Revisión de Flowlity, Proveedor de Software de Planificación de la Cadena de Suministro

Última actualización: abril de 2025

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Flowlity es un jugador relativamente joven en el espacio de planificación de la cadena de suministro, fundado en 2019 por Jean‑Baptiste Clouard y Karim Benchaaboun, cuyos antecedentes en S&OP en grandes empresas y matemáticas aplicadas informaron su desarrollo. La solución SaaS alojada en la nube de la empresa se centra en automatizar tareas de planificación de la cadena de suministro al proporcionar pronósticos probabilísticos, análisis de escenarios impulsados por simulación y recomendaciones accionables para la gestión de inventarios. Diseñado para integrarse perfectamente con los sistemas ERP y MRP existentes, Flowlity aprovecha técnicas de aprendizaje automático, que van desde métodos de conjunto hasta deep learning, para generar múltiples escenarios de demanda y parámetros de stock de seguridad, enfatizando la transparencia y el apoyo a decisiones en lugar de la automatización completa del proceso. Esta revisión examina los orígenes comerciales de Flowlity, su tecnología subyacente y modelo de implementación, y compara críticamente su enfoque con el de Lokad, un veterano conocido por una plataforma de optimización de la cadena de suministro cuantitativa de extremo a extremo altamente programable.

Historia de la empresa y financiación

Flowlity fue establecida a finales de 2018/2019 por Jean‑Baptiste Clouard y Karim Benchaaboun, quienes se basaron en su experiencia en planificación de la cadena de suministro y formación académica en matemáticas aplicadas ¹. La startup rápidamente se posicionó en el mercado al recaudar aproximadamente $6.57 millones en una ronda de la Serie A el 10 de marzo de 2022, con el respaldo de inversores institucionales como Fortino Capital y 42 Capital ². Este apoyo financiero temprano ayudó a Flowlity a refinar su oferta SaaS basada en la nube y entrar en un panorama competitivo poblado tanto por superposiciones tradicionales de ERP como por herramientas emergentes de apoyo a decisiones impulsadas por IA.

Tecnología del producto y descripción funcional

El producto principal de Flowlity es una plataforma de apoyo a decisiones alojada en la nube diseñada para optimizar la planificación de la cadena de suministro a través de pronósticos avanzados y simulación. La solución proporciona a los usuarios “recomendaciones inteligentes”, que incluyen límites de inventario mínimo-máximo, alertas de escasez y resultados de escenarios simulados, que permiten a los gerentes de la cadena de suministro evaluar el impacto probable de factores como retrasos de proveedores o aumentos de la demanda antes de tomar medidas ³. En lugar de reemplazar por completo la toma de decisiones humanas, la herramienta está destinada a complementar los sistemas ERP/MRP existentes, mejorando las perspectivas operativas con su motor de simulación automatizado y capacidades de pronóstico probabilístico.

Información sobre los componentes de IA/ML

En el corazón de la oferta de Flowlity se encuentra su integración de IA y aprendizaje automático. La plataforma supuestamente emplea técnicas de aprendizaje de conjunto y algoritmos de deep learning para generar múltiples escenarios de pronóstico basados en tendencias históricas de MRP, correlaciones de productos y variabilidad de la demanda [^4]. Al producir una gama de resultados con intervalos de confianza asociados, Flowlity tiene como objetivo ayudar a las empresas a mitigar el efecto látigo y determinar mejor los niveles de stock de seguridad. Sin embargo, a pesar de afirmar el uso de métodos avanzados de “deep learning”, las divulgaciones técnicas detalladas, como detalles sobre arquitecturas de modelos o ajuste de hiperparámetros, siguen siendo limitadas, lo que invita a una perspectiva cautelosa sobre qué tan verdaderamente avanzadas son estas metodologías en la práctica ⁴⁵.

