Quem não está inserido no mundo corporativo, pode imaginar que o planejamento empresarial pode ser um processo simples. Mas quem atua nesse meio, sabe que essa não é a realidade. Fatores internos e externos afetam a demanda, fazendo com que se torne difícil prever exatamente como será feito o planejamento. O resultado? Falhas e erros. Para eliminar esse problema, é possível recorrer à previsão de demanda com IA. 

Com a ajuda dessa tecnologia, é possível analisar fatores de dentro e de fora da empresa que afetam a demanda. Isso inclui fatores específicos, que são difíceis de detectar manualmente. Com IA, a previsão de demanda se torna assertiva. No artigo de hoje, falaremos mais sobre o tema e sobre as ferramentas que têm revolucionado a previsão de demanda. 

O papel da Inteligência Artificial na previsão de demanda

A Inteligência Artificial (IA) é uma área das ciências da computação que busca desenvolver sistemas capazes de simular a inteligência humana. Daí surge o nome. Através de algoritmos complexos, é possível que as máquinas aprendam, tomem decisões e resolvam problemas de forma autônoma. Inclusive quando se fala de previsão de demanda preditiva. 

Como a IA trabalha com dados históricos

A Inteligência Artificial vem se tornando cada vez mais assertiva. Isso se dá, principalmente, pelo aprendizado de máquina (Machine Learning). Através desse aprendizado, a IA consegue trabalhar a partir da sua base de dados, que pode ser abastecida com informações históricas sobre a empresa.  Por exemplo, ela é capaz de identificar picos de vendas em meses específicos ou a queda na busca de um produto. 

Os limites da análise histórica

A análise histórica de dados possui um papel importante, mas não pode ser considerada de forma individual. É preciso considerar as suas limitações e brechas, que englobam: 

• Mudanças inesperadas: o dinamismo dos negócios faz com que mudanças abruptas aconteçam. Uma crise econômica, mudanças nas preferências dos consumidores, lançamento de novos produtos concorrentes… Nada disso é capturado pela análise histórica. 
• Eventos raros: recentemente, passamos por uma pandemia, um exemplo claro de evento raro. Esse tipo de situação pode ter um impacto significativo na demanda, que não está representada nos dados históricos.
• Novos produtos e serviços: os lançamentos não possuem dados históricos para basear suas previsões. Portanto, até que haja tempo hábil, o Data Science não possui dados históricos suficientes para análise.
• Tendências emergentes: as tendências podem passar despercebidas pelos dados históricos. Isso acontece principalmente se essas tendências forem recentes ou nichadas.
• Falta de contexto: a análise de dados históricos pode não considerar o contexto atual e futuro. Mudanças regulatórias, avanços tecnológicos e eventos são exemplos que podem influenciar a demanda.

Por isso, é importante explorar todos os benefícios da Inteligência Artificial, que vão muito além da análise de dados. 

Técnicas de IA e Machine Learning aplicadas à previsão de demanda

Para preencher as lacunas deixadas pela análise de dados históricos, é possível contar com outros recursos da Inteligência Artificial preditiva. Em alguns casos, a ferramenta é capaz de analisar preços de concorrentes e outros dados que não dizem respeito apenas a sua empresa, por exemplo. 

Uso de algoritmos preditivos e variáveis externas

O grande diferencial da previsão de demanda com IA é o algoritmo. Através dele, é possível processar grandes volumes de dados e padrões mais complexos. Isso garante que a previsão seja ainda mais precisa, considerando aspectos externos e de mercado. Esse é o caso das tendências, condições econômicas e mudanças de comportamento. 

Um exemplo disso é como a IA aprende a relacionar demandas e informações. Se a análise de dados históricos levanta que determinado produto tem um pico de vendas no inverno, a análise preditiva vai além. Por exemplo, dados categóricos como “verão”, “inverno” podem ser convertidos em dados numéricos para que os algoritmos possam processá-los. Assim, é possível identificar dias fora da estação que também seguem o mesmo padrão de consumo. 

Melhorias na previsão de demanda com Machine Learning

A previsão de demanda com IA já é um grande diferencial. E com o avanço do aprendizado de máquina, é possível torná-la ainda mais precisa e otimizada. Isso acontece porque a máquina aprende com os novos dados e passa a oferecer respostas cada vez mais precisas sobre a demanda. 

Para as empresas, o maior benefício é o aprimoramento constante. Os dados são analisados, os fatores internos e externos são incluídos e a previsão passa a atuar em “real time”. 

A aplicação de IA para otimizar insights

A IA Generativa é um ramo da inteligência artificial que se concentra em criar. Quando o assunto é previsão de demanda preditiva com IA, ela se torna um diferencial. Além de analisar e aprender com os padrões, ela se torna capaz de criar novos. 

Como a IA  complementa a análise preditiva

A previsão de demanda preditiva é um aspecto muito importante para o planejamento empresarial. E a IA Generativa pode explorar ainda mais esse potencial gerando novos insights. A partir deles, é possível trabalhar os cenários de forma mais ampla, traçando novas estratégias de mercado. 

Portanto, não há apenas a previsão de demanda com IA. É traçada uma rota a partir dela, com o algoritmo avançado da IA Generativa. Isso garante que tanto a previsão de demanda quanto o planejamento com IA se torne extremamente preciso e adaptável.

Exemplos práticos da aplicação de IA Generativa na previsão de demanda

Imagine uma empresa que trabalha com a venda de roupas. Ela utiliza apenas os dados de vendas e as informações sobre a concorrência para basear as demandas futuras. Entretanto, ela precisa fazer um novo lançamento e gostaria de entender como ele irá impactar as vendas.  

A IA criará vários cenários, variando a maneira como o lançamento será trabalhado. Além disso, ela pode criar dados sintéticos para demonstrar como os clientes reagiram a cada um dos cenários estipulados. Assim, a empresa consegue analisar os “e se” sem nenhum prejuízo. Uma vez tomada a decisão de cenário, a IA ainda pode colaborar com a execução.

IA Preditiva e IA Generativa: a combinação para uma previsão precisa

A previsão de demanda com IA vem revolucionando o mercado. Mas é preciso ter em mente que, para uma previsão precisa, aliar ferramentas é a melhor escolha. Com a IA Preditiva e a IA Generativa, é possível considerar fatores internos e externos e prever diferentes cenários.

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