Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur.
Bloquear cita
Lista ordenada
Lista desordenada
Texto en negrita
Éntesis
Superíndice
Subíndice
A medida que la inteligencia artificial continúa remodelando las industrias, la planificación de la demanda se destaca como una de las áreas en las que su impacto es tanto inmediato como a largo plazo. La promesa de la IA, la rapidez de las previsiones, la mejor planificación de los escenarios y la capacidad de respuesta en tiempo real son atractivas. Pero, ¿qué tan lejos están las organizaciones para aprovechar ese potencial? Y lo que es más importante, ¿qué se interpone en el camino?
En Keyrus, hemos dedicado más de una década a asesorar e implementar soluciones de planificación conectadas en todos los sectores, desde bienes de consumo y ciencias de la vida hasta minería y tecnología. Trabajamos en estrecha colaboración con los equipos que intentan cerrar la brecha entre el entusiasmo que genera la IA y la realidad cotidiana de pronosticar la demanda en entornos volátiles y ricos en datos. Lo que estamos viendo es un cambio, no solo en las herramientas, sino también en la mentalidad.
Las cadenas de suministro actuales operan en un entorno de interrupciones constantes. Ya sea que se trate de una nueva tarifa, de una crisis de suministro o de una rápida evolución de las preferencias de los consumidores, los equipos de planificación ya no pueden confiar en procesos rígidos basados en calendarios. Los modelos de previsión que tardan una semana en actualizarse ya están anticuados cuando hay que tomar decisiones.
Las organizaciones que se adaptan con más éxito están yendo más allá de los métodos tradicionales. Están adoptando plataformas de planificación basadas en la inteligencia artificial no porque estén de moda, sino porque les permiten responder más rápido y con mayor confianza. Están elaborando escenarios en horas, no en días. Utilizan el aprendizaje automático para detectar los cambios en la demanda con mayor antelación y combinan señales internas y externas para tomar decisiones basadas en datos y con visión de futuro.
A pesar de la proliferación de herramientas de inteligencia artificial, muchas empresas aún se encuentran en las primeras etapas de su viaje. ¿Por qué? Según nuestra experiencia, las mayores barreras no son técnicas. Son estratégicas.
A menudo escuchamos a los clientes decir: «Queremos usar inteligencia artificial para la planificación de la demanda». Sin embargo, cuando les preguntamos qué problema empresarial están intentando resolver, la conversación suele revelar una falta de claridad. ¿Es la precisión de las previsiones? ¿Capacidad de respuesta? ¿Visibilidad en todos los horizontes de planificación?
Sin un objetivo claro y una base de datos sólida, la IA corre el riesgo de convertirse en otra caja negra y ofrecer resultados sin contexto ni confianza. Por eso, nuestro enfoque en Keyrus comienza por alinear la adopción de la IA con los objetivos de planificación específicos. Nos centramos en la explicabilidad y la transparencia. Con herramientas como Predikt.ai, ayudamos a las empresas a dar sentido a los resultados predictivos y a incorporar la inteligencia estadística al centro de sus conversaciones de planificación.
La IA depende de los datos, pero no solo en mayor medida. Depende de los datos correctos, organizados de la manera correcta. Muchos equipos siguen confiando en Excel como solución alternativa para conectar sistemas desconectados. En estos casos, los planificadores de la demanda dedican más tiempo a preparar los datos que a utilizarlos para tomar decisiones.
Lo que se necesita no son solo mejores herramientas de datos, sino una mejor propiedad de los datos. Creemos que las organizaciones deben tratar los datos de la cadena de suministro como un activo estratégico. Esto implica gobernanza, responsabilidades claras e inversión continua en la calidad de los datos. En algunos casos, esto implica incluso introducir funciones específicas, como la de jefe de estrategia de datos de la cadena de suministro, además de las funciones de planificación tradicionales.
Las organizaciones con más visión de futuro ya no solo pronostican la demanda, sino que la configuran. Al integrar señales externas, implementar el reconocimiento automático de patrones y conectar los procesos de planificación entre las funciones, se están volviendo más ágiles, más centradas en el cliente y más resilientes.
