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4 de marzo de 2025
de Sarvesh Yadav
Conclusiones clave
- La previsión basada en inteligencia artificial brinda a los equipos de compras una ventaja estratégica sobre los proveedores
- «El pronóstico más sofisticado no sirve de nada si no impulsa la acción». — Larry Lapide.
- Las empresas que aprovechan el análisis predictivo logran un ahorro de costos de hasta un 40% mayor.
En el dinámico panorama del mercado actual, las organizaciones de compras se enfrentan a la tarea fundamental de anticipar los costos de los insumos, incluidas las materias primas, el transporte y la energía, para tomar decisiones de compra informadas. Una previsión de precios eficaz no solo determina el momento óptimo para las compras, sino que también refuerza las posiciones de negociación y las condiciones de los contratos. Sin una previsión estratégica, los equipos de compras pueden tener dificultades para desarrollar estrategias de cobertura eficaces o gestionar el inventario para compensar las posibles fluctuaciones de precios.
La importancia estratégica de una previsión precisa
La previsión de precios extiende su importancia más allá de la función de compras y afecta a varios departamentos de una organización.
Como Sarvesh Yadav, científico principal de datos y experto en previsión de precios de productos básicos de Tecnologías y consultoría InGenius, observa: «Departamentos como los de finanzas y gestión de riesgos ahora confían activamente en estas perspectivas de mercado». Los costos de los insumos desempeñan un papel fundamental a la hora de configurar las previsiones de rentabilidad, ya que posicionan las adquisiciones como una función clave con un conocimiento profundo de la dinámica del mercado.
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A pesar de su importancia, muchas organizaciones de compras enfrentan desafíos a la hora de pronosticar con precisión. Los equipos suelen dedicar demasiado tiempo a recopilar y verificar datos, y dedican menos esfuerzo a refinar las previsiones y traducirlas en estrategias viables.
Spyros Makridakis, conocido por la M-Competiciones en la previsión, señala: «El éxito depende no solo de algoritmos sofisticados, sino también de saber cuándo y cómo aplicarlos». Del mismo modo, Larry Lapide, ex Investigación del MIT Director, hace hincapié en que el valor de una previsión radica en su capacidad para impulsar las decisiones operativas.
Transformación de las adquisiciones mediante la previsión avanzada
La adopción de técnicas de previsión avanzadas puede transformar las compras de una función transaccional a una función estratégica. Al pasar de la recopilación de datos a la planificación estratégica, los equipos pueden aprovechar la inteligencia de mercado para comprender las tendencias interconectadas de los productos básicos y fortalecer las negociaciones con los proveedores. La mejora de la toma de decisiones permite adoptar estrategias proactivas y enfoques sofisticados de gestión de riesgos, lo que fomenta la resiliencia y la agilidad de las operaciones.
Mejora de la comunicación con las partes interesadas y la planificación financiera
Una previsión sólida mejora la comunicación con las partes interesadas y mejora la precisión de la planificación financiera. Apoya el desarrollo de estrategias de cobertura eficaces y la protección de los márgenes, lo que permite a las organizaciones sortear la volatilidad del mercado y, al mismo tiempo, mantener un crecimiento estratégico. Por ejemplo, durante Aumento del precio del café en 2021, de Nestlé las capacidades avanzadas de previsión les permitieron garantizar precios más bajos mediante compras y coberturas proactivas, manteniendo los costos estables en todo el sector presiones sobre los precios.
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La evolución de las compras hacia una función estratégica está impulsada fundamentalmente por las capacidades de análisis predictivo y previsión.
Esta transformación va más allá de la predicción de precios para abarcar una inteligencia empresarial integral. Según la encuesta global de directores de compras de McKinsey (2023), las organizaciones que utilizan el análisis avanzado en las compras pueden lograr ahorros de costos entre un 25 y un 40% más altos en comparación con los enfoques tradicionales.
En conclusión, integrar la previsión avanzada de precios en las estrategias de adquisición es esencial para las organizaciones que buscan mejorar la rentabilidad, fortalecer las relaciones con los proveedores y mantener una ventaja competitiva en el mercado. Al adoptar enfoques basados en datos, los equipos de compras pueden pasar de operaciones reactivas a socios estratégicos proactivos dentro de sus organizaciones.
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