En un entorno empresarial cada vez más complejo y volátil, las empresas de sectores como el retail, la manufactura y la salud se enfrentan a importantes desafíos en términos de planificación y previsión. La habilidad para predecir las necesidades futuras de inventario, establecer objetivos estratégicos realistas y realizar presupuestos efectivos es crítica. Esto se debe a la cambiante demanda del consumidor y las fuerzas del mercado global, que generan problemas como la escasez de inventario, los excedentes y las expectativas no satisfechas de los clientes.
Para enfrentar estas incertidumbres, la previsión de la cadena de suministro se ha convertido en una herramienta esencial. Esta práctica se basa en datos históricos de ventas y suministros para anticipar cambios futuros en la demanda, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas sobre inventario, estrategia y presupuestos. Las organizaciones que aprovechan capacidades predictivas pueden prosperar incluso ante la feroz competencia y la volatilidad del mercado, controlando las predicciones de demanda para satisfacer las expectativas de los clientes.
En este contexto, Amazon Web Services (AWS) se presenta como una solución innovadora a los desafíos de pronóstico mediante la personalización de modelos de aprendizaje automático con Amazon SageMaker Canvas. Este servicio sin código permite a analistas de negocios y profesionales de datos construir modelos de aprendizaje automático sin necesidad de escribir código. Su interfaz intuitiva facilita el acceso a la inteligencia artificial para diversas aplicaciones comerciales, permitiendo a las empresas de retail y bienes de consumo empaquetados abordar sus retos de previsión de manera más eficiente.
Un aspecto destacado de SageMaker Canvas es su capacidad para realizar pronósticos basados en series temporales, utilizando aprendizaje automático automatizado para entrenar múltiples algoritmos sobre conjuntos de datos históricos. Esto se traduce en la posibilidad de prever la demanda de productos y realizar análisis de escenarios a través de simulaciones, algo especialmente útil durante períodos de alta competitividad y fluctuaciones en la demanda.
La cuantilización en la previsión permite a las organizaciones realizar previsiones probabilísticas que cuantifican la incertidumbre. Al evaluar múltiples puntos de predicción de cuantiles, las empresas pueden elegir opciones más rentables, mejorando así la eficiencia operativa y el rendimiento financiero. Además, las funciones de análisis «qué pasaría si» de SageMaker Canvas facilitan la exploración interactiva de cómo los cambios en las variables de entrada pueden afectar las predicciones, permitiendo ajustar las estrategias comerciales según la evolución del mercado y las expectativas de los consumidores.
En conclusión, Amazon SageMaker Canvas se posiciona como una solución potente para las empresas que buscan mejorar sus capacidades de previsión, satisfacer las expectativas del cliente y optimizar sus operaciones en un mercado dinámico y en constante cambio.