Estos resultados no se obtienen solo persiguiendo las tendencias de la IA. Ocurren cuando el proceso empresarial, la estrategia de datos y la plataforma tecnológica adecuada, como El ecosistema de planificación conectada de Anaplan, se alinean en torno a prioridades compartidas.
En Keyrus, ayudamos a los clientes a pasar de la experimentación a la ejecución. Nos centramos en lo que funciona: una planificación conectada, basada en datos, y mejorada, cuando aporta un valor real, mediante la IA.
Vea el debate completo en On Demand
Recientemente nos unimos a un seminario web organizado por Revisión de la gestión de la cadena de suministro, junto con Anaplan sobre cómo la IA está redefiniendo el papel de la planificación de la demanda, desde la previsión reactiva hasta la toma de decisiones estratégicas e interfuncionales.
A medida que la inteligencia artificial continúa remodelando las industrias, la planificación de la demanda se destaca como una de las áreas en las que su impacto es tanto inmediato como a largo plazo. La promesa de la IA, la rapidez de las previsiones, la mejor planificación de los escenarios y la capacidad de respuesta en tiempo real son atractivas. Pero, ¿qué tan lejos están las organizaciones para aprovechar ese potencial? Y lo que es más importante, ¿qué se interpone en el camino?
En Keyrus, hemos dedicado más de una década a asesorar e implementar soluciones de planificación conectadas en todos los sectores, desde bienes de consumo y ciencias de la vida hasta minería y tecnología. Trabajamos en estrecha colaboración con los equipos que intentan cerrar la brecha entre el entusiasmo que genera la IA y la realidad cotidiana de pronosticar la demanda en entornos volátiles y ricos en datos. Lo que estamos viendo es un cambio, no solo en las herramientas, sino también en la mentalidad.
Las cadenas de suministro actuales operan en un entorno de interrupciones constantes. Ya sea que se trate de una nueva tarifa, de una crisis de suministro o de una rápida evolución de las preferencias de los consumidores, los equipos de planificación ya no pueden confiar en procesos rígidos basados en calendarios. Los modelos de previsión que tardan una semana en actualizarse ya están anticuados cuando hay que tomar decisiones.
Las organizaciones que se adaptan con más éxito están yendo más allá de los métodos tradicionales. Están adoptando plataformas de planificación basadas en la inteligencia artificial no porque estén de moda, sino porque les permiten responder más rápido y con mayor confianza. Están elaborando escenarios en horas, no en días. Utilizan el aprendizaje automático para detectar los cambios en la demanda con mayor antelación y combinan señales internas y externas para tomar decisiones basadas en datos y con visión de futuro.
A pesar de la proliferación de herramientas de inteligencia artificial, muchas empresas aún se encuentran en las primeras etapas de su viaje. ¿Por qué? Según nuestra experiencia, las mayores barreras no son técnicas. Son estratégicas.
A menudo escuchamos a los clientes decir: «Queremos usar inteligencia artificial para la planificación de la demanda». Sin embargo, cuando les preguntamos qué problema empresarial están intentando resolver, la conversación suele revelar una falta de claridad. ¿Es la precisión de las previsiones? ¿Capacidad de respuesta? ¿Visibilidad en todos los horizontes de planificación?
Sin un objetivo claro y una base de datos sólida, la IA corre el riesgo de convertirse en otra caja negra y ofrecer resultados sin contexto ni confianza. Por eso, nuestro enfoque en Keyrus comienza por alinear la adopción de la IA con los objetivos de planificación específicos. Nos centramos en la explicabilidad y la transparencia. Con herramientas como Predikt.ai, ayudamos a las empresas a dar sentido a los resultados predictivos y a incorporar la inteligencia estadística al centro de sus conversaciones de planificación.
La IA depende de los datos, pero no solo en mayor medida. Depende de los datos correctos, organizados de la manera correcta. Muchos equipos siguen confiando en Excel como solución alternativa para conectar sistemas desconectados. En estos casos, los planificadores de la demanda dedican más tiempo a preparar los datos que a utilizarlos para tomar decisiones.
