La intel·ligència artificial predictiva és una de les eines més útils per millorar la presa de decisions en les organitzacions. Han quedat enrere els dies en què era una tecnologia experimental: avui dia ja està generant resultats concrets i reals en empreses de diferents sectors, ajudant-les a anticipar situacions, optimitzar recursos i reduir la incertesa.
Tanmateix, encara que moltes organitzacions en coneixen la teoria, no sempre és evident com aplicar-la a la pràctica. Per on començar? Quin tipus de problemes pot resoldre realment? Quin impacte pot tenir en el dia a dia?
En aquest article donem resposta a aquestes preguntes a través de casos reals desenvolupats per Holistic Data Solutions, que mostren com hem aplicat IA predictiva en contextos molt diferents, però amb una lògica comuna: partir d’un problema concret, utilitzar les dades disponibles i generar valor tangible des de l’inici.
Què és la IA predictiva i com s’aplica a l’empresa.
Abans d’esmentar casos concrets, recordem que la IA predictiva és una branca de la intel·ligència artificial que utilitza dades històriques i models d’aprenentatge automàtic per anticipar comportaments futurs, amb l’objectiu de millorar la qualitat de les decisions mitjançant estimacions basades en dades.
És a dir, permet a les organitzacions anticipar-se a escenaris com la demanda de productes, l’aparició d’incidències, el comportament dels clients o fins i tot situacions internes com l’absentisme, en lloc de reaccionar quan els fets ja han passat.
Ja hem parlat abans de la IA predictiva al nostre blog, així que si vols aprofundir en com funciona i en les seves diferències amb altres tipus d’IA, pots consultar aquest article en què parlem d’Intel·ligència Artificial en empreses.
El més important aquí és entendre que la IA predictiva no substitueix el criteri humà, sinó que el complementa amb una base quantitativa que per als nostres cervells “orgànics” seria difícil de gestionar, i que així ens ajuda a prendre decisions més informades i consistents.
Ara parlarem d’algunes experiències i casos reals que hem desenvolupat des de Holistic Data Solutions.
Predicció de l’absentisme amb IA a Can Cet.
Context i problema.
Can Cet és una entitat compromesa amb la integració laboral de persones amb diversitat funcional, amb una operativa distribuïda en diferents centres de treball. En aquest entorn, l’organització s’enfrontava a un problema recurrent: les absències no planificades.
Quan una persona no acudia al seu lloc de treball sense previ avís, la capacitat de reacció era limitada. Això generava desajustos en els equips, més pressió sobre altres treballadors i costos addicionals derivats de solucions urgents.
Solució aplicada.
Per abordar aquesta situació, s’ha desenvolupat un model predictiu basat en dades històriques, capaç d’estimar el volum d’absències esperat en cada centre i període.
Aquest model ha permès passar d’una gestió reactiva a una planificació anticipada, incorporant patrons de comportament que abans eren invisibles per a l’organització.
Resultats i impacte.
La implantació de la solució ha tingut com a resultats:
- Millora en la planificació d’equips.
- Reducció de costos associats a urgències.
- Més estabilitat operativa als centres.
A més, el projecte ha permès obtenir un valor afegit rellevant, reforçant la sostenibilitat del model organitzatiu i la missió social de l’entitat.
Predicció de la demanda en retail amb IA a Brownie.
Context i problema.
Brownie, firma de moda amb una àmplia xarxa de botigues físiques, necessitava millorar la precisió en la planificació comercial. En un entorn retail, petites desviacions poden generar problemes com sobrestock, ruptures d’inventari o incompliment d’objectius.
A més, factors com campanyes, estacionalitat o canvis en botigues dificultaven la previsió mitjançant mètodes tradicionals.
Solució aplicada.
Des de Holistic s’ha desenvolupat una prova de concepte de demand forecasting basada en models de Machine Learning entrenats amb dades històriques des de 2019.
El projecte ha inclòs:
- Processos d’extracció i depuració de dades.
