La predicción de la demanda es una de las partes más complejas y críticas en la gestión de compras. Requiere analizar históricos, detectar patrones, incorporar variables externas y recalcularlo todo constantemente.
Hasta ahora, Valerdat utilizaba un conjunto de modelos probados y precisos, pero aplicados de forma secuencial: se analizaba uno, luego otro y así hasta encontrar el mejor ajuste para cada cliente.
Hoy damos un salto importante en esta área. El equipo de Producto y Data ha desarrollado un nuevo motor de predicción de la demanda más preciso, más rápido y totalmente automatizado.
En este artículo te contamos en qué consiste el cambio, por qué es tan significativo y cómo impacta directamente en los resultados de compras.
Del enfoque tradicional a la automatización inteligente
Hasta ahora, las consultoras analizaban los datos de una empresa, probaban distintos modelos de predicción y elegían el que mejor funcionaba. Este proceso se repetía periódicamente y podía tardar meses.
Valerdat ha trasladado todo ese trabajo de consultoría a un sistema automático y recurrente, ejecutado por inteligencia artificial.
En lugar de elegir manualmente un modelo, el motor:
- genera distintas configuraciones para cada modelo de predicción,
- las ejecuta en paralelo,
- compara su rendimiento,
- y selecciona el que mejor pronostica para cada referencia.
No es un único modelo. Es una competición permanente entre modelos para garantizar la máxima fiabilidad del forecast. Te lo explicamos mejor en la próxima sección.
Cinco familias de modelos que compiten entre sí
Antes Valerdat trabajaba con más de veinte modelos posibles, probados uno a uno. Hoy la compañía integra todos los modelos relevantes del mercado, junto con modelos propios desarrollados por nuestro equipo de Data, en cinco familias de modelos. Cada familia es altamente flexible y permite generar decenas de configuraciones internas, lo que multiplica la capacidad real de análisis.
En cada ciclo, el sistema:
- ejecuta todas las configuraciones en paralelo,
- analiza su rendimiento,
- identifica cuál ofrece el pronóstico más fiable para cada referencia,
- y la aplica de forma automática.
El resultado es un proceso de selección dinámica en el que todos los modelos compiten entre sí. Para cada producto y en cada momento, Valerdat escoge el modelo que mejor se ajusta a su comportamiento, sin intervención manual y con una capacidad predictiva mucho más robusta.
El mejor modelo, siempre: competición constante por la fiabilidad
Este proceso competitivo no ocurre una sola vez. El motor puede ejecutarse semanal, quincenal o mensualmente, según las necesidades del cliente. Cada nueva ronda vuelve a poner a prueba todas las configuraciones de todos los modelos, asegurando que la predicción se actualiza con el mejor enfoque disponible.
Gracias a este mecanismo recurrente, el sistema puede:
- adaptarse rápidamente a cambios de tendencia,
- evitar la degradación natural de los modelos con el paso del tiempo,
- corregir cualquier desviación antes de que afecte a las compras,
- y asegurar que cada forecast se basa siempre en la combinación más sólida.
En otras palabras, el sistema no se queda con un modelo “bueno” y lo mantiene, sino que se reevalúa constantemente para mantener el nivel de precisión en el tiempo.
Aprendizaje continuo y planificación basada en consenso
Además de la competencia entre modelos, el motor incorpora un segundo tipo de aprendizaje: el reajuste diario basado en datos reales. Cada día contrasta lo que predijo con lo que realmente ocurrió, por ejemplo:
Si hoy el sistema estima 100 ventas y mañana el dato real muestra 80 o 120, esa diferencia se incorpora automáticamente al modelo para ajustar futuras previsiones.
Este ciclo de →predicción → realidad → reajuste, permite que la herramienta se vuelva más precisa cuanto más se utiliza.
Además, hay casos en los que no existe histórico suficiente (por ejemplo, lanzamientos o cambios bruscos en la demanda). En estas situaciones, el cliente puede introducir su propia planificación.
El sistema toma ese input como referencia inicial y lo combina con su lógica predictiva para proyectar compras futuras sin perder coherencia.
Una herramienta diseñada para el consenso
En este contexto, la predicción deja de ser un número rígido para convertirse en un punto de partida que facilita el consenso entre equipos, especialmente entre Compras y Comercial.
El sistema ofrece una predicción probabilística basada en datos. El comercial puede aportar contexto (“vamos a vender 50 por esta promoción”), mientras la IA muestra el histórico (“lo más probable es que vendas 18”).
El resultado final suele situarse en un punto intermedio razonado por ejemplo las 30 unidades, y queda registrado como planificación definitiva.
Este mecanismo evita discusiones subjetivas y reduce el riesgo tanto de sobrestock como de roturas de stock, porque la herramienta aporta un marco objetivo para debatir y decidir.
Primer beneficio: un forecast más fiable, siempre
La competencia entre modelos garantiza que cada referencia se predice con el motor que mejor performa en ese momento. Da igual si el producto es muy estable, muy volátil, si tiene estacionalidad, roturas o picos: el sistema analiza todas las opciones y escoge la más precisa.
Esto asegura que:
- las compras se apoyan en previsiones más sólidas,
- se reduce el riesgo de sobrestock,
- se disminuyen las roturas,
- se mejora la rentabilidad y competitividad de toda la empresa.
Segundo Beneficio: velocidad y autonomía total
El segundo gran beneficio es el tiempo.
Una consultora puede tardar meses en entregar un forecast ajustado. Mientras que con el sistema automatizado de Valerdat:
- el proceso ocurre de manera recurrente,
- los modelos se ejecutan en paralelo,
- y los resultados se actualizan sin depender de terceros.
Lo que antes podía requerir dos meses, ahora se obtiene en pocas semanas y sin intervención manual. Valerdat hace el trabajo de consultoría de forma más rápida y mucho más precisa.
Por qué este cambio importa tanto
Porque convierte un proceso tradicionalmente lento, costoso y en algunos casos incluso manual en un proceso inteligente, dinámico y siempre actualizado.
Porque ya no se trata de elegir un modelo y confiar en que seguirá funcionando. Se trata de poner a competir a todos los modelos que pueden aportar valor y quedarse siempre con el mejor.
Y, por supuesto, porque coloca al usuario en una posición de ventaja: recibe previsiones más fiables, más rápidas y más consistentes.
El futuro del forecast en Valerdat
Este motor es solo un gran paso hacia adelante. Valerdat ya trabaja en nuevas capacidades que ampliarán aún más la precisión y la agilidad del forecast. El objetivo es firme: garantizar que cualquier empresa, sea grande o pequeña, pueda acceder siempre a la mejor predicción posible, basada en tecnología de vanguardia y en mejora continua. Un sistema que evoluciona constantemente para maximizar fiabilidad, anticipación y resultados reales en compras.
¿Quieres ver cómo funciona este nuevo motor de predicción aplicado a tu negocio? Solicita una demo y evaluaremos juntos el impacto real que puede tener en tus compras.