Lo que se necesita no son solo mejores herramientas de datos, sino una mejor propiedad de los datos. Creemos que las organizaciones deben tratar los datos de la cadena de suministro como un activo estratégico. Esto implica gobernanza, responsabilidades claras e inversión continua en la calidad de los datos. En algunos casos, esto implica incluso introducir funciones específicas, como la de jefe de estrategia de datos de la cadena de suministro, además de las funciones de planificación tradicionales.
Las organizaciones con más visión de futuro ya no solo pronostican la demanda, sino que la configuran. Al integrar señales externas, implementar el reconocimiento automático de patrones y conectar los procesos de planificación entre las funciones, se están volviendo más ágiles, más centradas en el cliente y más resilientes.
Estos resultados no se obtienen solo persiguiendo las tendencias de la IA. Ocurren cuando el proceso empresarial, la estrategia de datos y la plataforma tecnológica adecuada, como El ecosistema de planificación conectada de Anaplan, se alinean en torno a prioridades compartidas.
En Keyrus, ayudamos a los clientes a pasar de la experimentación a la ejecución. Nos centramos en lo que funciona: una planificación conectada, basada en datos, y mejorada, cuando aporta un valor real, mediante la IA.
Vea el debate completo en On Demand
Recientemente nos unimos a un seminario web organizado por Revisión de la gestión de la cadena de suministro, junto con Anaplan sobre cómo la IA está redefiniendo el papel de la planificación de la demanda, desde la previsión reactiva hasta la toma de decisiones estratégicas e interfuncionales.
A medida que la inteligencia artificial continúa remodelando las industrias, la planificación de la demanda se destaca como una de las áreas en las que su impacto es tanto inmediato como a largo plazo. La promesa de la IA, la rapidez de las previsiones, la mejor planificación de los escenarios y la capacidad de respuesta en tiempo real son atractivas. Pero, ¿qué tan lejos están las organizaciones para aprovechar ese potencial? Y lo que es más importante, ¿qué se interpone en el camino?
En Keyrus, hemos dedicado más de una década a asesorar e implementar soluciones de planificación conectadas en todos los sectores, desde bienes de consumo y ciencias de la vida hasta minería y tecnología. Trabajamos en estrecha colaboración con los equipos que intentan cerrar la brecha entre el entusiasmo que genera la IA y la realidad cotidiana de pronosticar la demanda en entornos volátiles y ricos en datos. Lo que estamos viendo es un cambio, no solo en las herramientas, sino también en la mentalidad.
Las cadenas de suministro actuales operan en un entorno de interrupciones constantes. Ya sea que se trate de una nueva tarifa, de una crisis de suministro o de una rápida evolución de las preferencias de los consumidores, los equipos de planificación ya no pueden confiar en procesos rígidos basados en calendarios. Los modelos de previsión que tardan una semana en actualizarse ya están anticuados cuando hay que tomar decisiones.
Las organizaciones que se adaptan con más éxito están yendo más allá de los métodos tradicionales. Están adoptando plataformas de planificación basadas en la inteligencia artificial no porque estén de moda, sino porque les permiten responder más rápido y con mayor confianza. Están elaborando escenarios en horas, no en días. Utilizan el aprendizaje automático para detectar los cambios en la demanda con mayor antelación y combinan señales internas y externas para tomar decisiones basadas en datos y con visión de futuro.
A pesar de la proliferación de herramientas de inteligencia artificial, muchas empresas aún se encuentran en las primeras etapas de su viaje. ¿Por qué? Según nuestra experiencia, las mayores barreras no son técnicas. Son estratégicas.
A menudo escuchamos a los clientes decir: «Queremos usar inteligencia artificial para la planificación de la demanda». Sin embargo, cuando les preguntamos qué problema empresarial están intentando resolver, la conversación suele revelar una falta de claridad. ¿Es la precisión de las previsiones? ¿Capacidad de respuesta? ¿Visibilidad en todos los horizontes de planificación?
