Previsión empresarial hoy

Los avances de la IA han puesto la previsión eficiente y de alta calidad al alcance de un abanico de organizaciones más amplio que nunca. Y las empresas de todo el mundo están invirtiendo grandes sumas en la tecnología necesaria y en la adquisición de talento.

Sin embargo, a pesar de su efecto en la democratización de los datos y de su papel ahora fundamental en la optimización de las ventas, los gastos y los beneficios, un número sorprendente de empresas siguen confiando en la previsión manual, o incluso la descuidan por completo.

Las empresas más resistentes han dado prioridad a las previsiones basadas en IA, situándolas en el centro de la planificación estratégica de la organización, utilizando soluciones innovadoras como gfknewron Predict para impulsar el retorno de la inversión y transformar la forma en que operan en el panorama actual, de ritmo rápido y altamente competitivo.

Los recientes avances en Inteligencia Artificial han disparado la capacidad de las organizaciones para hacer previsiones, y hacerlo con precisión. Apenas seis años después de que los investigadores de Google presentaran al mundo los modelos de transformador en su artículo Attention Is All You Need (La atención es todo lo que necesitas) en la conferencia NeurIPS de 2017 sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal, ChatGPT tomó al mundo por asalto.

En el ámbito empresarial, algunos de los mayores fabricantes de tecnología y bienes duraderos del mundo, que antes dependían de métodos estadísticos, llevan más de un año utilizando los servicios de previsión basados en transformadores de GfK para impulsar la toma de decisiones estratégicas.

Junto a las previsiones tradicionales basadas en expertos y paneles, la previsión impulsada por la ciencia de los datos ha ocupado el podio en la competición por reducir la incertidumbre empresarial, los costes y las oportunidades perdidas. Se ha demostrado que los primeros en adoptar estos modelos basados en IA ahorran más, levantan la moral y ofrecen una planificación del desarrollo estratégico y un establecimiento de objetivos más claros dentro de sus organizaciones.

La previsión es ahora un gran negocio. En 2020, un estudio de McKinsey descubrió que el 76% de los ejecutivos de alto nivel encuestados habían invertido esfuerzos de previsión de algún tipo en su organización. Sin embargo, la finalidad, el alcance y la granularidad de sus procesos distaban mucho de estar estandarizados, y dependían más bien de sus necesidades empresariales específicas. Lo más preocupante es que el 40% de los encuestados afirmaron que no estaban satisfechos con el resultado de su inversión, luchando contra las predicciones inexactas y la lentitud de los procesos. Sólo el 6% estaba completamente satisfecho con sus previsiones.

Es casi seguro que estas cifras han aumentado. Cada vez son más las organizaciones que invierten en previsión y, por desgracia, la brecha entre las que han invertido en la herramienta adecuada y están satisfechas con el resultado y las que no son capaces de encontrar y aprovechar las mejores y más recientes soluciones de previsión en su beneficio es cada vez mayor.

Lo que está claro es que la previsión se ha convertido en una herramienta indispensable para los directivos de las empresas, que utilizan tanto previsiones puntuales como continuas para estimar y predecir las ventas, los gastos y los beneficios, e impulsan desde campañas promocionales hasta la entrada en nuevos mercados y las estrategias de comercialización. Sin embargo, sólo son útiles si se dispone de datos de previsión precisos, se adoptan y se utilizan correctamente. Si se ignoran estos pilares, se corre el riesgo de obtener resultados inexactos, tiempos de respuesta estratégica lentos y oportunidades pasadas por alto que se traducen en pérdidas de ingresos.

Sorprendentemente, muchas PYMES y grandes empresas siguen dependiendo de procesos manuales para cumplir sus objetivos de previsión, desde la captura manual de datos y la modelización hasta la previsión mediante hojas de cálculo. Además, algunas empresas no invierten en iniciativas de previsión.

En el panorama altamente competitivo de hoy en día, esto no es factible. Afortunadamente, cada vez es más fácil acceder a previsiones precisas. La tecnología disponible y la capacidad de recopilar, manipular e interpretar macrodatos se han simplificado enormemente para los usuarios empresariales, sobre todo para las personas con poca o ninguna experiencia en ciencia de datos.

Los análisis predictivos basados en IA pueden transformarse ahora en recomendaciones digeribles y comprensibles para todos los equipos, lo que sitúa la toma de decisiones basada en datos en el centro de la planificación organizativa. La democratización de los datos en su máxima expresión.

