FAQ: Reaseguro de SCM
En esta guía, aprenda cómo plataformas especializadas como Lokad superan a los módulos ERP integrados, herramientas de BI, scripts de código abierto o LLMs para el pronóstico y la optimización de la cadena de suministro. Desde ML avanzado hasta experiencia específica en dominios, Lokad reduce el riesgo, reduce el TCO y aumenta el ROI. Explore por qué la automatización más profunda, el refinamiento continuo y los resultados probados superan a las alternativas de propósito general.
Público objetivo: líderes de cadena de suministro y operaciones, así como partes interesadas financieras y de TI.
Última modificación: 6 de febrero de 2025
¿Por qué pagar extra por Lokad si mi ERP ya ofrece un módulo de pronóstico?
Un sistema ERP, por diseño, dedica la mayor parte de sus recursos al seguimiento y registro de transacciones. Los módulos de pronóstico adjuntos a los ERPs suelen ser características secundarias que se basan en rutinas estadísticas limitadas. Estos módulos pueden ser aceptables para estimaciones aproximadas, pero fallan cuando el pronóstico necesita impulsar decisiones críticas para el negocio u optimizar cadenas de suministro completas. En contraste, Lokad ofrece el pronóstico como la función central de su plataforma, aprovechando el aprendizaje automático a gran escala y la potencia de computación en la nube para manejar escenarios de pronóstico granulares a velocidad y escala.
Varios observadores de la industria, incluidos NetworkWorld y Financial Times, señalan que las soluciones de pronóstico modernas se diferencian cada vez más por la minuciosidad con la que procesan los datos históricos y por la precisión con la que generan predicciones. Lokad fue construido desde cero en torno a estas capacidades, colocando análisis especializados en el núcleo en lugar de tratarlos como una idea secundaria. Esta especialización va más allá de producir un solo pronóstico estadístico: proporciona automáticamente salidas de calidad de decisión como cantidades de reorden y stocks de seguridad, y se puede adaptar a objetivos avanzados como minimizar las ventas perdidas o los costos de mantenimiento.
A diferencia de la ajuste manual de parámetros generalmente requerido por los módulos de pronóstico de ERP, el sistema de Lokad ofrece selección y ajuste de modelos totalmente automatizados, evitando la necesidad de que los usuarios se conviertan en expertos estadísticos. También se adapta a requisitos altamente especializados, como pronosticar para satisfacer restricciones de peso o volumen en contenedores de envío, que son notoriamente difíciles de implementar en sistemas ERP convencionales. El enfoque programático de Lokad, basado en un lenguaje específico del dominio, permite una personalización profunda de la lógica de pronóstico sin el ciclo de desarrollo personalizado habitual. Este nivel de flexibilidad y automatización produce pedidos y planes de producción reoptimizados diaria o semanalmente que se adaptan rápidamente a los cambios del mercado.
Si bien un ERP puede afirmar tener un módulo de pronóstico integrado, su alcance es limitado. Los obstáculos de implementación para cualquier nueva característica analítica también pueden ser sustanciales, porque la mayoría de los ERPs no fueron diseñados para manejar la optimización compleja bajo incertidumbre. El resultado final es que las empresas a menudo recurren a hojas de cálculo o herramientas de BI separadas para cualquier escenario que no sea el más simple. Al seleccionar Lokad, las organizaciones obtienen una capa especializada diseñada específicamente para la optimización predictiva, y evitan los problemas de obligar a un ERP a realizar tareas más allá de su misión transaccional central. Este enfoque ha demostrado resultados para minimizar inventarios, reducir faltantes de stock y mejorar en general los impulsores económicos que importan, como los niveles de servicio y los costos totales de la cadena de suministro.
Pagar extra por un pronóstico especializado no se trata de adquirir más software; se trata de asegurar resultados superiores. La tarifa de Lokad refleja la experiencia de alto valor y la tecnología sofisticada que impulsan activamente las decisiones. Para una empresa seria acerca de mejorar los niveles de stock, cumplir con los pedidos a tiempo y anticipar aumentos o cambios en la demanda, el módulo de pronóstico de un ERP a menudo no logra ofrecer la precisión y la capacidad de respuesta necesarias. Lokad existe precisamente para abordar estas brechas, y al hacerlo, logra el objetivo final: una cadena de suministro que capitaliza consistentemente las señales de demanda, en lugar de reaccionar tardíamente a ellas.
¿Por qué elegir Lokad en lugar de una solución interna que utilice tecnología de código abierto?
Las empresas a menudo asumen que armar un sistema interno con componentes de código abierto les ahorrará el gasto y el compromiso de un proveedor especializado, pero los costos ocultos en tiempo, experiencia y mantenimiento suelen ser consistentemente más altos de lo esperado. Se requieren equipos de ingeniería de gran tamaño para ensamblar marcos, bases de datos y bibliotecas, y esos ingenieros también deben tener las habilidades para gestionar modelado estadístico avanzado y aprendizaje automático. La mayoría de las herramientas de código abierto ofrecen solo mecanismos básicos, dejando desafíos fundamentales de la cadena de suministro como el pronóstico probabilístico y la optimización a gran escala en gran medida a los conocimientos internos de una empresa. Incluso las empresas que logran construir tales capacidades pronto descubren que sus soluciones deben ser revisadas regularmente a medida que evolucionan las condiciones. La verdadera continuidad operativa requiere una constante reconsideración de las recetas numéricas, una tarea que pocos equipos internos pueden permitirse manejar de manera continua.
