El 20 de agosto de 2025, Zionex fue invitado a participar en la sesión AI Café Tainan, organizada por el Instituto de la Industria de la Información (III) y la Asociación de Promoción de Aplicaciones de Innovación en Inteligencia Artificial (AIF). Como orador y representante de la industria, compartimos ideas sobre las aplicaciones de la IA en las operaciones de fabricación y marca.

El tema de la presentación fue «Rompiendo los cinco mitos principales de la IA en las aplicaciones empresariales». A través de estudios de casos del mundo real y discusiones interactivas, guiamos a los asistentes a superar conceptos erróneos comunes y obtener una comprensión renovada del verdadero valor de la IA en el pronóstico de ventas y la mejora operativa.

🔍 Intercambio de cinco mitos principales y estudios de casos

Mito 1: ¿Es realmente necesaria la IA/ML?

Esta pregunta realmente no tiene una sola respuesta «estándar». Los modelos estadísticos tradicionales son realmente útiles: se basan en fórmulas fijas y extrapolaciones de tendencias, que pueden proporcionar buenos resultados en condiciones estables. Pero la fortaleza de los modelos de aprendizaje automático radica en su capacidad para aprender continuamente de los datos y ajustarse dinámicamente, especialmente cuando la demanda es compleja e influenciada por múltiples factores.

Un ejemplo del mundo real:
Trabajamos con una empresa de alimentos de renombre mundial (sus principales productos son el tofu y alimentos relacionados). Sus patrones de demanda eran muy complejos, no solo afectados por la estacionalidad y las promociones, sino también por las tendencias dietéticas y de salud, así como por las estrategias de canal. En el pasado, confiar solo en datos históricos y métodos estadísticos simples a menudo conducía a un exceso de existencias o desabastecimiento.

Después de introducir un modelo de pronóstico basado en IA, el sistema pudo incorporar tanto registros de ventas internos como factores de mercado externos, al tiempo que seleccionaba diferentes modelos para diferentes líneas de productos. Los resultados fueron significativos: la precisión del pronóstico mejoró, los planes de producción se alinearon más estrechamente con la demanda real y la presión del inventario se redujo considerablemente.

Entonces, volviendo a la pregunta: «Si solo tenemos datos históricos, ¿todavía necesitamos aprendizaje automático?»

La respuesta es: depende de la complejidad de la demanda.

Si el mercado es relativamente estable con poca variación, los métodos tradicionales son suficientes. Pero si la demanda fluctúa mucho y está influenciada por muchos factores, ahí es donde la IA / ML realmente puede demostrar su valor.

Mito 2: Si la IA no es lo suficientemente precisa, ¿no vale la pena usarla?

Comencemos con una pregunta aguda:

«Si la precisión de la IA es solo del 85% o 90%, y no puede alcanzar el 95% o incluso el 98%, ¿significa eso que no vale la pena usarla?»

Esta preocupación es bastante común entre las empresas.
Pero la verdad es que ningún modelo puede ser 100% preciso, porque la demanda en sí misma es inherentemente incierta.

El valor de la IA no radica en dar una respuesta perfecta , sino en proporcionar señales direccionales tempranas.

Por ejemplo:
Si la IA puede mejorar la precisión de los pronósticos en solo un 10%, para una empresa que administra miles de SKU a través de múltiples canales, esa diferencia podría traducirse en decenas de millones en valor comercial.

Esa mejora del 10% aporta más que un número: permite:

• Asignación de inventario más precisa
• Menos desabastecimientos y menos desperdicio
• Planificación de la producción más estable

Mito 3: ¿Puede un solo modelo pronosticar todos los productos?

En el evento, muchos asistentes también preguntaron: «¿Podemos usar un solo modelo para pronosticar todos nuestros productos?»
Esta es una expectativa común entre las empresas, pero en la práctica, es muy difícil de lograr.

La razón es simple: diferentes productos tienen patrones de demanda muy diferentes.
Algunos productos tienen ventas altas y estables, algunos entran en la categoría de cola larga de baja frecuencia, mientras que otros fluctúan enormemente. Si obliga a un solo modelo a manejar todos los productos, el resultado suele ser que algunos productos se pronostican bien, pero otros están completamente fuera de lugar.

