventas sean ágiles y respondan eficazmente a los cambios del mercado".
Para implementar este enfoque, Méndez recomienda realizar auditorías periódicas de la competencia, enfocándose en:
- Estrategias de la competencia.
- Decisiones de precios.
- Entradas al mercado.
Ella afirma: "Al combinar estos hallazgos con nuestros datos de desempeño en ventas, obtenemos una imagen detallada de las tendencias futuras de la demanda. Este tipo de revisión estratégica no solo afina nuestros pronósticos, sino que también prepara al equipo para adaptarse rápidamente, optimizando tanto las estrategias de ventas como la asignación de recursos".
Para llevar a cabo estas auditorías con IA, Méndez sugiere herramientas como Crayon y Klue, que están transformando la forma en que los equipos de ventas analizan el panorama competitivo. Estas plataformas recopilan información valiosa sobre los competidores, como precios y lanzamientos de nuevos productos, y destacan tendencias del mercado que podrían afectar la demanda.
Lo que me gusta de esto
Méndez está adoptando un enfoque holístico para la previsión de la demanda, combinando la investigación competitiva con los resultados de ventas propios. Podría resultar tentador confiar únicamente en los datos internos de ventas, pero me gusta cómo la auditoría de la competencia aporta otra capa de datos. Esto no solo permite refinar las predicciones, sino que también proporciona una visión externa crítica para anticipar cambios en el mercado y reaccionar de manera ágil.
4. Para analizar pedidos pasados
Joanneke Schuurman, ejecutiva de ventas de Custom-Lanyards.net, también considera que HubSpot CRM es una herramienta fundamental para pronosticar la demanda de ventas.
Schuurman comenta: “Una forma en la que utilizo la IA para pronosticar la demanda de ventas es integrando herramientas como HubSpot junto con una plataforma como Clari. Estas herramientas nos permiten hacer un seguimiento de las tendencias de datos en tiempo real, los patrones históricos de ventas y los comportamientos de los clientes”.
Por ejemplo, al lanzar una nueva línea de productos de cordones, implementaron pronósticos impulsados por IA y lograron una mejora del 15 % en la precisión de la predicción de la demanda máxima. Esto les permitió optimizar la programación de la producción y evitar desabastecimientos o excesos de inventario.
“Al analizar patrones de pedidos anteriores y las preferencias de nuestros clientes, la IA nos ayuda a ajustar tanto los esfuerzos de marketing como los niveles de existencias”, concluye.
Si también utilizas HubSpot CRM y buscas sofisticar tus pronósticos, puedes acceder a todos los datos directamente dentro del CRM, sin necesidad de exportarlos manualmente a hojas de cálculo. ¡Una solución mucho más eficiente y práctica!
5. Ofrecer reclutamiento y capacitación
En mi opinión, este es un caso de uso realmente interesante.
Daniel Meursing, fundador de Premier Staff, utiliza la previsión de la demanda de ventas para determinar las necesidades de personal de seguridad. Tener claridad sobre la demanda de personal le permitió a Premier Staff decidir en qué áreas invertir en contratación y capacitación.
Meursing explicó: “Utilizamos la plataforma impulsada por IA de Anaplan para pronosticar la demanda de ventas. La herramienta analiza datos históricos, tendencias del mercado y factores externos para predecir la demanda futura de nuestros servicios de dotación de personal. Por ejemplo, la IA de Anaplan nos ayudó a pronosticar con precisión un aumento del 25 % en la demanda de personal de seguridad en eventos tecnológicos, lo que nos permitió reclutar y capacitar personal de manera proactiva”.
Este tipo de pronósticos no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también asegura que el personal esté listo y capacitado justo cuando los clientes lo necesitan, lo que resulta en una operación mucho más fluida y rentable.
Consejos para la previsión de la demanda mediante IA
Antes de finalizar esta investigación, quiero compartir algunos consejos invaluables que me brindaron los expertos.
Consejo 1: “entrena” y actualiza tu IA
La recomendación de actualizar la IA llegó de muchas formas: mantener los datos limpios, actualizar los modelos periódicamente, entrenar la IA, entre otros. Escuché este consejo tantas veces que merecidamente ocupa el primer lugar en esta lista.