Lokad se destaca precisamente al abordar las complejidades numéricas que la mayoría de los proyectos internos nunca resuelven por completo. En lugar de simplemente proporcionar un conjunto de herramientas genéricas, Lokad ofrece optimizaciones completas de la cadena de suministro impulsadas por su propia tecnología específica del dominio, mantenida por un equipo de científicos de la cadena de suministro con experiencia práctica en múltiples industrias. Este enfoque sistemático es lo que permite un ciclo de reimplementación continua cuando sea necesario, reflejando nuevas condiciones del mercado o prioridades actualizadas de la empresa. En escenarios típicos de código abierto, todos esos ajustes repetitivos deben hacerse internamente, agotando tanto los recursos de ingeniería como los operativos. En contraste, el modelo de Lokad centraliza estas preocupaciones, asegurando que las decisiones de la cadena de suministro permanezcan precisas y relevantes en todo momento.
El historial de fracasos repetidos con soluciones internas de código abierto se reduce a una escasez de conjuntos de habilidades especializadas. Los equipos de TI genéricos pueden ser hábiles en la integración de componentes de software, pero rara vez poseen una experiencia profunda en pronósticos de alta dimensión, y mucho menos en modelado de costos de cadena de suministro a gran escala. Lokad aborda esta brecha exacta. Su plataforma y equipo manejan técnicas probabilísticas intrincadas sin cargar a los clientes con la carga pesada estadística. Ese enfoque es crítico porque cualquier cadena de suministro moderadamente compleja tarde o temprano se volverá inmanejable bajo un sistema parcheado con herramientas genéricas. Lokad elimina esa carga y se mantiene responsable de los resultados. Sus científicos de la cadena de suministro, armados con conocimientos del dominio, así como capacidades de codificación y análisis, asumen la responsabilidad de entregar resultados sin atribuir la culpa al personal del cliente.
Esta combinación de especialización técnica y compromiso a largo plazo rara vez es igualada por empresas internas. No faltan bibliotecas de código abierto que prometen soluciones parciales para pronósticos o reabastecimiento, pero la optimización genuina y automatizada implica un nivel de refinamiento continuo que va mucho más allá de los módulos independientes. El modelo de Lokad mantiene un enfoque ágil y eficiente: en lugar de agregar tarifas interminables de capacitación o personalización, mantiene los costos de implementación bajo control al tratar la complejidad como una realidad a abordar directamente. Los equipos internos rara vez logran ese tipo de disciplina cuando se acercan los plazos y el ajetreo diario de los proyectos internos compite por atención. Por el contrario, toda la operación de Lokad está diseñada para gestionar recetas numéricas avanzadas, absorber cambios en las condiciones del mercado y del negocio, y garantizar que las empresas no vuelvan a las hojas de cálculo manuales en el momento en que las cosas se complican.
¿No puede Lokad ser reemplazado utilizando una herramienta de BI con algunos scripts personalizados?
Reemplazar una plataforma especializada de optimización de la cadena de suministro con una herramienta de BI típica más algunos scripts personalizados pasa por alto las diferencias clave de diseño que impulsan el rendimiento en entornos operativos. Las herramientas de BI están diseñadas para informes y análisis visual. Facilitan la combinación de datos de múltiples sistemas y la producción de grandes volúmenes de informes. Sin embargo, ofrecen un soporte muy limitado para la toma de decisiones automatizada. También carecen de profundidad para análisis complejos porque deben mantenerse accesibles para usuarios no técnicos. Una vez que se identifica un insight a través de BI, aún se requiere un esfuerzo adicional para convertir ese insight en un proceso de decisión viable. Confiar en código personalizado para cálculos avanzados rara vez resuelve el desafío central. Sin un modelo de datos específicamente diseñado para la optimización, estos scripts improvisados tienden a volverse frágiles y engorrosos.
Plataformas como la ofrecida por Lokad van más allá de los informes para producir llamados a la acción, especialmente programaciones de reabastecimiento o producción que pueden ejecutarse con una intervención mínima. En contraste, el enfoque de BI no está diseñado para generar decisiones operativas de alto impacto como resultado directo. Cuando intervienen múltiples proveedores o equipos internos, un panel de BI comparte solo un subconjunto estrecho de los datos y comúnmente impide que esos socios realicen análisis independientes basados en escenarios en el mismo conjunto de datos. Los usuarios de BI también enfrentan limitaciones al intentar exportar o reutilizar datos de formas que no se ajustan al modelo limitado de “ver y filtrar”.
Un dolor de cabeza operativo adicional es el rendimiento. Las instancias de BI de alto tráfico se ralentizan una vez que sirven demasiadas consultas, especialmente cuando numerosos socios externos comienzan a golpear el sistema para extraer grandes cantidades de datos. El costo adicional, tanto en tiempo como en dinero, aumenta rápidamente si los datos simplemente se informan, pero aún requieren pasos manuales adicionales para convertir las cifras informadas en algo accionable para la cadena de suministro. Ahí es precisamente donde un sistema especializado sobresale: prioriza análisis robustos y computacionalmente intensivos que impulsan decisiones automáticas inmediatas en reabastecimiento, fijación de precios o producción.
