La IA cambia las reglas del juego: transformación de la previsión de la demanda

La IA está causando un gran impacto en todos los sectores, y ha llegado para quedarse. Pero, ¿realmente puede revolucionar el sector de la moda? ¡La respuesta es un sí rotundo! Uno de los cambios más transformadores está relacionado con la previsión de la demanda. A medida que los líderes de la moda adoptan la IA, están obteniendo una precisión y perspectivas sin precedentes, y esto conlleva una nueva forma de anticipar las tendencias de moda y responder a las demandas de los consumidores.

Según la Guía del comprador de Just Style, “Zara está entre los minoristas que aprovechan la IA para mejorar el servicio al cliente en tienda, además de respaldar el modelo de compra en línea y recogida en tienda”. Un caso de estudio realizado por la Red de Expertos en IA destaca que Zara ha “integrado la IA en varios aspectos de sus operaciones de manera que no solo ha aumentado la eficiencia y la participación del cliente, sino que también ha extendido estas mejoras a toda la cadena de suministro y la gestión de inventario”. Otros minoristas, como Walmart y Amazon, también utilizan la IA para precisar la previsión de la demanda y predecir tendencias, gestionar el inventario, automatizar el almacenamiento y supervisar los precios de la competencia.

Para apreciar la transformación que se está produciendo en el sector, vamos a analizar cómo la IA supera a los métodos tradicionales e impulsa la innovación.

Previsión de la demanda tradicional frente a previsión de la demanda impulsada por IA

• La previsión eficaz requiere precisión. Los procesos tradicionales dependen de datos históricos y modelos rígidos. Esto, combinado con actualizaciones poco frecuentes, puede dar lugar a imprecisiones y previsiones obsoletas en cuanto cambian las condiciones del mercado. El comportamiento impredecible de los consumidores provoca una demanda volátil, lo que dificulta la detección y la respuesta ante los cambios a corto plazo. Por el contrario, los algoritmos de previsión de la IA pueden mejorar la precisión al poner al día constantemente las previsiones basándose en información actualizada de conjuntos de datos más extensos, lo que permite a las marcas detectar cambios a corto plazo en la demanda y responder ante ellos.
• Capacidad para planificar diferentes escenarios y gestionar el riesgo. Los métodos de previsión tradicionales, que se basan en información histórica y técnicas estadísticas más simples, solo ofrecen planificación de escenarios y evaluación de riesgos básicas. Si ese plan no reacciona a los cambios rápidamente o no se adapta a diferentes escenarios, puede conducir a una gestión ineficiente de la demanda y a un aumento de los costes. Sin embargo, la previsión basada en IA puede simular varios escenarios y evaluar su impacto en la demanda, lo que ayuda a las empresas a evaluar rápidamente las alternativas y prepararse para los diferentes resultados. Al analizar patrones e identificar posibles anomalías en los datos, la IA puede identificar mejor los riesgos y las incertidumbres potenciales.
• La necesidad de eficiencia y automatización. Los métodos de previsión establecidos desde hace mucho tiempo a menudo requieren un esfuerzo sustancial para el análisis de datos, los ajustes de modelos y las actualizaciones de la previsión, lo que los hace más lentos, menos dinámicos y menos eficientes. En cambio, la previsión basada en IA proporciona un nivel significativamente mayor de automatización y eficiencia en comparación con los métodos tradicionales. La previsión basada en IA automatiza muchos aspectos de la previsión de la demanda, incluida la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y la generación de previsiones. Esta automatización aumenta la eficiencia y mejora las previsiones sin cesar a través del aprendizaje y la optimización continuos.

Adopción de la IA para el crecimiento futuro

Las empresas de ropa y calzado de todo el mundo están adoptando cada vez más la IA para sus necesidades de previsión de la demanda. Este cambio está impulsado por la necesidad de gestionar cadenas de suministro complejas, responder a las preferencias dinámicas de los consumidores y optimizar los niveles de inventario. En general, la IA está transformando la previsión de la demanda al mejorar la precisión, la agilidad y la eficiencia, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas y continuar siendo competitivas en mercados dinámicos. El uso de tecnologías de IA permite a las empresas de ropa potenciar sus capacidades de previsión de la demanda, lo que conduce a una toma de decisiones mejorada, operaciones más eficientes y una mayor satisfacción del cliente.

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