Si bien es cierto que mantener la IA actualizada y contar con datos limpios y frescos es clave para obtener los mejores resultados, no puedo evitar preguntarme cuántas empresas todavía no integran la IA en sus pronósticos de demanda porque sus datos de entrada aún no están listos.
Consejo 2: comienza con herramientas básicas
En Latinoamérica, empresas como Coca-Cola Andina han adoptado herramientas de inteligencia artificial para optimizar sus operaciones y mejorar la toma de decisiones. Por ejemplo, Coca-Cola Andina desarrolló un lago de datos en Amazon Web Services (AWS), lo que les permitió unificar el 95 % de los datos de diferentes áreas de la empresa y aumentar la productividad del equipo de análisis en un 80 %.
Para aquellas empresas que buscan iniciarse en el análisis predictivo, es recomendable comenzar con herramientas básicas y escalables. Amazon Forecast, un servicio de pronóstico de series temporales basado en machine learning, permite analizar métricas empresariales y prever resultados con facilidad.
Tableau, por su parte, ofrece capacidades de visualización de datos que facilitan la comprensión de patrones y tendencias, siendo utilizada por grandes empresas para impulsar la toma de decisiones y fomentar una cultura de datos.
Al integrar estas herramientas con los datos de ventas, las empresas pueden identificar patrones, riesgos y oportunidades. Por ejemplo, Arneg, una empresa especializada en soluciones de refrigeración, utiliza Amazon SageMaker y Amazon Forecast para su modelo predictivo, recopilando millones de registros de IoT por día y creando modelos en cuestión de horas.
Esta capacidad de análisis permite optimizar niveles de inventario, ajustar estrategias de marketing y asignar recursos de manera eficiente, garantizando que las empresas puedan satisfacer la demanda de los clientes sin incurrir en excesos de existencias.
Consejo 3: aprovecha la IA para analizar el comportamiento del cliente
Elia Guidorzi, directora de marketing de Techni Waterjet, utiliza la IA para realizar análisis predictivo. Su principal consejo es: “Asegúrate de que tu herramienta de IA se integre con tu CRM para obtener datos en tiempo real. Esto mejora la precisión de las previsiones de ventas y permite a tu equipo tomar decisiones más informadas”.
Este tipo de análisis resulta clave para pronosticar la demanda de ventas.
Guidorzi agrega: “Aprovechamos herramientas basadas en IA, como el análisis predictivo de HubSpot, para anticipar la demanda de ventas. Estas herramientas analizan datos históricos y tendencias del mercado, proporcionándonos información sobre el comportamiento futuro de los clientes. La IA nos ayuda a optimizar los niveles de inventario, ajustar las estrategias de marketing e identificar nuevas oportunidades de ventas”.
En mi opinión, esta integración entre IA y CRM no solo mejora la precisión de los pronósticos, sino que también facilita una toma de decisiones más ágil y alineada con las necesidades del mercado.
Mejora la previsión de la demanda con IA
Cuando comencé a investigar sobre la previsión de la demanda y el uso de la IA, no imaginé que recibiría aportes tan valiosos de tantos profesionales con experiencia en el tema.
A lo largo de esta investigación, me ha sorprendido la manera en que la IA está transformando la previsión de la demanda, y espero que a usted también le haya impresionado. Con suerte, este artículo le ha dado las herramientas y la información necesarias para comenzar a utilizar la IA y llevar sus previsiones al siguiente nivel.
Preguntas frecuentes sobre maneras de usar forecast de ventas con IA
A continuación encontrarás algunas de las preguntas más comunes que recibimos en la comunidad de HubSpot sobre este tema:
¿Es necesario tener datos históricos para utilizar la IA?
Sí, contar con datos históricos limpios y organizados mejora considerablemente los resultados de la IA. Sin embargo, muchas herramientas también pueden combinar datos externos, como indicadores económicos o tendencias del mercado, para llenar posibles vacíos.
Qué tan importante es mantener actualizados los modelos de IA
Es fundamental. Actualizar tus modelos periódicamente con nuevos datos garantiza que las predicciones sean precisas y relevantes. Muchos expertos recomiendan hacerlo de manera mensual o trimestral.
¿Es complicado integrar la IA en mi sistema actual de previsión?
No necesariamente. Muchas plataformas modernas como HubSpot, Salesforce y Microsoft Dynamics tienen integraciones que facilitan el uso de IA sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