- Anàlisi exploratòria i enginyeria de variables.
- Avaluació de diferents algoritmes.
- Automatització del model amb actualització diària.
- Visualització en dashboards de Power BI.
Resultats i impacte.
La solució ha proporcionat una base quantitativa sòlida per a la presa de decisions comercials, permetent analitzar prediccions per botiga, setmana i mes, diferenciant entre botigues noves i consolidades, fet que es tradueix en:
- Millors previsions de vendes i menys incertesa.
- Optimització d’inventari.
- Més capacitat de reacció davant canvis.
Aquest projecte ha consolidat l’ús de la IA com a eina estratègica dins de la companyia, demostrant el seu impacte directe en els resultats.
Optimització logística amb IA predictiva a Grupo Akoma.
Context i problema.
Grupo Akoma opera en un entorn logístic complex —preparació i expedició de comandes multireferència—, combinant la preparació manual de comandes amb sistemes automatitzats com AutoStore. Aquesta estructura, tot i ser eficient, generava dificultats a l’hora de decidir com distribuir l’estoc entre tots dos sistemes per mantenir una capacitat operativa òptima.
La variabilitat de la demanda i la coexistència de capacitats diferents provocaven desajustos que afectaven el rendiment global, i per això Akoma buscava una solució per optimitzar l’estoc i estabilitzar la seva producció diària.
Solució aplicada.
S’ha desenvolupat una solució basada en IA predictiva que permet estimar amb més precisió les sortides futures i la distribució òptima per a cada producte i moment, en tots dos magatzems —convencional i AutoStore.
La solució també permet ajustar dinàmicament la corba de demanda en funció de les vendes reals, oferint un càlcul diari de l’estoc recomanat per a cada producte.
El model s’ha integrat en els sistemes de l’empresa mitjançant una API, permetent consultes en temps real sobre la millor distribució de cada producte.
Resultats i impacte.
La implantació ha permès:
- Més estabilitat en la producció diària.
- Optimització de la gestió de l’estoc entre els seus diferents magatzems.
- Millora en la coordinació entre sistemes manuals i automatitzats, així com en la precisió de les estimacions.
Ara l’empresa pot prendre decisions logístiques basades en criteris quantitatius dinàmics i aplicables al dia a dia, en lloc de basar-se en regles estàtiques.
Aplicacions d’IA predictiva en empreses: què tenen en comú aquests casos.
Tot i pertànyer a sectors molt diferents, aquests projectes comparteixen una mateixa lògica d’implementació:
- Parteixen d’un problema de negoci clar, no de la tecnologia com a moda o tendència.
- Aprofiten dades existents, sense necessitat de grans infraestructures inicials.
- Es desenvolupen de manera progressiva, començant amb pilots o proves de concepte.
- Generen impacte directe, ja sigui en costos, eficiència o capacitat de planificació.
Com començar amb IA predictiva a la teva organització.
La IA predictiva, com has pogut comprovar, ja està demostrant el seu valor en organitzacions públiques i privades. Partir d’una necessitat, treballar amb les dades disponibles i aplicar la IA predictiva des del coneixement del negoci i l’experiència amb la tecnologia permet trobar solucions sense necessitat de dependre de grans inversions ni d’una maduresa tecnològica avançada.
A Holistic Data Solutions ajudem les organitzacions a recórrer aquest camí: des de la identificació d’oportunitats fins al desenvolupament de models predictius i la seva integració en els processos de negoci.
Si vols saber-ne més o explorar com aplicar la IA predictiva a la teva empresa, parlem-ne.
Articles Relacionats
En un context com l'actual on la inestabilitat financera i la volatilitat dels mercats són tan presents, és normal que [...]
La gestió operativa al sector retail és complexa per moltes raons: la quantitat de factors a considerar, els canvis de [...]
Estem vivint una època de revolució digital: intel·ligència artificial, metavers, bessons digitals, automatització de processos… Aquestes i moltes altres tecnologies [...]