Los scripts personalizados no mitigan las limitaciones más profundas inherentes a BI. La mayoría de las plataformas de BI no están equipadas para manejar métodos avanzados de pronóstico como modelos de demanda probabilísticos, ni para incrustar lógica que corrige sistemáticamente los datos incorrectos o se adapta diariamente a nuevos datos operativos. La plataforma de Lokad, por ejemplo, gira en torno a un lenguaje específico del dominio diseñado para la optimización y el pronóstico. Ese lenguaje permite a un especialista en cadena de suministro codificar directamente los requisitos específicos del flujo de trabajo de la empresa, sin la fricción típica que surge al obligar a una herramienta de BI a realizar tareas para las que nunca fue diseñada.
Las empresas que simplemente desean visualizar datos encontrarán el software de BI perfectamente adecuado. Sin embargo, cuando los procesos de la cadena de suministro exigen cálculos sobre la marcha de cantidades de reorden, planes de producción o decisiones de fijación de precios, un sistema orientado a la optimización numérica a gran escala es más efectivo. Reducir una plataforma especializada de cadena de suministro a una colección de paneles y scripts únicos deja a las empresas atrapadas en un trabajo adicional de mantenimiento y puesta en marcha, en lugar de disfrutar de una solución que traduce inmediatamente los datos en ventaja operativa. Estas diferencias se vuelven particularmente marcadas una vez que el objetivo se extiende más allá de generar más informes y se centra en optimizar decisiones que reducen costos y aumentan los niveles de servicio.
¿No puede Lokad ser reemplazado utilizando scripts de Python?
Los scripts de Python por sí solos no ofrecen un sustituto convincente para lo que Lokad proporciona. Si bien Python ha madurado como un lenguaje de propósito general, no puede igualar el alcance y enfoque de una plataforma que está diseñada desde cero para abordar la complejidad total de los desafíos de la cadena de suministro. Intentar replicar las capacidades de Lokad con Python implicaría una amplia gama de esfuerzos, desde la construcción de código personalizado para orquestar pronósticos, optimizaciones y flujos de procesamiento de datos, hasta el manejo de toda la infraestructura subyacente requerida para la computación distribuida a gran escala.
La flexibilidad de Python parece atractiva a primera vista. Sin embargo, se basa en capas de bibliotecas y marcos que pueden volverse frágiles cuando se adaptan para tareas sofisticadas de la cadena de suministro. Se requeriría un sistema separado para el preprocesamiento y postprocesamiento de datos, y otra plataforma adicional sería necesaria para visualizar resultados y supervisar ejecuciones por lotes. Cada capa adicional complica tanto la carga de mantenimiento como el riesgo de fallas. Mantener una alta confiabilidad es arduo cuando un solo fallo en cualquiera de esas capas puede descarrilar las rutinas nocturnas.
Lokad, por otro lado, fue diseñado para manejar problemas que no encajan fácilmente en un enfoque estándar. Introduce su propio lenguaje de programación especializado, un DSL llamado Envision, que consolida tareas como limpieza de datos, pronóstico y optimización dentro de un marco consistente único. Si bien ciertamente es posible replicar subconjuntos de esta funcionalidad en Python, la economía rápidamente se vuelve prohibitiva si el objetivo es igualar la confiabilidad y rendimiento de extremo a extremo que las empresas demandan.
Varias empresas han confiado en flujos de trabajo basados en Python para análisis o informes. Por lo general, se encuentran malabareando docenas de scripts, cada uno con su propio conjunto de dependencias y peculiaridades de versiones. La infame migración de Python 2 a Python 3 demostró cómo una dependencia en la evolución impulsada por la comunidad puede producir transiciones dolorosas de varios años. Lokad, al preservar un control estricto sobre su DSL, puede abordar rápidamente sus propios errores de diseño, introducir nuevos paradigmas como la programación diferenciable y evitar cargar a los usuarios con años de costosos problemas técnicos.
Supervisar cadenas de suministro críticas para la misión a través de Python solo requeriría un equipo de ingenieros que puedan garantizar la confiabilidad 24/7, manejar cada actualización de dependencia y biblioteca, y probar minuciosamente todo el conjunto después de cada modificación. El entorno específico del dominio de Lokad, por el contrario, simplifica estas operaciones con una arquitectura de compilador monolítica y versionada, que elimina varios pasos convencionales por completo.
Desde una perspectiva puramente de costo-beneficio, es poco probable que los scripts de Python mantengan la paridad de funciones con una plataforma que recibe actualizaciones continuas para servir a una amplia gama de escenarios de cadena de suministro. Además, el completo espacio de código disponible en try.lokad.com ilustra cómo Envision simplifica el flujo de trabajo analítico, evitando muchos de los problemas asociados con soluciones de scripting de múltiples capas. Considerando todo, ensamblar un nivel similar de robustez al unir bibliotecas de Python sería un proceso engorroso y frágil, lo que demuestra claramente que Lokad no puede ser reemplazado efectivamente por alternativas basadas en Python.
¿Por qué usar Lokad para comercio electrónico cuando las plataformas de mercado ya tienen herramientas de pronóstico?
