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Pero el cambio hacia este tipo de formas de realizar Y este no es un proceso estático o una simple foto fija
pronósticos no es sencillo. En primer lugar, apuntan de un momento. A medida que se van incorporando
Unger y Rodt, “la empresa debe enriquecer sus proce- datos, los algoritmos dotados de capacidad de apren-
sos tradicionales manuales con un enfoque automatiza- dizaje, pueden irse perfeccionando. “La incertidumbre
do e impulsado por los datos para generar pronósticos decrece a lo largo del tiempo cuando se generan más
e informes de desempeño”. Y para ello es necesario reportes mensuales que pasan a formar parte del mo-
contar con un equipo que cuenten con los profesionales delo”, lo que es uno de los principales objetivos de las
adecuados. empresas en sus operaciones: reducir la incertidumbre
al mínimo y poder tomar decisiones en base a la mayor
Hasta ahora, el principal problema que plantean los cantidad de información posible.
viejos sistemas es la rápida obsolescencia de los datos
cuando las circunstancias cambian. Y siempre cam- Entre las principales ventajas que estos pronósticos
bian. Es decir, en las compañías se pierde mucho tiem- generados mediante algoritmos, Unger y Rodt destacan
po recopilando información sobre las distintas varia- que “proporcionan una visión a futuro del desarrollo
bles analizadas en los KPI. Pero cuando se las compara de los KPI, incluyendo las probabilidades”. También
con los pronósticos que se hicieron meses atrás la in- aseguran que con las herramientas actuales que gene-
formación resulta poco relevante. Si se han producido ran información gráfica “capacitan para un análisis en
problemas, es tarde para actuar. profundidad” y permiten realizar simulaciones para
evaluar diferentes posibles acciones.
“Para la fase de creación de los
algoritmos es necesario que las Desde otro punto de vista, además obligan a cierta
colaboración interna. Para la fase de creación de los
diferentes funciones de la com- algoritmos es necesario que las diferentes funciones de
pañía aporten su visión así como la compañía aporten su visión así como su conocimien-
su conocimiento experto de sus to experto de sus áreas. Esto permite generan pronós-
ticos más o menos amplios para satisfacer a diferentes
áreas” stakeholders y “ofrece información específica para el
usuario que puede tomar una decisión o realizar una
Algo que, según los autores, cambia con el empleo de acción”.
los algoritmos para la generación de pronósticos. Al es-
tar los algoritmos bebiendo de los datos en tiempo real, En definitiva, el avance de la ciencia de datos y la in-
estos pueden detectar desviaciones mucho antes de lo formática está llamando a las puertas de todas las em-
que lo haría un analista y permitir así tomar medidas presas que aspiran a seguir siendo relevantes o a crecer.
correctivas antes de que el problema se agrave. Ejemplos de gigantes que hace unas décadas apenas
se habían creado y que han tenido un crecimiento im-
“Los inputs iniciales de un modelo orientado al futuro parable solo pueden ser comprendidos con la potencia
son los datos actuales e históricos de la compañía, los que permite el análisis de datos y la tecnología digital.
cuales reflejan con precisión los niveles, tendencias y Y los directores de Compras y sus equipos no pueden
patrones estacionales de cada KPI. Los usuarios pue- quedarse atrás.
den enriquecer estos inputs con datos de mercado, in-
dicadores macroeconómicos u otras series métricas que
se correlacionan con el KPI que se quiere pronosticar”,
afirman Unger y Rodt. Mar Saavedra

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