Los modelos de Inteligencia Artificial (IA) son herramientas cada vez más esenciales para la predicción de demanda, la gestión de inventarios y la anticipación de eventos extremos inesperados en el sector retail. Estos modelos permiten abordar problemas que las técnicas tradicionales de previsión, basadas en métodos estadísticos o numéricos, no logran resolver de manera efectiva.
Desafíos de los modelos tradicionales en retail
La precisión de los modelos depende de datos históricos consistentes, que a menudo no reflejan nuevas tendencias o comportamientos disruptivos.
- Datos insuficientes o de baja calidad
Los métodos tradicionales para la predicción de demanda y optimización de inventarios, como los modelos estadísticos o las proyecciones lineales, tienen limitaciones importantes:
- Resolución temporal insuficiente
Los picos de demanda suelen ser muy específicos en el tiempo, como durante Black Friday o campañas estacionales, y requieren una resolución temporal muy alta.
- Calibración manual compleja
Los modelos tradicionales requieren ajustes manuales continuos para reflejar cambios en la oferta, la demanda y otros factores externos.
- Eventos atípicos
Los eventos extremos, como una ruptura de stock inesperada, un boom de demanda por un producto viral o interrupciones en la cadena de suministro, son difíciles de predecir con modelos tradicionales.
¿Qué aporta la IA al retail?
Los modelos de IA permiten superar muchas de las limitaciones de los modelos tradicionales.
A diferencia de los enfoques clásicos, la IA puede analizar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes (históricos de ventas, comportamiento del cliente, clima, eventos sociales, etc.) y detectar patrones complejos.
- Velocidad y eficiencia: Los modelos de IA pueden procesar datos en tiempo real y generar predicciones rápidamente.
- Adaptabilidad: La IA se ajusta automáticamente a cambios en las condiciones del mercado.
- Escalabilidad: Los algoritmos pueden manejar grandes cantidades de datos sin pérdida de precisión.
El «problema del marco de referencia» en retail
Sin embargo, los modelos de IA también enfrentan desafíos. Uno de los más importantes es el conocido como el «problema del marco de referencia», que ocurre cuando un modelo entrenado con datos históricos no puede generalizar correctamente ante condiciones nuevas y radicalmente diferentes.
Por ejemplo, un modelo entrenado con datos de ventas de un año regular puede fallar si se enfrenta a un aumento de demanda extraordinario debido a un lanzamiento viral en redes sociales.
Situaciones atípicas
Cuando un modelo de IA no ha sido entrenado con datos suficientes sobre eventos extremos, puede ofrecer predicciones inexactas, como sugerir un nivel de inventario extremadamente bajo antes de una campaña clave, o recomendar el reabastecimiento de productos que no tienen demanda real.
La IA puede predecir la demanda extrema
En NEURITE Lab, abordamos la predicción ante eventos extremos mediante el uso de técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial, como las Redes Generativas Adversariales (GANs).
Estas redes permiten generar «eventos sintéticos» de demanda, basados en patrones históricos pero ajustados para representar situaciones extremas que nunca han ocurrido, como, por ejemplo, un pico de ventas masivo durante una promoción sorpresa.
Escenarios sintéticos de demanda
Las GANs generan secuencias de eventos de demanda artificiales que imitan características realistas, como:
- Incrementos de ventas repentinos.
- Desabastecimiento de productos clave.
- Cambios drásticos en el comportamiento del cliente.
Estos datos sintéticos son luego procesados por modelos tradicionales de gestión de inventarios para validar su coherencia.
Dataset de demanda extrema y coherente
El resultado es un dataset de eventos extremos físicamente coherentes, que permite entrenar redes neuronales capaces de predecir con precisión tanto situaciones normales como picos de demanda inesperados.
De esta forma, si en el futuro ocurre un evento sin precedentes (por ejemplo, un producto viral inesperado o un fallo crítico en la cadena de suministro), la red neuronal podrá responder de forma más realista y eficiente.
Aplicaciones clave en retail:
- Optimización de inventarios en tiempo real.
- Predicción de demanda en campañas clave.
- Gestión proactiva de interrupciones en la cadena de suministro.
- Adaptación dinámica a picos y caídas de ventas.
Innovación en Inteligencia Artificial
Neurite Lab es una empresa innovadora en el sector de la Inteligencia Artificial aplicada a las predicciones en diferentes sectores.
En NEURITE Lab, seguimos innovando para que los modelos de IA no solo aprendan del pasado, sino que puedan anticipar el futuro con precisión, incluso en escenarios extremos y poco frecuentes.
A lo largo de nuestra trayectoria, hemos sido reconocidos con el SELLO PYME INNOVADORA por el Ministerio de Ciencia e Innovación y con el SELLO DE EXCELENCIA de la Unión Europea.
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