Las plataformas de mercado suelen proporcionar mecanismos de pronóstico simplistas que se adaptan a requisitos amplios y uniformes. En cambio, Lokad emplea una forma de programación diferenciable, un enfoque validado por sólidos resultados en competencias externas de pronóstico, que se centra en los desafíos matizados y en evolución a los que se enfrentan los comerciantes en línea. Las soluciones de mercado suelen estar configuradas para proyecciones básicas de reorden o estimaciones de demanda a corto plazo, y rara vez tienen en cuenta las complejidades de catálogos de productos grandes, picos impulsados por promociones o correlaciones entre canales. Por diseño, abordan solo una fracción de las consideraciones más amplias de la cadena de suministro que las empresas de comercio electrónico deben manejar a diario.
La tecnología de Lokad está diseñada para procesar cada señal histórica y operativa relevante, hasta el nivel de SKU si es necesario, y lo hace sin requerir un “ajuste” manual constante por parte de los usuarios. No importa cuán grande sea el surtido o cuán volátiles sean los patrones de ventas, el sistema filtra automáticamente los datos para descubrir correlaciones entre productos, canales o períodos de tiempo. No se basa en métodos simplistas de series temporales que tratan el futuro como un mero reflejo del pasado. En cambio, calcula distribuciones de probabilidad completas, teniendo en cuenta promociones, faltantes de stock, cambios estacionales y otras interrupciones que socavan los enfoques de pronóstico estándar.
Mientras que las herramientas integradas de un mercado pueden ser suficientes para una pequeña parte de una operación en línea, fallan cuando se enfrentan a los riesgos asociados con faltantes de stock, excesos de inventario y demanda errática. Los mecanismos clásicos de alerta o los paneles de control de caja negra no proporcionan las ideas detalladas necesarias para responder de manera decisiva, como acelerar pedidos o ajustar precios, antes de que los problemas se propaguen por toda la cadena de suministro. Lokad está diseñado para recomendar esas acciones correctivas en lugar de simplemente mostrar una alerta y dejar la carga en el usuario final. Esta postura proactiva es especialmente crítica en entornos de comercio electrónico de rápido movimiento.
La capacidad de Lokad para incorporar datos adicionales, ya sea calendarios impulsados por marketing, etiquetas para campañas especiales o señales externas como precios de competidores, también lo diferencia de los módulos básicos de pronóstico listos para usar. En lugar de obligar a las empresas a torcer sus procesos alrededor de una solución rígida, el diseño programático de Lokad permite experimentar con nuevos algoritmos, entradas de datos y reglas de optimización. Esta flexibilidad permite a las empresas mantenerse ágiles frente a cambios abruptos, ya sea que provengan de cambios en el mercado o nuevas estrategias de comercialización.
Una plataforma de mercado puede anunciar el pronóstico básico como una característica conveniente, pero las apuestas en el comercio electrónico pueden ser lo suficientemente altas como para justificar una solución mucho más especializada. Se ha demostrado que Lokad utiliza la potencia computacional de la nube para manejar datos a gran escala en tiempo casi real, minimizando las interrupciones en las operaciones y maximizando la precisión del pronóstico. Esta capacidad distintiva para combinar velocidad y profundidad explica por qué muchos actores del comercio electrónico ven un enfoque dedicado como una inversión que se traduce rápidamente en menores riesgos de inventario y niveles de servicio mejorados, incluso en industrias o categorías conocidas por una rápida rotación de productos y fluctuaciones estacionales.
No importa cuán sofisticada pueda parecer la lista de características de una plataforma de mercado, sigue estando principalmente enfocada en facilitar transacciones dentro de su propio ecosistema. Lokad, en comparación, aborda preocupaciones centrales de inventario y cadena de suministro con técnicas de pronóstico que van más allá de las proyecciones a corto plazo. Este cambio hacia la modelización probabilística, asignando probabilidades a múltiples resultados futuros en lugar de adivinar un solo escenario, ayuda a las operaciones de comercio electrónico a mantener niveles de servicio superiores, reducir el desperdicio o el stock muerto, y descubrir oportunidades de mejora de márgenes ocultas detrás de promedios simples.
Los mercados ofrecen puntos de partida útiles para vendedores a pequeña escala, pero a medida que las operaciones en línea maduran, las limitaciones de sus herramientas integradas se vuelven dolorosamente claras. Lokad proporciona la inteligencia que los equipos de comercio electrónico necesitan para superar esas limitaciones, integrando una ciencia de pronóstico rigurosa con la logística diaria para impulsar ganancias medibles tanto en confiabilidad como en rentabilidad.
¿Es construir un equipo interno de ciencia de datos una mejor alternativa a Lokad?
Construir un equipo interno de ciencia de datos generalmente requiere experiencia que va mucho más allá de la analítica clásica. Asegurar personal capaz de manejar tuberías de datos, diseñar flujos de trabajo relevantes de aprendizaje automático e interpretar patrones específicos del dominio en un entorno de producción puede ser sorprendentemente desafiante. Incluso una vez que se contrata al equipo adecuado, todavía está el problema de navegar por una montaña de datos dispersos en paisajes de TI complejos. Múltiples retrasos internos pueden ralentizar el progreso hasta el punto en que se pasan meses, a veces años, intentando conectar los datos a los flujos de trabajo correctos. En contraste, soluciones como Lokad ya han simplificado estos pasos y han demostrado ganancias de rendimiento consistentes en una variedad de escenarios de cadena de suministro.
