Colaboración de Pablo Palavecino .- La economía digital en Chile alcanza volúmenes de venta anuales cercanas a los USD 6 mil millones, de acuerdo a la Cámara de Comercio de Santiago. El e-commerce ya no es propio solo del retail, se ha transversalizado a diversas industrias y cerca de 12 millones de personas toman decisiones basadas en el ecosistema digital. Yendo más allá, la misma entidad informó que las ventas online en lo que va del año aumentaron un 37% en relación a 2018.
Siguiendo con los números de la misma fuente, en 2016 había 4.961 empresas con servicio de ventas online, ahora la cifra sube a 9.236, y todas ellas se enfrentan al mismo desafío para completar la cadena de compra: el proceso completo de abastecimiento y distribución para que los productos lleguen a su destino en tiempo y forma de manera eficiente. Y así, poder asegurar la satisfacción de los consumidores sin perder la rentabildad del ciclo. Las compañías que no cumplan con los tiempos de entrega tienen bastantes probabilidades de perder a sus clientes, los que están cada vez más informados y empoderados.
Entonces surge la pregunta, ¿con qué herramientas contamos para eficientar los procesos de compra y distribución en medio de una industria que sólo proyecta crecer? En Chile existen startups que dan soluciones accesibles y que generan mucho valor para solucionar estos problemas de manera simple. Lo logran combinando algoritmos de machine learning, innovación, plataformas cloud, analítica de datos y equipos humanos expertos que pueden dar soporte a todo tipo de empresas, monitoreando y cruzando datos para predecir demanda y comportamientos de consumo, pilar fundamental para la optimización del inventario y la cadena de abastecimiento. Incluso la aplicación de modelos matemáticos permite simular y obtener valores óptimos de stock y los sugeridos de distribución y compra. Por lo tanto, el machine learning ayuda a predecir situaciones y tomar decisiones acertadas con anticipación.
Esto permite a las empresas contar con datos adecuados para tomar decisiones y automatizar procesos donde se emplean recursos humanos y materiales, mejorando su operación logística. Esta optimización del stock se realiza a través de predicciones de demandas, logrando porcentajes de asertividad de sobre 80% lo que permite planificar mejor la compra y distribución de productos. Además, permite hacer seguimiento controlado de las operaciones, ya que existe una trazabilidad al digitalizar las tareas. La eficiencia se logra con la automatización de los procesos, para lo que también existen múltiples herramientas de bajo costo. La completa visibilidad digital de la operación es esencial.
El machine learning está destinado a convertirse en un gran apoyo para todo tipo de empresas, logrando automatizar procesos, tomar mejores decisiones, optimizar recursos y anticiparse a oportunidades o problemas. Toda esta nueva tecnología combinada con el expertise de un equipo humano, logrará mejorar la productividad, disminuir los errores, costos y gastos, logrando aumentar la creación de valor de la economía.
** Pablo es Director de Biwiser
