Soluciones de Forecasting de Caja ABIERTA o CERRADA

La velocidad de desarrollo y difusión  de las nuevas tecnologías ha permitido que en la actualidad cualquier tamaño o tipo de organizaciones tengan acceso a los avances  tecnológicos aplicados a la gestión de la demanda y de forma especifica al calculo de las previsiones y el forecasting, funcionalidades que anteriormente solo eran explotadas por grandes corporaciones hoy en día están a la mano de todos y saber identificar sus cualidades mas importantes nos permiten tener un criterio mas solido sobre lo que mas conviene en términos de funcionalidad y resultados, bien sea dentro de un proceso de mejora parcial o total del proceso de planificación de la demanda.

Dentro de las herramientas de Previsión de la demanda bien sea integradas ó comerciales, existen dos grandes grupos claramente identificados según su modalidad de calculo de previsiones, es aquí donde podemos hablar de soluciones que yo llamaría de "Caja Abierta" y por otra parte los de "Caja Cerrada". Estas soluciones tienen una serie de diferencias plenamente visibles y que seria bueno analizar, para facilitar esto he querido definir cada una de las modalidades y a su vez mostrar algunas de las ventajas y desventajas mas relevantes de cada modelo, espero que les sea de gran utilidad.

Solución de Caja Abierta:
En este grupo vamos a encontrar aquellas soluciones informáticas de previsiones o pronósticos que facilitan el acceso a los modelos estadísticos o no estadísticos utilizados dentro de la solución, así mismo permiten la visualización de los parámetros específicos de cada modelo, por ejemplo si hablamos de un modelo Holt Winter , debería permitir ver los resultados calculados del Alfa, Beta y Gamma ademas de permitir "simular" estos parámetros en caso de que el usuario lo requiera, por otra parte este tipo de soluciones también debería facilitar el acceso al "motor" de selección de los modelos que en muchos casos esta condicionada a un parámetro de optimización que por lo general es un KPI de precisión del pronostico como MAPE, Error medio, EMC, etc.,  siendo este ultimo uno de los aspectos altamente valorados por los usuarios ya que permiten un mayor dominio de la configuración, lo cual facilita la introducción de mejoras y business inteligence en un futuro cercano.

Ventajas

• Claro conocimiento de las fuentes y sus resultados (driver´s).
• Flexibilidad en la parametrización luego de un proceso la formación.
• Posibilidad de aumentar el uso de previsiones en otros departamento dentro de la organización. (Metas comerciales)
• Tratamiento especifico y personalizado según las necesidades.
• Mayor posibilidad de ajustar y personalizar al modelo de negocio.
• Algunos tipos de series se comportan de mejor manera con modelos específicos.
• Conocimiento del modelo Optimizador de calculo de resultados.

Desventajas

• Tiempos largos de adaptación.
• Lento aprovechamiento del potencial del software.
• Requiere personal especializado o en proceso de educación.
• Alta complejidad en algunos casos.
• En ocasiones requiere un mayor costo de inversión. 

Solución de Caja Cerrada:

Este tipo de soluciones son las también conocidas como softwares de "Caja Negra". En esta categoría es posible identificar aquellas herramientas que entregan los resultados de previsión previo a la aplicación de ciertos algoritmos, reglas o metodologías previamente comprobadas bien sea de manera científica o gracias a la experiencia en distintos tipos de negocios, entornos o ambientes. Este tipo de soluciones se ven limitadas al cambio de parámetros propios de cada modelo a menos de que se traten de configuraciones "duras" dentro del aplicativo, lo cual debe ser "evaluado" de manera importante por el proveedor del software. En este grupo de soluciones es importante conocer el método optimizador de previsiones, es decir que tipo de algoritmo utiliza para decidir dentro de los modelos utilizados cual es el "ideal".

Ventajas

• Rápido uso de funcionalidades de la solución.
• Poca inversión en formación y capacitación del usuario principal u operativo. 
• Escaso tiempo de inversión en diseño, gestión y puesta en marcha.
• Mayormente se ofrece de forma integrada en soluciones de inventarios y aprovisionamiento.
• Generalmente menos inversión económica, ya que al no tener estos detalles es posible suprimir funcionalidades, pantallas, accesos, controles, etc.

Desventajas

• Poco valor añadido para ser utilizado en otras áreas de la organización.
• Vacio de conocimiento entre los datos ingresados y el resultado obtenido.
• Generalmente no informan sobre parámetros de calidad como precisión o error.
• Dependencia directa sobre el resultado obtenido, sin posibilidad de cuestionamientos.
• Acceso nulo o limitado el modelo optimizador de resultados.
• Dificultad para introducir elementos de Business Intelligence.
• Funcionalidades limitadas.

Cual es el mejor ?, la realidad es que algunos profesionales prefieren los modelos de caja cerrada como una solución que deja en manos de "expertos" la solución al problema de generación de previsiones, sin embargo en la dinámica actual y con la explosión de la era del conocimiento cada vez es mas importante permitir la accesibilidad de las configuraciones de los motores de calculo al usuario principal y así entregar mayor dominio sobre la herramienta para mejoras a futuro.

Esta de parte de cada quien analizar que tipo de solución es la mas conveniente para la organización o solicitar apoyo a expertos en el tema para que despejen las dudas y  orienten  para hacer la mejor decisión al respecto (servicios de selección de software), si consideras que existen otras ventajas y desventajas, los invito a comentarla con total libertad, ademas si este post ha sido de tu agrado puedes compartirlo con colegas y así mejorar el contenido de forma progresiva.

Saludos,

Humberto Galasso

Consultor Demand Planning, Forecasting, Retail Management.
Barcelona & Bilbao España