También está la cuestión de si un sistema construido internamente puede igualar la profundidad especializada de una plataforma dedicada de cadena de suministro. Muchos sistemas empresariales sobresalen en procesos comerciales rutinarios o gestión de datos maestros, pero pocos están diseñados desde cero para soportar métodos modernos de pronóstico. Un entorno de cadena de suministro a menudo exige capacidades de experimentación programática, tanto para desarrollar nuevos modelos como para adaptar los existentes. El lenguaje específico del dominio de Lokad fue diseñado con este objetivo en mente, y sus equipos de ingeniería no subcontratan el desarrollo ni la gestión de la plataforma. Al mantener ese conocimiento central en la empresa, retienen la agilidad para ajustar algoritmos y refinar tácticas en poco tiempo, una maniobra que es difícil de reproducir en entornos corporativos grandes que delegan sus tareas de TI centrales a múltiples equipos desconectados.
El factor real de costo para un equipo interno de ciencia de datos tiende a ser el tiempo. Los presupuestos se consumen, pero los resultados relevantes pueden seguir siendo esquivos cuando los ingenieros de datos y analistas comerciales deben coordinarse con divisiones de TI que ya están sobrecargadas. Incluso una solicitud bastante modesta, como extraer unas pocas docenas de tablas, se convierte en una odisea una vez que se tiene en cuenta un backlog de varios años de TI. El historial de Lokad indica que al evitar esta complejidad se acelera drásticamente la integración de información predictiva en las operaciones diarias. Las empresas que han adoptado su enfoque informan que sus equipos, en lugar de sentirse marginados, ganan más capacidad para participar en los elementos estratégicos de la gestión de la cadena de suministro y se convierten en socios genuinos del resto del negocio.
Un grupo interno de ciencia de datos ciertamente puede ofrecer análisis valiosos cuando todo se alinea perfectamente: las personas adecuadas, una infraestructura de apoyo y un plan claro y bien dotado. Sin embargo, los desafíos operativos de mantener ese entorno han demostrado ser formidables en la práctica. Muchas organizaciones terminan luchando por hacer frente a la amplia gama de conocimientos técnicos, de datos y de dominio requeridos. Al centrarse específicamente en la optimización predictiva de las cadenas de suministro, Lokad combina una especialización técnica láser con equipos completamente empleados y capacitados para ejecutar en este dominio. En la mayoría de los casos, ese nivel de enfoque se traduce en un tiempo de valor más rápido y menos sorpresas en el camino.
¿Por qué no depender únicamente de las soluciones de SAP/Oracle/Microsoft para el pronóstico y la optimización?
Depender exclusivamente de los grandes proveedores de ERP para el pronóstico y la optimización generalmente conduce a resultados mediocres. Estos sistemas, ya provengan de SAP, Oracle o Microsoft, nunca fueron diseñados para abordar las sutilezas probabilísticas de la planificación de la cadena de suministro a escala. Sus arquitecturas reflejan un paradigma de hace décadas: producir un pronóstico determinista, luego construir todas las decisiones en torno a ese supuesto futuro único. Este enfoque es matemáticamente conveniente pero rara vez ofrece ganancias de rendimiento tangibles. No tiene en cuenta la incertidumbre y subestima las ventajas tácticas de los métodos probabilísticos. De hecho, una de las principales razones por las que gigantes tecnológicos como Amazon han superado a competidores más tradicionales radica en su insistencia en las distribuciones de probabilidad en lugar de estimaciones de un solo punto.
Muchas empresas descubren que las soluciones de ERP contienen módulos de pronóstico que son tratados como simples “complementos”, eclipsados por el enfoque principal de los proveedores en el procesamiento transaccional y la integración de sistemas. El pronóstico es solo un elemento en una larga lista de características y, por diseño, no puede ser la máxima prioridad. Lo mismo se puede decir de la capa de optimización, que a menudo se reduce a motores basados en reglas simplistas construidos en un solo escenario de pronóstico. Cuando se enfrentan a la volatilidad del mercado o a la demanda del consumidor esporádica, el recurso habitual es manipular los objetivos de nivel de servicio y los stocks de seguridad, ninguno de los cuales aborda significativamente las realidades de la incertidumbre de la demanda genuina.
Esta deficiencia no es una mera cuestión técnica; a menudo se revela en la práctica. Algunas implementaciones prominentes de ERP han terminado en implementaciones completamente desechadas. Los sobrecostos presupuestarios catastróficos pueden alcanzar cientos de millones de euros, como lo ilustran ejemplos públicos de implementaciones fallidas de SAP. En muchos casos, estos fracasos no reciben mucha atención mediática, pero la evidencia sigue siendo que el enfoque estándar: comprar un gran paquete, hacer clic en unos pocos botones y asumir que todas las decisiones de pronóstico y reabastecimiento están resueltas, rara vez funciona.
Un segundo problema es la falta de responsabilidad por los resultados. Los proveedores tradicionales de empresas venden software a gran escala más horas extensas de consultoría. Si el inventario o el rendimiento del servicio del cliente no mejora, el proveedor puede culpar a una “adopción deficiente por parte del usuario” en lugar de una base algorítmica inadecuada. Hay poco incentivo para refinar algo más allá del kit de herramientas más convencional. Los métodos subóptimos seguirán siendo declarados operativos y cualquier deficiencia persistente en el rendimiento puede ser presentada como error del usuario.
