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Evolución tecnológica de los procesos de pronóstico

Una de las dudas más recurrentes con las que me encuentro al presentar los servicios de ClienMetrica es: ¿Cuál es el costo del sistema o software?


Es una pregunta válida, pero también desnuda el hecho que no se tiene claridad sobre si lo que se está adquiriendo es un producto cerrado o un servicio. Es en este punto que se origina la necesidad de diferenciar lo que es un producto on premise (software o sistema pagado con modelos de licenciamiento anual, por usuario, etc.) y un servicio en modalidad SaaS (servicio existente en la nube o cloud).


Para lograr entender lo anterior en el contexto de pronósticos, es relevante poder primero definir y cuál es la diferencia entre el proceso de pronóstico o forecast y los softwares de generación de pronósticos.


Proceso de Pronóstico (Forecasting)


Primero, el proceso de pronóstico es aquel mediante el cual una organización determina su mejor estimación respecto de una variable (ventas mensuales, unidades a producir, tráfico en una sucursal, etc). Para llevar a cabo este proceso la organización requiere de algunos recursos de información: Datos históricos relevantes (ventas históricas, por ejemplo), experiencia de la organización (memoria colectiva de los empleados, por ejemplo), reuniones y consensos. Tan importante como los recursos son los algoritmos, fórmulas, hipótesis, supuestos, definiciones y lineamientos que finalmente son los que permiten definir cómo se realizará el pronóstico en función de la información recabada. Obviamente, todo lo anterior se conjuga en un mecanismo de automatización, que puede ser tecnológico o no, que permita consolidar toda la información y generar un resultado interpretable y útil para la organización.



Software de Pronósticos


Segundo, el sistema/software utilizado para llevar a cabo el cálculo del pronóstico puede ser realizado ya sea en una hoja de cálculo del Excel más básico o utilizando un software de mayor grado de sofisticación el cual permita modelar distintos escenarios en base a variables, algoritmos, lógicas, etc., definidas por el negocio. Pero el fin último que éste cumple es ofrecer una base para coordinar el proceso de pronóstico, llevando el registro de los “ingredientes” del mismo, así como el algoritmo con el que se calcula dicho pronóstico.

En base a lo anteriormente expuesto, es evidente que el software no es quien realiza el pronóstico, sino la organización en sí. Y que el software, como siempre, es una herramienta que permite hacer de este proceso uno más simple y más rápido.


Un producto instalado o un servicio en la nube


Los sistemas de pronóstico tradicionalmente se han comercializado como un producto cerrado, un software que requiere instalación, pagos de licencias anuales por usuario, contratos de mantenimiento para actualizar el software, eventualmente instalaciones de servidores e infraestructura adicional si así lo requiere y un conjunto de variables adicionales que tradicionalmente encarecen este tipo de producto, no solo por lo especializado del proceso a ejecutar, sino también de la inversión que se requiere en activos.

Un servicio SaaS (software as a service, por sus siglas en inglés) o software como servicio, es la entrega de todas las características que ofrecen un producto instalado con la diferencia que el costo se traduce a una suscripción en línea. Por lo que no necesita instalación ni infraestructura, ni servidores ni mayor inversión en activos por parte del cliente o negocio, ya que estos elementos están implementados en la nube como tal (cloud) donde el proveedor gestiona estas variables y el cliente solo se debe preocupar de tres cosas: disponer la información, pagar la suscripción y consumir la información procesada.


Entonces ¿qué es un Pronóstico SaaS? Pues bien, es una alternativa donde se rescatan los datos históricos y el input organizacional, los cuales se “suben” a la nube que es donde ocurre el Proceso de Pronóstico, considerando los algoritmos, variables y experiencia de la organización


En Clientmetrica, nuestra solución además de incorporar los datos históricos y el input organizacional, utilizamos Inteligencia Artificial para procesar la información y detectar patrones los cuales permiten determinar pronósticos de manera más rápida y con mayor precisión que un proceso de pronóstico convencional, además de no representar más costos de instalación y puesta en marcha para nuestros clientes


Gustavo Vargas

Director

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