Sin un objetivo claro y una base de datos sólida, la IA corre el riesgo de convertirse en otra caja negra y ofrecer resultados sin contexto ni confianza. Por eso, nuestro enfoque en Keyrus comienza por alinear la adopción de la IA con los objetivos de planificación específicos. Nos centramos en la explicabilidad y la transparencia. Con herramientas como Predikt.ai, ayudamos a las empresas a dar sentido a los resultados predictivos y a incorporar la inteligencia estadística al centro de sus conversaciones de planificación.
La IA depende de los datos, pero no solo en mayor medida. Depende de los datos correctos, organizados de la manera correcta. Muchos equipos siguen confiando en Excel como solución alternativa para conectar sistemas desconectados. En estos casos, los planificadores de la demanda dedican más tiempo a preparar los datos que a utilizarlos para tomar decisiones.
Lo que se necesita no son solo mejores herramientas de datos, sino una mejor propiedad de los datos. Creemos que las organizaciones deben tratar los datos de la cadena de suministro como un activo estratégico. Esto implica gobernanza, responsabilidades claras e inversión continua en la calidad de los datos. En algunos casos, esto implica incluso introducir funciones específicas, como la de jefe de estrategia de datos de la cadena de suministro, además de las funciones de planificación tradicionales.
Las organizaciones con más visión de futuro ya no solo pronostican la demanda, sino que la configuran. Al integrar señales externas, implementar el reconocimiento automático de patrones y conectar los procesos de planificación entre las funciones, se están volviendo más ágiles, más centradas en el cliente y más resilientes.
Estos resultados no se obtienen solo persiguiendo las tendencias de la IA. Ocurren cuando el proceso empresarial, la estrategia de datos y la plataforma tecnológica adecuada, como El ecosistema de planificación conectada de Anaplan, se alinean en torno a prioridades compartidas.
En Keyrus, ayudamos a los clientes a pasar de la experimentación a la ejecución. Nos centramos en lo que funciona: una planificación conectada, basada en datos, y mejorada, cuando aporta un valor real, mediante la IA.
Vea el debate completo en On Demand
Recientemente nos unimos a un seminario web organizado por Revisión de la gestión de la cadena de suministro, junto con Anaplan sobre cómo la IA está redefiniendo el papel de la planificación de la demanda, desde la previsión reactiva hasta la toma de decisiones estratégicas e interfuncionales.
A medida que la inteligencia artificial continúa remodelando las industrias, la planificación de la demanda se destaca como una de las áreas en las que su impacto es tanto inmediato como a largo plazo. La promesa de la IA, la rapidez de las previsiones, la mejor planificación de los escenarios y la capacidad de respuesta en tiempo real son atractivas. Pero, ¿qué tan lejos están las organizaciones para aprovechar ese potencial? Y lo que es más importante, ¿qué se interpone en el camino?
En Keyrus, hemos dedicado más de una década a asesorar e implementar soluciones de planificación conectadas en todos los sectores, desde bienes de consumo y ciencias de la vida hasta minería y tecnología. Trabajamos en estrecha colaboración con los equipos que intentan cerrar la brecha entre el entusiasmo que genera la IA y la realidad cotidiana de pronosticar la demanda en entornos volátiles y ricos en datos. Lo que estamos viendo es un cambio, no solo en las herramientas, sino también en la mentalidad.
Las cadenas de suministro actuales operan en un entorno de interrupciones constantes. Ya sea que se trate de una nueva tarifa, de una crisis de suministro o de una rápida evolución de las preferencias de los consumidores, los equipos de planificación ya no pueden confiar en procesos rígidos basados en calendarios. Los modelos de previsión que tardan una semana en actualizarse ya están anticuados cuando hay que tomar decisiones.
Las organizaciones que se adaptan con más éxito están yendo más allá de los métodos tradicionales. Están adoptando plataformas de planificación basadas en la inteligencia artificial no porque estén de moda, sino porque les permiten responder más rápido y con mayor confianza. Están elaborando escenarios en horas, no en días. Utilizan el aprendizaje automático para detectar los cambios en la demanda con mayor antelación y combinan señales internas y externas para tomar decisiones basadas en datos y con visión de futuro.