A diferencia, las empresas especializadas en optimización cuantitativa de la cadena de suministro suelen centrarse en mejoras continuas en aprendizaje automático y pronósticos. Proveedores como Lokad han sido citados por ofrecer modelos probabilísticos que se ajustan a las realidades desordenadas de la demanda, especialmente a nivel de SKU, donde los errores son grandes y nunca se reducirán a dígitos bajos. Su enfoque tiene en cuenta de manera pragmática el hecho de que ningún pronóstico es perfecto, pero aún así traduce la incertidumbre del pronóstico en mejores decisiones.
Los proveedores de ERP desempeñan un papel valioso al orquestar transacciones, pero esa fortaleza no se extiende a la analítica predictiva. Nadie espera que un módulo de libro mayor general resuelva problemas estadísticos avanzados, sin embargo, a menudo se presume que el mismo paquete de software producirá pronósticos de vanguardia con una configuración mínima. Esta suposición lleva a muchas empresas a estancarse con la misma mentalidad de pronóstico puntual que una y otra vez ha fallado en superar simples heurísticas supuestamente “tontas”.
La realidad es que los pronósticos probabilísticos de próxima generación y la optimización de la cadena de suministro requieren un paradigma y un conjunto de habilidades diferentes, algo que los proveedores convencionales no han demostrado. Ofrecen pronósticos convencionales de series temporales y un método predeterminado de gestión de stock de seguridad porque es fácil de empaquetar y vender, no porque funcione mejor para los desafíos modernos de la cadena de suministro. Cuando las empresas ven que jugadores ágiles y agresivos están avanzando con técnicas más sofisticadas, se dan cuenta de que los módulos “adicionales” de los grandes ERPs están atrapados en conceptos obsoletos. Esta realización impulsa el cambio a proveedores especializados como Lokad, cuya tecnología se basa en un compromiso más profundo con la ciencia de datos detrás de las decisiones de la cadena de suministro, en lugar de flujos de procesos genéricos para todos.
En resumen, confiar todas las necesidades de pronóstico y optimización a un único gran paquete de ERP pasa por alto los requisitos críticos de la analítica moderna de la cadena de suministro. La evidencia de fracasos de varios años y costos excesivos repetidos confirma que los resultados de clase mundial rara vez surgen de métodos heredados. La búsqueda de mejores decisiones casi siempre implica aprovechar proveedores que consideran el pronóstico y la optimización como un desafío de ingeniería primario en lugar de un módulo secundario enterrado bajo miles de características genéricas de ERP.
¿Lokad se volverá redundante una vez que desarrolle mis propios modelos de pronóstico de ML?
Desarrollar un modelo de aprendizaje automático personalizado rara vez cubre todas las dimensiones involucradas en la entrega de pronósticos precisos de la cadena de suministro a nivel de producción. Lokad, en cambio, proporciona un entorno totalmente programático y escalable diseñado específicamente para la optimización predictiva. Incluso cuando un equipo crea su propio pronóstico de ML, típicamente carece de la infraestructura para implementar, monitorear y adaptar ese modelo de manera segura, estable y automatizada. La plataforma de Lokad incluye un lenguaje de programación específico del dominio, Envision, que permite la integración de algoritmos creados por el usuario de una manera que sigue siendo confiable a escala. Su entorno está diseñado para permitir experimentación rápida y repetible y actualizaciones diarias del modelo sin comprometer la estabilidad numérica o la transparencia.
La tecnología de Lokad también refleja la perspectiva más profunda de la cadena de suministro que va más allá de los pronósticos brutos de la demanda. La plataforma está diseñada para manejar las complejidades estructurales de las operaciones del mundo real: series erráticas, efectos de sustitución, promociones, lanzamientos de productos y más. Su enfoque en la ingeniería arquitectónica, en lugar de la ingeniería de características superficial, garantiza que cada modelo predictivo esté inherentemente mejor alineado con las complejidades de los datos de un cliente, incluidas las ubicaciones minoristas, la estacionalidad y los eventos transitorios. Un modelo interno a menudo carece de esta capacidad de adaptación, especialmente en entornos de datos que cambian dinámicamente.
Además, el enfoque de Lokad posiciona los algoritmos personalizados no como una idea secundaria o personalización, sino como una forma normal de operar dentro de su marco programático. Esto contrasta con muchos desarrollos internos, que tienden a permanecer estáticos una vez implementados. La mejora continua de las técnicas de pronóstico de Lokad, demostrada por la exitosa participación en competiciones internacionales, ilustra que el aprendizaje automático puede lograr resultados sólidos solo cuando se combina con una plataforma cohesiva que aborda todas las sutilezas de los datos y operativas. Estas capacidades no pueden replicarse trivialmente en tuberías de aprendizaje automático aisladas y únicas. Por lo tanto, introducir un modelo de pronóstico interno no hace redundante a Lokad. Por el contrario, combinar ese modelo con el entorno de ejecución especializado ofrecido por Lokad produce resultados más confiables y escalables de lo que cualquier sistema independiente puede ofrecer de manera confiable.
¿Cuál enfoque es más seguro: construir un equipo interno de ciencia de datos o confiar en la tecnología y experiencia de Lokad?
