Recuperación empresarial con IA frente al COVID-19

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Recuperación empresarial con IA frente al COVID-19

Según la Encuesta Global sobre la Confianza del Consumidor durante la crisis del coronavirus realizada por McKinsey, en un año de pandemia hemos avanzado 5 años en adopción digital por parte de los consumidores y empresas, los bancos han trasladado su servicio de atención y ventas a un modelo remoto donde abrir una cuenta desde un smartphone es muy fácil, los supermercados y las tiendas por departamentos han tenido que reorientar el negocio para atender y entregar productos en línea, los instituciones educativas han pasado a un modelo de enseñanza 100% digital, los médicos, psicólogos y terapeutas han tenido que reinventarse y atender a sus pacientes a través de Zoom y la lista continúa. La recuperación empresarial tendrá que hacer uso de esta adopción digital para salir adelante.

A medida que la economía empieza a recuperarse, las empresas han tenido que adaptarse para mantenerse en el mercado, parece un recuerdo lejano cuando los directivos se reunían en un cónclave de tres días para definir la estrategia empresarial del siguiente año, hoy, los CEO’s y su plana ejecutiva deben tomar decisiones “en pleno vuelo”.

3 cambios estructurales para la recuperación empresarial con IA

Para hacerlo, las empresas deberán hacer frente a 3 cambios estructurales:

1. El comportamiento de los clientes cambió y seguirá cambiando: Según la misma encuesta de Mc Kinsey, el 75% de las personas que utilizan canales digitales por primera vez indicaron que seguirán utilizándolos cuando las cosas vuelvan a la “normalidad”, esto significa que las empresas deberán asegurarse que sus canales digitales funcionen a la perfección y el que brinde la mejor experiencia de compra al cliente es el que tendrá una ventaja competitiva.

adopción digital según industria

La adopción digital ha crecido significativamente en el 2020

2. La recuperación de la demanda es inminente e impredecible (hasta cierto punto): Según Isaac Newton, la ley de acción-reacción, dice “Toda acción, recibe una reacción opuesta y de igual magnitud” y el mercado no es la excepción, frente al retroceso de la economía vendrá una recuperación de la demanda difícil de predecir a simple vista, pero, lo que tenemos claro es que esa recuperación será desigual, cada país, región o ciudad tendrá un comportamiento diferente. 

Algunos sectores experimentarán una demanda inusualmente fuerte, por lo que los CEO’s deberán tomar importantes decisiones para dimensionar correctamente los forecast de ventas, los costos, las operaciones, la cadena de suministros y la organización en general.

En Voxiva en el 2019 y 2020 asumimos el reto de configurar un modelo de inteligencia artificial para una empresa del sector automotriz capaz de predecir el precio de cada producto que permita maximizar la rentabilidad de la empresa y sin perder market share.

En el gráfico se puede observar que la rentabilidad de la empresa venía creciendo hasta que se produce el cierre de los locales comerciales como producto de la pandemia. El modelo necesitó 45 días para recuperar su capacidad predictiva con mayor efectividad, es decir, reconoció rápidamente el nuevo comportamiento del consumidor y eso llevó a batir récord de rentabilidad. Como conclusión de este caso, diríamos que no era necesario vender más sino al precio correcto. Esto fue posible porque el modelo tomaba en cuenta, además de la data histórica de ventas, otras variables del entorno económico como por ejemplo el tipo de cambio, la ubicación de los puntos de venta y otras 198 variables más.

rentabilidad crece con Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial permitió adaptarse rápidamente a la crisis y elevar la rentabilidad

3. El trabajo remoto reinventa el modelo de organización: El trabajo remoto permitió que empresas puedan hacer reuniones regionales y globales con 20 o 200 personas al mismo tiempo a un costo ínfimo versus lo que hubiera costado hacerlo de manera presencial, ha permitido atender y responder a los clientes  rápidamente y ha obligado a un cambio del mindset de los colaboradores para adaptarse a estos cambios que por más que se regrese a un modelo híbrido, es decir, semi presencial, no volverá a ser como era antes.

Los CEO’s deberán adaptar su agenda empresarial para hacer frente a estos cambios estructurales y dar alcance a la recuperación económica de lo contrario verán pasar a sus competidores. Para eso la inteligencia artificial está jugando un papel fundamental.

La agenda del CEO: Plan de 90 días

Si bien las empresas que se mantienen en el mercado han adaptado su estrategia comercial al nuevo comportamiento del consumidor, sus áreas de TI han trabajado a un ritmo nunca antes visto para brindar el soporte necesario y han empezado a lanzar iniciativas de análisis e inteligencia artificial en sus operaciones, esto solo es la primera fase.

La agenda del CEO alrededor del uso de la inteligencia artificial está enfocada en utilizar esta tecnología para optimizar las operaciones comerciales y para eso sugerimos un plan de 90 días.

Sprint 1 del día 1 al 29: Evaluar el desempeño de los modelos actuales para la toma de decisión comercial.

Las empresas toman cientos de decisiones operativas y comerciales a diario, por ejemplo, la empresa del sector automotriz debe dar encuentro a muchas interrogantes: ¿Cuánto venderá? ¿A qué precio deberá vender los productos? ¿Cuánta mercadería deberá comprar a su proveedor? ¿Con cuántos días de anticipación deberá hacer el pedido considerando las restricciones sanitarias y evitar romper stock? ¿Cuántas personas deberán atender el servicio post-venta? 

En esta primera etapa deberán analizar el desempeño de sus pronósticos y evaluar si están utilizando la suficiente información para predecir la futura demanda. Definir sus puntos de dolor y buscar en el mercado un proveedor que tenga la experiencia de implementar modelos de inteligencia artificial que considere el ciclo económico local y que tenga suficiente experiencia para hacer “cirugía fina”, porque lastimosamente los modelos importados no alcanzan. 

Sprint 2 del día 30 al 59: Entrenar los nuevos modelos utilizando inteligencia artificial

Para llevar a cabo esta tarea se debe considerar nuevos datos y técnicas que probablemente no habían sido utilizadas hasta el momento. Por ejemplo, la empresa automotriz deberá tomar como nuevos datos los cambios en la cadena de suministro considerando las medidas sanitarias contra el COVID-19 para cumplir con el lead-time estimado y no quedarse sin stock.

Las nuevas tecnologías incluyen desde el uso de Machine Learning para re-entrenar los modelos con las decisiones que toman los ejecutivos de la empresa hasta la combinación de otras herramientas de IA que permiten tener un accuracy más preciso.

En este punto la combinación de la tecnología con los expertos y especialistas de la empresa son clave para dar sentido a los primeros insights de los modelos.

Sprint 3 del día 60 al 90: Optimizar los modelos y adaptar la organización

En esta etapa es indispensable evaluar semana tras semana los resultados del modelo para optimizar su capacidad predictiva y sensibilizar a la organización para incorporar los resultados de los modelos en la toma de decisiones.

De nada sirve que estos modelos se queden en el escritorio de los gerentes, deben llegar a niveles operativos, al analista que evalúa el cambio de precios o al comité comercial que define las acciones comerciales para los siguientes 7, 14, 21 y 28 días como mínimo.

Las empresas que quieran dar encuentro a la recuperación económica con éxito deberán ajustar sus planes para satisfacer los requerimientos del mercado, evaluar una solución tecnológica que utilice los datos y la inteligencia artificial para resolver sus puntos de dolor y, lo más importante, ejecutar el plan rápidamente. En Voxiva, podemos hacerlo.

¿Qué reto de negocios estás enfrentando?


¡Cuéntanos aquí!


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