A pesar de la proliferación de herramientas de inteligencia artificial, muchas empresas aún se encuentran en las primeras etapas de su viaje. ¿Por qué? Según nuestra experiencia, las mayores barreras no son técnicas. Son estratégicas.
A menudo escuchamos a los clientes decir: «Queremos usar inteligencia artificial para la planificación de la demanda». Sin embargo, cuando les preguntamos qué problema empresarial están intentando resolver, la conversación suele revelar una falta de claridad. ¿Es la precisión de las previsiones? ¿Capacidad de respuesta? ¿Visibilidad en todos los horizontes de planificación?
Sin un objetivo claro y una base de datos sólida, la IA corre el riesgo de convertirse en otra caja negra y ofrecer resultados sin contexto ni confianza. Por eso, nuestro enfoque en Keyrus comienza por alinear la adopción de la IA con los objetivos de planificación específicos. Nos centramos en la explicabilidad y la transparencia. Con herramientas como Predikt.ai, ayudamos a las empresas a dar sentido a los resultados predictivos y a incorporar la inteligencia estadística al centro de sus conversaciones de planificación.
La IA depende de los datos, pero no solo en mayor medida. Depende de los datos correctos, organizados de la manera correcta. Muchos equipos siguen confiando en Excel como solución alternativa para conectar sistemas desconectados. En estos casos, los planificadores de la demanda dedican más tiempo a preparar los datos que a utilizarlos para tomar decisiones.
Lo que se necesita no son solo mejores herramientas de datos, sino una mejor propiedad de los datos. Creemos que las organizaciones deben tratar los datos de la cadena de suministro como un activo estratégico. Esto implica gobernanza, responsabilidades claras e inversión continua en la calidad de los datos. En algunos casos, esto implica incluso introducir funciones específicas, como la de jefe de estrategia de datos de la cadena de suministro, además de las funciones de planificación tradicionales.
Las organizaciones con más visión de futuro ya no solo pronostican la demanda, sino que la configuran. Al integrar señales externas, implementar el reconocimiento automático de patrones y conectar los procesos de planificación entre las funciones, se están volviendo más ágiles, más centradas en el cliente y más resilientes.
Estos resultados no se obtienen solo persiguiendo las tendencias de la IA. Ocurren cuando el proceso empresarial, la estrategia de datos y la plataforma tecnológica adecuada, como El ecosistema de planificación conectada de Anaplan, se alinean en torno a prioridades compartidas.
En Keyrus, ayudamos a los clientes a pasar de la experimentación a la ejecución. Nos centramos en lo que funciona: una planificación conectada, basada en datos, y mejorada, cuando aporta un valor real, mediante la IA.
Vea el debate completo en On Demand
Recientemente nos unimos a un seminario web organizado por Revisión de la gestión de la cadena de suministro, junto con Anaplan sobre cómo la IA está redefiniendo el papel de la planificación de la demanda, desde la previsión reactiva hasta la toma de decisiones estratégicas e interfuncionales.
A medida que la inteligencia artificial continúa remodelando las industrias, la planificación de la demanda se destaca como una de las áreas en las que su impacto es tanto inmediato como a largo plazo. La promesa de la IA, la rapidez de las previsiones, la mejor planificación de los escenarios y la capacidad de respuesta en tiempo real son atractivas. Pero, ¿qué tan lejos están las organizaciones para aprovechar ese potencial? Y lo que es más importante, ¿qué se interpone en el camino?
En Keyrus, hemos dedicado más de una década a asesorar e implementar soluciones de planificación conectadas en todos los sectores, desde bienes de consumo y ciencias de la vida hasta minería y tecnología. Trabajamos en estrecha colaboración con los equipos que intentan cerrar la brecha entre el entusiasmo que genera la IA y la realidad cotidiana de pronosticar la demanda en entornos volátiles y ricos en datos. Lo que estamos viendo es un cambio, no solo en las herramientas, sino también en la mentalidad.