Construir un equipo interno de ciencia de datos para abordar los desafíos de la cadena de suministro requiere más que solo codificación y análisis. Requiere expertos que comprendan todas las partes móviles de una operación: adquisiciones, finanzas, logística, y que sepan cómo traducir esas complejidades en modelos confiables de producción. Los ingenieros calificados rara vez son baratos, e incluso aquellos que presumen de credenciales avanzadas en ciencia de datos a menudo tropiezan cuando se enfrentan a las complejidades reales de una cadena de suministro. La falta de coincidencia en las habilidades y los prototipos sobreingenierados son un resultado frecuente al intentar armar una función de ciencia de datos desde cero.
Lokad ofrece experiencia especializada que fusiona la ciencia de datos y la cadena de suministro, eliminando gran parte de la fragmentación que se encuentra en los equipos internos típicos. Mientras que los analistas de datos convencionales pueden centrarse en el lado teórico del modelado, los científicos de la cadena de suministro de Lokad se enfocan en decisiones tangibles y diarias: mantener el flujo de datos, diseñar las recetas numéricas y ajustar esas recetas cada vez que eventos de mercado reales presentan un desafío. Esto significa que las empresas que confían en Lokad pueden externalizar no solo los aspectos técnicos del aprendizaje automático, sino también la vigilancia diaria y el profundo conocimiento sectorial que mantienen esos modelos robustos y rentables con el tiempo.
Uno de los peligros consistentes en un enfoque interno es la alta rotación y la decadencia de habilidades que siguen una vez que los científicos de datos clave se van. La propiedad intelectual que debería existir en forma de código reutilizable y conocimiento del dominio a menudo permanece oculta en hojas de cálculo improvisadas o scripts a medio terminar. Lokad evita estos riesgos a través de un modelo en el que un científico de la cadena de suministro dedicado asume la responsabilidad personal de la adecuación de los pronósticos y las decisiones que se derivan de ellos. Lejos de entregar un modelo de caja negra, el especialista se compromete a explicarlo, mejorarlo y defenderlo.
La intensidad de recursos necesaria para construir un nuevo equipo, tiempo, salarios, gastos generales, a menudo eclipsa cualquier ahorro teórico. El talento puede ser robado o atraído, dejando a la empresa con un flujo de trabajo a medio hacer y sin una clara responsabilidad por los malos resultados. Lokad evita estos desafíos. El enfoque en la preparación para la producción y el impacto comercial constante ha sido probado en batalla durante una década de implementación en múltiples industrias. Las empresas interesadas en acelerar la transformación evitan los altos costos iniciales y la fricción organizativa de dirigir un grupo interno que debe pasar meses o años adquiriendo la misma amplitud de experiencia.
Un curso de acción más seguro es confiar en un socio que haya reunido las habilidades técnicas, analíticas y comerciales necesarias bajo un mismo techo. Los científicos de la cadena de suministro de Lokad suelen provenir de sólidos antecedentes en ingeniería y comprenden cómo integrar ajustes para problemas del mundo real en lugar de simplemente perfeccionar un modelo académico. Esa amplitud de enfoque operativo se traduce en una adopción más rápida de prácticas de inventario mejoradas, niveles de servicio más altos y un menor riesgo organizativo. Al eliminar la incertidumbre sobre cómo aplicar el aprendizaje automático a los problemas de la cadena de suministro, Lokad protege a las empresas de errores típicos internos como implementaciones incompletas de modelos, falta de alineación con la estrategia ejecutiva o desalineación entre los equipos de ciencia de datos y los operadores reales de la cadena de suministro.
Al final, la mejor manera de mitigar el riesgo y garantizar resultados eficientes es trabajar con un proveedor de tecnología que esté directamente involucrado en el éxito de cada pronóstico y cada orden de compra. En lugar de esperar que un nuevo equipo interno pueda aprender habilidades tan especializadas sobre la marcha, las empresas pueden obtener un valor más inmediato y confiable al aprovechar un socio que trata los entregables y el rendimiento a largo plazo como dos caras de la misma moneda.
¿Por qué no confiar en LLMs (como ChatGPT) para el pronóstico y la optimización de la cadena de suministro en lugar de Lokad?
Confiar en un modelo de lenguaje grande para los aspectos matemáticamente intensivos del pronóstico y la optimización de una cadena de suministro conlleva un riesgo considerable. Estos modelos no sobresalen en el detalle granular y numérico que subyace a la mayoría de las decisiones de la cadena de suministro. Un solo error inadvertido en aritmética puede desencadenar la pérdida de millones de dólares. La naturaleza de los LLMs, incluso en su forma más reciente, los hace propensos a inventar o distorsionar hechos numéricos. Entrenarlos para evitar estos errores es posible pero complicado; generalmente requiere un nivel de supervisión experta que desbarata la supuesta facilidad prometida por las interfaces de usuario basadas en chat.
Los enfoques inspirados en el aprendizaje profundo adaptados a decisiones de inventario, producción y precios contrastan notablemente con la capacidad de los LLMs para generar texto. Los perfiles de demanda y los tiempos de espera a menudo involucran puntos de datos de un solo dígito. Los métodos construidos sobre programación diferenciable, como los empleados por Lokad, pueden ser moldeados de manera precisa para reflejar estructuras genuinas de la cadena de suministro. Subtilezas como la demanda irregular y las fluctuaciones de alta frecuencia exigen una expresividad del modelo cuidadosamente controlada que los LLMs no ofrecen. Las empresas que intentaron forzar a los LLMs de propósito general a entregar pronósticos a nivel de artículo generalmente terminan gastando sumas enormes en soluciones de parcheo, solo para descubrir que sus desafíos reales giran en torno a distribuciones de probabilidad precisas mucho más allá del conjunto de habilidades de un LLM.