Nuestro enfoque es ayudar primero a los clientes a clasificar sus productos.
Por ejemplo, a través del análisis ABC-XYZ, agrupamos los productos en función del valor de las ventas, la volatilidad y la integridad de los datos:

• Algunos productos son adecuados para modelos de aprendizaje automático.
• Algunos se pueden manejar lo suficientemente bien con métodos estadísticos.
• Otros requieren estrategias de pronóstico personalizadas.

A continuación, diseñamos una estrategia multimodelo, como:

• Prophet: bueno para la demanda estacional y elástica.
• Croston: eficaz para la demanda intermitente.
• XGBoost: muy adecuado para datos altamente volátiles y de alta dimensión.

El método verdaderamente efectivo no es «un modelo los gobierna a todos», sino seleccionar dinámicamente la mejor combinación para que coincida con las diferentes características del producto.

Además, enfatizamos el pronóstico jerárquico. Esto garantiza que:

• La sede puede ver números agregados,
• El marketing puede centrarse en las marcas,
• Los equipos de la cadena de suministro pueden mirar los SKU,

todo a partir de la misma lógica de pronóstico.

Este diseño garantiza que los pronósticos en todos los niveles no se contradigan entre sí, y que los resultados finales se puedan utilizar, ejecutar y confiar en la producción y la programación de forma colaborativa.

Mito 4: Una vez que se implemente el software de IA, ¿los pronósticos se ejecutarán automáticamente?

Muchos clientes, cuando se les presenta el sistema por primera vez, a menudo preguntan: «Una vez que el sistema de IA se pone en marcha, ¿funciona completamente por sí solo sin intervención humana?»

Así es como solemos responder, respaldados por prácticas reales:

• Paso 1: El modelo de ML genera un pronóstico inicial (pronóstico de referencia).
• Paso 2: Diferentes departamentos ajustan en colaboración el pronóstico para garantizar que se alinee con situaciones comerciales reales.
• Paso 3: Monitoreamos continuamente la brecha entre los pronósticos y los resultados reales, identificamos discrepancias y refinamos el modelo a través de un ciclo PDCA (Planificar-Hacer-Verificar-Actuar).

La IA no es una caja mágica plug-and-play. Crea valor, pero solo cuando se integra en los procesos diarios de una empresa. A través de la colaboración y la optimización continuas, los pronósticos se vuelven cada vez más precisos y prácticos, lo que respalda de manera efectiva la producción, la programación y la toma de decisiones.

En resumen, la IA no es un sistema de «configúrelo y olvídese», es una herramienta inteligente que requiere un compromiso y ajuste continuos para convertirse en una base confiable para las operaciones comerciales.

Mito 5: Después de implementar el pronóstico de IA, ¿deberíamos centrarnos solo en la precisión?

La precisión es ciertamente importante, pero el verdadero valor radica en mejorar la asignación de recursos y los resultados operativos.

Tomemos como ejemplo una empresa de electrónica de alta tecnología:
Su cartera de productos era muy amplia, desde artículos estándar de alta frecuencia hasta productos altamente personalizados y con un largo plazo de entrega.

En el pasado, aplicaban un enfoque único a todos los productos, lo que a menudo conducía a escasez de materiales o a un inventario excesivo.

Zionex les ayudó implementando estrategias de segmentación de productos y previsión diferenciada:

• Productos estables: Utilizó pronósticos de referencia combinados con existencias de inventario.
• Productos volátiles: Planificación aplicada de la demanda con mecanismos de ajuste continuo.
• Productos de cola larga o personalizados: Dependía completamente de los pedidos, lo que permitía una respuesta rápida a través de una estrategia de fabricación bajo pedido (MTO).

Resultados obtenidos:

• La tasa de entrega a tiempo mejoró al 97%
• Inventario no vendible reducido al 3%
• Los días de rotación de inventario mejoraron en un 45%
• Plazo de entrega acortado en un 65%

Esto demuestra que la implementación de pronósticos de IA no se trata solo de perseguir la precisión. La clave es combinarlo con las características del producto y las estrategias operativas para que la IA pueda transformarse realmente en un valor comercial tangible.

Si desea obtener más información, complete su información de contacto y nuestro equipo se comunicará con usted.