Las cadenas de suministro actuales operan en un entorno de interrupciones constantes. Ya sea que se trate de una nueva tarifa, de una crisis de suministro o de una rápida evolución de las preferencias de los consumidores, los equipos de planificación ya no pueden confiar en procesos rígidos basados en calendarios. Los modelos de previsión que tardan una semana en actualizarse ya están anticuados cuando hay que tomar decisiones.
Las organizaciones que se adaptan con más éxito están yendo más allá de los métodos tradicionales. Están adoptando plataformas de planificación basadas en la inteligencia artificial no porque estén de moda, sino porque les permiten responder más rápido y con mayor confianza. Están elaborando escenarios en horas, no en días. Utilizan el aprendizaje automático para detectar los cambios en la demanda con mayor antelación y combinan señales internas y externas para tomar decisiones basadas en datos y con visión de futuro.
A pesar de la proliferación de herramientas de inteligencia artificial, muchas empresas aún se encuentran en las primeras etapas de su viaje. ¿Por qué? Según nuestra experiencia, las mayores barreras no son técnicas. Son estratégicas.
A menudo escuchamos a los clientes decir: «Queremos usar inteligencia artificial para la planificación de la demanda». Sin embargo, cuando les preguntamos qué problema empresarial están intentando resolver, la conversación suele revelar una falta de claridad. ¿Es la precisión de las previsiones? ¿Capacidad de respuesta? ¿Visibilidad en todos los horizontes de planificación?
Sin un objetivo claro y una base de datos sólida, la IA corre el riesgo de convertirse en otra caja negra y ofrecer resultados sin contexto ni confianza. Por eso, nuestro enfoque en Keyrus comienza por alinear la adopción de la IA con los objetivos de planificación específicos. Nos centramos en la explicabilidad y la transparencia. Con herramientas como Predikt.ai, ayudamos a las empresas a dar sentido a los resultados predictivos y a incorporar la inteligencia estadística al centro de sus conversaciones de planificación.
La IA depende de los datos, pero no solo en mayor medida. Depende de los datos correctos, organizados de la manera correcta. Muchos equipos siguen confiando en Excel como solución alternativa para conectar sistemas desconectados. En estos casos, los planificadores de la demanda dedican más tiempo a preparar los datos que a utilizarlos para tomar decisiones.
Lo que se necesita no son solo mejores herramientas de datos, sino una mejor propiedad de los datos. Creemos que las organizaciones deben tratar los datos de la cadena de suministro como un activo estratégico. Esto implica gobernanza, responsabilidades claras e inversión continua en la calidad de los datos. En algunos casos, esto implica incluso introducir funciones específicas, como la de jefe de estrategia de datos de la cadena de suministro, además de las funciones de planificación tradicionales.
Las organizaciones con más visión de futuro ya no solo pronostican la demanda, sino que la configuran. Al integrar señales externas, implementar el reconocimiento automático de patrones y conectar los procesos de planificación entre las funciones, se están volviendo más ágiles, más centradas en el cliente y más resilientes.
Estos resultados no se obtienen solo persiguiendo las tendencias de la IA. Ocurren cuando el proceso empresarial, la estrategia de datos y la plataforma tecnológica adecuada, como El ecosistema de planificación conectada de Anaplan, se alinean en torno a prioridades compartidas.
En Keyrus, ayudamos a los clientes a pasar de la experimentación a la ejecución. Nos centramos en lo que funciona: una planificación conectada, basada en datos, y mejorada, cuando aporta un valor real, mediante la IA.
Vea el debate completo en On Demand
Recientemente nos unimos a un seminario web organizado por Revisión de la gestión de la cadena de suministro, junto con Anaplan sobre cómo la IA está redefiniendo el papel de la planificación de la demanda, desde la previsión reactiva hasta la toma de decisiones estratégicas e interfuncionales.
Accede a todos los detalles de esta jugada clave y llévala donde quieras. Disponible en formato PDF.
¿Tiene preguntas sobre nuestras soluciones de EPM? Nuestro equipo está listo para ayudarlo a encontrar el enfoque adecuado para su negocio.