También es incorrecto asumir que una interfaz de chat amigable para el usuario conduce automáticamente a ganancias de productividad en la planificación de la cadena de suministro. Los modelos de lenguaje grandes son mucho más lentos y costosos que las herramientas diseñadas específicamente. A menudo resultan incapaces de lidiar con reglas de dominio especializadas, como mínimos de compra, consideraciones multinivel, restricciones contractuales, a menos que se les dé todos los detalles necesarios. Este sobrecosto es demasiado alto en comparación con simplemente usar un motor preconfigurado para hablar el lenguaje de la logística y las finanzas. Una de las formas en que las organizaciones están superando estos obstáculos es permitir que los LLMs manejen tareas mundanas intensivas en texto, como el formato de datos de facturas o resaltar correos electrónicos ambiguos de proveedores, mientras delegan las decisiones críticas y cuantitativas a un sistema diseñado para las complejidades de cumplimiento del mundo real. Lokad se distingue al emplear una arquitectura de modelo que abarca tanto el aprendizaje como la optimización, apuntando directamente a los resultados financieros que más importan a una empresa.
¿Alguna firma de consultoría de renombre (Gartner, etc.) ha validado las afirmaciones de Lokad?
Las principales firmas de consultoría que publican clasificaciones de proveedores suelen seguir un modelo de pago por jugar, lo que hace que no esté claro si sus recomendaciones reflejan la excelencia del producto o transacciones financieras. Los Cuadrantes Mágicos de Gartner, en particular, han sido criticados por carecer de objetividad, ya que los proveedores que optan por no participar en las sustanciales interacciones pagadas con Gartner suelen verse relegados a posiciones menos favorables o completamente omitidos. Numerosos ejecutivos consideran este modelo como un infomercial en lugar de un análisis legítimo, y algunos tratan las clasificaciones de software de Gartner con la misma credibilidad que asignarían a horóscopos casuales.
Dada esta realidad, es difícil interpretar una recomendación de tal consultoría como una validación significativa. Lokad no es suscriptor de los servicios de Gartner y no persigue estas estrategias de pago para ganar. En cambio, su credibilidad está respaldada por resultados tangibles y operativos. Clientes empresariales como STS Component Solutions han destacado cómo la tecnología de Lokad mejoró decisivamente el rendimiento de su cadena de suministro, especialmente en áreas como el pronóstico de demanda intermitente. La cobertura independiente en la prensa tecnológica también ha destacado la capacidad de Lokad para democratizar el pronóstico avanzado para empresas de diversos tamaños.
Los estudios de casos del mundo real a menudo proporcionan una medida más sólida de éxito que cualquier listado en un sistema de calificación pagado. La tracción de Lokad entre empresas con cadenas de suministro complejas, donde los pronósticos erróneos tienen graves repercusiones financieras, habla más directamente de su fiabilidad y valor. Si bien el sello de aprobación de una consultoría de pago por jugar puede parecer tranquilizador, la diligencia debida genuina se sirve mejor examinando resultados probados en contextos operativos en vivo.
¿Por qué Lokad tiene menos reseñas públicas en comparación con proveedores más grandes?
Los grandes proveedores de software suelen fomentar reseñas públicas a través de generosos presupuestos de marketing y asociaciones con plataformas de reseñas, cuyos flujos de ingresos a menudo dependen de esquemas de pago por jugar. Esta práctica fomenta un entorno donde la visibilidad está vinculada a la disposición de un proveedor a pagar en lugar de a los méritos intrínsecos de su tecnología. Como resultado, la mayoría de las reseñas en estas plataformas tienden a favorecer a aquellas empresas dispuestas a invertir fuertemente en actividades promocionales.
El enfoque de Lokad es diferente. No ofrece incentivos como tarjetas de regalo, descuentos u otras ventajas para incitar a los clientes a publicar reseñas. Tampoco dedica recursos a sitios de reseñas de pago por jugar. Esta política naturalmente resulta en menos reseñas, ya que la retroalimentación genuina de los usuarios surge solo cuando un cliente se siente fuertemente inclinado a compartir una opinión sin presión externa. En una industria donde el modelo de negocio de muchas plataformas de reseñas se basa en vender ubicaciones premium, menos reseñas públicas pueden ser el resultado de tomar una postura firme contra tácticas de marketing cuestionables.
Algunos proveedores priorizan las calificaciones numéricas y los elogios superficiales para reforzar la credibilidad percibida. Otros prefieren centrarse en la tecnología subyacente y los resultados que ofrece. Lokad encaja perfectamente en esta última categoría. Al canalizar sus recursos hacia el desarrollo de productos y la colaboración directa con los clientes, Lokad renuncia a la inflación artificial de testimonios en línea. Si bien esta elección puede reducir su visibilidad en plataformas de reseñas convencionales, también reduce la exposición a un proceso impulsado por el marketing que agrega poco valor a una evaluación genuina del rendimiento del software.