Hace solo unos años, el equipo financiero de la función de compras y cadena de suministro de nuestro cliente se enfrentaba a una complejidad inesperada a la hora de responder a las preguntas fundamentales sobre los costos. Preguntas como:

• ¿Cuál es el costo por hectolitro (se usa comúnmente para medir el volumen de cerveza en las operaciones de elaboración de cerveza y se usa con frecuencia en los informes internacionales de envíos de cerveza) por marca y país?
• ¿Cómo han cambiado los costos de producción año tras año?
• ¿Qué marcas o categorías de costos específicas están impulsando la variación?
• Mirando hacia el futuro, ¿cuál es el impacto de los grandes cambios en el mercado? ¿Y si?
• ¿Qué proveedores están por encima de mis puntos de referencia y dónde puedo encontrar posibles ahorros en nuestras adquisiciones?

Estas preguntas aparentemente simples expusieron paisajes fragmentados, procesos desconectados y una visibilidad limitada de los verdaderos impulsores de costos.

El primer paso de este viaje fue alinear y estandarizar los modelos regionales para permitir la conexión en un marco global consolidado. Este fue un paso fundamental hacia una mayor transparencia y coherencia, ya que había una necesidad apremiante de contar con conocimientos comparativos más profundos entre los mercados y los períodos de tiempo. A partir de 2024, logramos una visibilidad global. Nuestro cliente ahora puede responder a preguntas complejas sobre los costos de producción con un nivel muy detallado, que abarca aspectos como el producto, la marca, la categoría de costo, la fábrica de cerveza, el país y el tiempo, comparando fácilmente los datos reales, los presupuestos y las previsiones.

Con esta visibilidad, surgieron rápidamente las siguientes preguntas importantes. Los líderes de compras y finanzas comenzaron a preguntarse no solo qué había cambiado, sino también por qué. ¿Qué factores específicos están impulsando los cambios en los costos de producción y en qué medida? ¿Cómo se pueden utilizar esos conocimientos para anticipar e influir mejor en los resultados futuros?

Estas preguntas marcaron la siguiente etapa de la evolución: incorporar la inteligencia artificial a la solución con análisis predictivo y aprendizaje automático. En colaboración con nuestro socio Predikt, lanzamos un modelo piloto para una sola cervecería en Bélgica. La solución de Predikt se implementó junto con los modelos de planificación existentes, complementándolos y mejorándolos, no reemplazándolos, para proporcionar una visión empresarial más profunda y permitir tomar decisiones más informadas y basadas en datos. El objetivo era ir más allá de la planificación tradicional y pasar a la previsión basada en la inteligencia artificial.

Tras un enfoque gradual, el resultado fue un modelo dinámico y con capacidad de respuesta que ofrecía previsiones precisas de los costos de producción y una visión profunda de por qué los costos estaban cambiando. Con el equilibrio perfecto entre el uso de los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis estadístico predictivo, la plataforma Predikt ha podido identificar los principales factores que impulsan las categorías de costes más importantes (materias primas, materiales de embalaje y mano de obra).

Una ventaja distintiva de Predikt es que utiliza un modelo de aprendizaje de idiomas basado en la IA para incluir los conjuntos de datos externos correctos. Las investigaciones muestran que hasta un 85% de la precisión de las previsiones depende de indicadores externos (por ejemplo, los mercados de materias primas, la inflación o los precios de la energía), por lo que su inclusión es fundamental para aumentar el poder predictivo y la explicabilidad de las previsiones. Por ejemplo, en el caso de los materiales de embalaje, el modelo detectó una relación causal desfasada entre los precios al contado del aluminio y los metales en el mercado y el costo de las latas y las tapas. Al utilizar regresiones ajustadas que demuestren una alta correlación, causalidad y precisión, podemos concluir que, si, por ejemplo, el precio del aluminio aumenta un 1% en la actualidad, la magnitud del efecto recaerá en el costo total de producción de una cerveza dentro de unos meses. Con esta información, nuestro cliente ahora puede anticipar los impactos futuros en los costos y tomar medidas proactivas en la estrategia de precios y el control de costos.