Los líderes en inteligencia empresarial, como GfK, poseen un conocimiento sin parangón de múltiples sectores, en este caso, aprovechando más de 88 años de datos y experiencia para ofrecer información sobre consumidores y mercados a las marcas más importantes del mundo. Ahora, con las innovaciones en IA, su servicio de previsión basado en transformadores gfknewron Predict garantiza que estas marcas aprovechen estos conocimientos a través de previsiones proactivas y continuas que ayudan a sus responsables a planificar con confianza.

La toma de decisiones rápida, informada y eficaz en respuesta a las cambiantes condiciones del mercado y el comportamiento de los consumidores es la base del éxito empresarial. Recientemente, la pandemia de COVID-19, el aumento de los conflictos mundiales y las tensiones geopolíticas latentes que amenazan las cadenas de suministro, y la espiral inflacionista han trastornado rápidamente el panorama empresarial, demostrando que las empresas que reaccionan con lentitud ante las perturbaciones se enfrentan a consecuencias desastrosas.

Por ejemplo, un estudio interno de GfK reveló que las ventas en Gran Bretaña de algunas categorías de productos cayeron repentinamente alrededor de un 10% tras el minipresupuesto británico de septiembre de 2022. Esto hizo necesario un ajuste a la baja de las previsiones de gfknewron Predict y una rápida respuesta de las empresas afectadas que querían preservar su éxito. Las que dependen de previsiones trimestrales no habrían sido conscientes del impacto del minipresupuesto durante tres meses, perdiendo una cuota de mercado significativa frente a sus competidores mejor informados y más ágiles.

Las empresas que reaccionan rápido pero mal corren los mismos riesgos. Por ejemplo, durante los primeros bloqueos por la pandemia de COVID-19, muchas empresas asumieron que la demanda de bienes no esenciales caería en picado. De hecho, ocurrió lo contrario, como anticipó gfknewron Predict, que diferencia entre previsiones de ventas online y offline. El comercio electrónico se disparó, dejando colgados a los consumidores, ya que la demanda superó a la oferta.

El coste de las previsiones imprecisas
Impacto de la toma de decisiones erróneas durante los cierres por pandemia de COVID-19

Las empresas que esperaban que la demanda de bienes no esenciales disminuyera durante los cierres patronales y no se prepararon, se perdieron un crecimiento de dos dígitos de las ventas de comercio electrónico en múltiples categorías de TCG. El siguiente gráfico muestra el crecimiento de la cuota de ingresos de los canales online vs offline en la semana del Black Friday 2020 en comparación con la misma semana de 2019.

Crecimiento de la cuota de ingresos de los canales online vs offline en la semana del Black Friday 2020 en comparación con la misma semana de 2019.

La demanda a través de canales online se disparó de nuevo en 2023 -superando incluso los picos impulsados por la pandemia-, lo que demuestra el atractivo duradero del comercio electrónico para bienes no esenciales.

Es imposible predecir el futuro con un 100% de certeza. Sin embargo, esto puede jugar a favor de una empresa, ya que la previsión mapea las posibilidades, permitiéndole actuar sobre un futuro potencial y moldearlo en su beneficio. De este modo, las herramientas de previsión son inestimables para planificar escenarios y generar un impacto proyectado cuantificable de cada posible decisión. Esto ha suscitado un creciente interés por las soluciones de previsión digitalizadas dirigidas a varias áreas empresariales distintas, como la gestión del ciclo de vida del producto, la gestión de la cadena de suministro y la planificación de ventas y operaciones. Por ejemplo, sólo GfK ofrece cuatro soluciones de previsión diferentes:

• gfknewron Predict: Una solución basada en una plataforma siempre activa diseñada para ayudar a los equipos de grandes fabricantes y minoristas de múltiples sectores.
• Boutique for Equity: Previsión del precio de las acciones de empresas que cotizan en bolsa para uso específico de instituciones financieras.
• SIMA : especializada en previsiones de la cadena de suministro de componentes de alta tecnología, como teléfonos inteligentes y televisores.
• Scenario Forecasting: Elaboración de previsiones estratégicas personalizadas a largo plazo para grandes fabricantes y minoristas de múltiples sectores.

Podría decirse que el mayor impulsor de la adopción de la tecnología de previsión es, irónicamente, uno de sus mayores retos: el creciente número de variables que deben tenerse en cuenta en las decisiones de planificación estratégica. La creciente complejidad y globalización de las cadenas de suministro obliga a las empresas a tener en cuenta (y planificar) los factores sociopolíticos, normativos y económicos de un número cada vez mayor de regiones.