Cómo ha evolucionado la previsión para impulsar la planificación estratégica
Capítulos:
De un vistazo
- Los avances clave en Big Data, potencia computacional e investigación científica elevan la precisión y utilidad de las previsiones, transformándolas en una herramienta de planificación estratégica de alto valor.
- La información sobre los consumidores extraída de sus huellas digitales orienta las estrategias de marketing con capacidad de respuesta. Mientras tanto, los sistemas avanzados de previsión ofrecen un análisis en profundidad, superando a los métodos tradicionales.
- La integración de la IA, especialmente a través de modelos transformadores de aprendizaje profundo, mejora la toma de decisiones estratégicas y permite a las empresas sortear las incertidumbres del mercado con una precisión sin precedentes.
La previsión empresarial proporciona a los responsables clave de la toma de decisiones una brújula para navegar por las variables inherentes a un entorno empresarial incierto y comprender mejor los niveles de riesgo asociados a cada decisión. Aunque se practica de alguna forma desde hace más de un siglo, los recientes avances tecnológicos -sobre todo en IA- han abierto una nueva era de datos, precisión y conocimiento.
Para los consumidores, la comodidad del comercio digital y la atracción de las redes sociales han llevado a muchos a confiar en Internet para sus actividades comerciales y sociales. Esto genera billones de puntos de datos que pueden rastrearse y medirse: una ventana al estado real de los comportamientos, preferencias e intenciones de los consumidores.
La previsión empresarial transforma estos datos en información práctica que sirve de base a la planificación estratégica y garantiza que las marcas respondan a los rápidos cambios en el comportamiento de los consumidores y las condiciones del mercado, y sigan siendo relevantes.
La reciente explosión de grandes modelos lingüísticos (LLM) como ChatGPT en la esfera pública ha catapultado la IA, y su papel en la sociedad y los negocios, al imaginario colectivo. Sin embargo, muchos han confundido esta repentina popularidad con un repentino comienzo.
Por ejemplo, los equipos de GfK llevan años trabajando en arquitecturas o modelos de IA de aprendizaje profundo basados en transformadores -similares a los que impulsan ChatGPT- para ofrecer herramientas punteras de previsión global a fabricantes y minoristas de tecnología y bienes duraderos. En el caso de gfknewron Predict, estos modelos simulan redes neuronales que aprenden el contexto y el significado rastreando relaciones en datos secuenciales para predecir futuras tendencias del mercado y reducir la incertidumbre empresarial basándose en los datos de seguimiento de ventas de tecnología y bienes duraderos más completos del mundo. Sin embargo, cabe destacar que los modelos de previsión utilizados por gfknewron Predict no adolecen de resultados absurdos o imprecisos como sus homólogos LLM.
La diferencia clave entre el análisis estadístico manual y la previsión basada en redes neuronales es la profundidad y amplitud de sus análisis. El análisis manual limita los cálculos a unas pocas variables a la vez, mientras que las redes neuronales tienen la capacidad de analizar miles de correlaciones (incluidas correlaciones de orden superior) simultáneamente. Esto las hace mucho más eficaces y precisas a la hora de modelar sistemas complejos.
Cuanto más sofisticado sea el sistema de previsión de su organización, más éxito tendrá en separar la señal del ruido de los puntos de datos de consumo y de mercado para crear (y luego aprovechar) una visión más clara y precisa del futuro.
Para ser útil, la planificación estratégica requiere un conocimiento preciso de la empresa y su entorno externo. Esto garantiza que se tengan en cuenta los puntos fuertes y débiles, y que las oportunidades y amenazas se gestionen en consecuencia. A medida que se ha desarrollado la tecnología de previsión, el valor que ofrece a la planificación estratégica ha crecido exponencialmente.
Las mejores soluciones de previsión funcionan como un mapa del tesoro: revelan oportunidades de expansión a nuevos mercados, el desarrollo de nuevos productos y formas de maximizar la rentabilidad.
Piense en una previsión como en un mapa de un territorio desconocido. A medida que se añaden detalles al mapa, su valor y utilidad cambian. En su nivel más básico, el mapa ayuda a orientarse: ayuda a una empresa a reconocer en qué dirección se está moviendo, utilizando su ubicación anterior como punto de referencia. Con más detalle, el mapa puede ayudar al navegante a evitar zonas peligrosas: avisando a las empresas de posibles interrupciones y sugiriendo una ruta óptima. Con más detalle aún, puede mostrar a los navegantes lo que merece la pena perseguir: revelar oportunidades de expansión a nuevos mercados, el desarrollo de nuevos productos y formas de maximizar la rentabilidad.
Las soluciones de previsión más potentes de la actualidad funcionan como los mejores mapas: proporcionan datos y perspectivas de calidad que ayudan a las empresas a navegar por el incierto entorno empresarial con confianza respaldada por datos. Como tales, tienen un valor incalculable para la planificación estratégica, ya que evitan los contratiempos inherentes a tomar el proverbial camino equivocado.
La previsión ha evolucionado hasta este punto gracias a los avances en tres áreas clave: Big Data, potencia de cálculo e investigación científica.
Grandes datos
Con el desarrollo del almacenamiento y la gestión de datos, los conjuntos de datos potenciales han crecido exponencialmente. Ahora que el Big Data es una realidad, las previsiones pueden ser más detalladas y precisas. Aunque más datos no es necesariamente mejor -por ejemplo, si tienen "ruido" o están en un formato con el que es difícil trabajar-, los pronosticadores tienen ahora acceso a conjuntos de datos precisos y de alta calidad para crear modelos que alcanzan una nueva frontera de valor.
Potencia de cálculo
La elaboración de previsiones a partir de grandes conjuntos de datos requiere una potencia de cálculo considerable; más aún cuando se trata de un proceso continuo que tiene en cuenta periódicamente nuevos datos. Con el desarrollo de la tecnología informática, las soluciones de previsión han podido analizar más puntos de datos procedentes de una gama más amplia de fuentes. Esto mejora la calidad y la diversidad de los datos y permite obtener predicciones más precisas.
Investigación científica
Aunque la previsión empresarial se practica desde hace tiempo, las herramientas y técnicas utilizadas mejoran constantemente. Las mejores soluciones de previsión actuales se basan en la investigación científica de vanguardia, la tecnología innovadora y las capacidades de visualización de datos más avanzadas. De este modo, las empresas disponen hoy de herramientas muy potentes, fiables y fáciles de utilizar.
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