Modelo de implementación y pila técnica

Flowlity se entrega como una solución SaaS alojada en la nube, lo que significa que las empresas acceden a la plataforma a través de un navegador web en lugar de a través de instalaciones locales. Las reseñas señalan que el producto está diseñado como una superposición a los sistemas ERP/MRP existentes, proporcionando información adicional sin interrumpir los procesos establecidos ³. El front-end está construido utilizando marcos web modernos: las ofertas de trabajo y los perfiles de desarrolladores sugieren el uso de VueJS, mientras que el backend, que soporta tareas críticas de IA/ML, se infiere que está implementado con lenguajes populares como Python y bibliotecas relacionadas de aprendizaje automático ⁶⁷. Esta arquitectura permite a Flowlity procesar rápidamente grandes conjuntos de datos y ofrecer información basada en simulaciones casi en tiempo real.

Análisis crítico y perspectiva escéptica

Si bien Flowlity ofrece pronósticos en tiempo real, simulación y análisis de escenarios para respaldar las decisiones de inventario, varios aspectos merecen escrutinio. La plataforma emplea con frecuencia términos de moda como “deep learning” y “ensemble learning”, sin embargo, la documentación técnica disponible públicamente no proporciona detalles granulares que diferencien su enfoque de los modelos estándar de pronóstico probabilístico. Su marco de apoyo a la toma de decisiones deja la decisión final en manos humanas en lugar de automatizar los procesos de extremo a extremo, lo que algunos pueden ver tanto como una fortaleza, en términos de transparencia, como una limitación para lograr una automatización operativa completa. En general, aunque la integración de Flowlity con sistemas heredados y el enfoque en la simulación agregan valor, la validación independiente de sus afirmaciones avanzadas de IA sigue siendo limitada ¹⁴.

Flowlity vs Lokad

Tanto Flowlity como Lokad operan en el ámbito de la optimización de la cadena de suministro utilizando técnicas basadas en datos, sin embargo, sus enfoques divergen significativamente. Lokad, fundada en 2008, ha construido una plataforma de optimización cuantitativa integral que presenta un lenguaje específico del dominio (Envision) y un extenso desarrollo interno en una pila .NET/Azure para automatizar la toma de decisiones a escala. En contraste, Flowlity, establecida en 2019, se posiciona como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones que se superpone a los sistemas tradicionales de ERP/MRP al proporcionar información basada en simulaciones y pronósticos probabilísticos sin reemplazar completamente el juicio humano. Mientras que la oferta de Lokad enfatiza la automatización completa del proceso y la capacidad de generar acciones prescriptivas con una intervención mínima, Flowlity prioriza la mejora de las capacidades del planificador con “recomendaciones inteligentes” y análisis de escenarios. Estas diferencias en transparencia técnica, arquitectura de implementación y niveles de automatización destacan la filosofía distintiva de cada empresa para abordar los desafíos complejos de la cadena de suministro ⁸¹.

Conclusión

Flowlity representa una entrada innovadora en el mercado de planificación de la cadena de suministro, ofreciendo una plataforma basada en la nube que combina pronósticos probabilísticos con apoyo a la toma de decisiones basada en simulaciones. Su enfoque en integrarse sin problemas con los sistemas ERP existentes y proporcionar recomendaciones accionables lo convierte en una opción atractiva para las empresas que buscan mejorar sus procesos de planificación sin una revisión completa de las operaciones heredadas. Sin embargo, si bien su uso de IA y aprendizaje automático promete, la relativa falta de divulgación técnica detallada significa que los clientes potenciales deben evaluar si el enfoque de Flowlity realmente ofrece un avance significativo más allá de los métodos convencionales. En comparación con plataformas más maduras como Lokad, que proporcionan un marco profundamente integrado y programable para la optimización de extremo a extremo, Flowlity parece ser más adecuada para organizaciones que buscan complementar, y no automatizar completamente, sus procesos de toma de decisiones de la cadena de suministro.

Fuentes