Las 10 principales mentiras de los proveedores de previsión

Joannes Vermorel

La predicción es muy difícil, especialmente acerca del futuro. Niels Bohr

Lokad ha estado en el negocio de previsión por más de medio decenio, y aunque nos enorgullecía enormemente adherirnos a lo que creemos ser la verdad, fuimos testigos en innumerables ocasiones de cómo los competidores se salían con mentiras descaradas. Por ello, para dejar constancia y por diversión, enlistemos las 10 principales mentiras de los proveedores de previsión.

1. Nuestras previsiones son precisas

No, no lo son. Las previsiones estadísticas podrían ser las “mejores” previsiones disponibles, pero calificar dichas previsiones como “precisas” es, en el mejor de los casos, delirante. La previsión estadística es el equivalente técnico a conducir un coche mirando por el retrovisor. Cuando es la única opción disponible, hay que hacerlo, pero en general, es un ejercicio desordenado. Los proveedores delirantes empujan a los clientes hacia configuraciones frágiles que dependen demasiado de una precisión prometida que, razonablemente, nunca se cumplirá. Para la mayoría de las empresas, la única solución viable consiste en aceptar que el futuro es incierto y planificar en consecuencia.

2. Vamos a prever tus promociones

Hemos already written extensively acerca de las previsiones de promoción. En pocas palabras, acertar con las previsiones de promoción es increíblemente difícil. En particular, se requiere un esfuerzo masivo de calificación de datos para tener algo explotable para la estadística. El problema es aún más difícil para ecommerce donde la visibilidad que se le da a cualquier producto puede pasar de nada a una ubicación en la portada en minutos – y volver a nada en minutos también. Afirmar que una tecnología de previsión es lo suficientemente buena para prever promociones – durante el proceso de selección de un proveedor – solo demuestra que el proveedor tiene peligrosamente poca experiencia con las previsiones reales de promoción. Proveedores más experimentados o más honestos argumentarían que no existe la más mínima posibilidad de que tal benchmark de previsión de promoción no termine en un gran ejercicio de basura entra, basura sale.

3. Tenemos experiencia en tu sector

Los proveedores están tan experimentados que no dudan en proponer métodos de previsión que están garantizados para fallar, como las previsiones medianas diarias o semanales en el caso de ecommerce. En Lokad, nos tomó unos años darnos cuenta de que las previsiones medianas eran irremediablemente disfuncionales en lo que respecta a la optimización de inventarios. Comenzamos a comprender la magnitud del problema el día en que empezamos a observar el impacto real de nuestras previsiones en el negocio de nuestros clientes. No fue bonito, pero resultó muy esclarecedor. Si el proveedor de previsión no enfatiza que tus puntos de reorden y reabastecimiento son las únicas previsiones relevantes para la optimización de inventarios, el proveedor es o engañoso o despistado.

4. Nuestra tecnología es intuitiva y eficiente

Previsión estadística es tan intensamente contraintuitiva que no hay manera de tener algo que sea a la vez intuitivo Y eficiente. O es intuitivo y completamente incorrecto, o es inquietante y posiblemente correcto. Es simplemente la forma en que funciona el cerebro humano. No estamos preparados para una percepción correcta de la aleatoriedad. Vemos patrones en todas partes cuando en realidad es solo ruido estadístico. Lo que hace que las previsiones estadísticas sean eficientes frente a las previsiones “expertas” humanas es precisamente el hecho de que, aunque los modelos de previsión son bastante tontos según los estándares de la inteligencia humana, cuando se diseñan correctamente, esos modelos no tienen sesgo.

5. Obtendrás X% menos stock y Y% menos faltante de stock

A los proveedores de software empresariales les encantan los estudios de caso que afirman resultados revolucionarios. Una broma interna en Lokad es que, para alcanzar las afirmaciones de los competidores, también deberíamos empezar a afirmar que nuestro software también cura el cáncer. La realidad es que la inmensa mayoría de esos estudios de caso son pura basura. Los números están inventados, los testimonios están inventados y las mejoras observadas, si es que hay, no tienen nada que ver con la solución de previsión. El cliente está contento porque el estudio de caso le genera buena publicidad y vuelve locos a sus propios competidores. Combinado: al afirmar muy en voz alta que la supercostosa solución empresarial XYZ fue lo mejor que le ha pasado a tu negocio, impulsas a un competidor a cometer el mismo error ridículamente costoso.

6. Tendrás la libertad de ajustar tus previsiones

Y la bala que te dispararás en el pie viene de gratis; y deberías echar un vistazo al increíble plan de salud que también puedes comprar con nosotros. Brindar la oportunidad al cliente de tener control total sobre sus previsiones no es técnicamente una mentira, pero sigue siendo una maniobra extremadamente engañosa si se consideran las consecuencias. Es un caso de riesgo moral. En caso de éxito, se elogia la tecnología del proveedor. En caso de fracaso, se culpa al personal incompetente del cliente. Peor aún, si el primer intento falla, no hay más opción que comprar algunas sesiones de capacitación adicionales al proveedor. Obviamente, se puede ganar mucho dinero prolongando el problema.

7. Usamos tecnologías de última generación

En lo que respecta al aprendizaje estadístico, las tecnologías de última generación se encuentran en el reconocimiento de voz, el reconocimiento facial, el filtrado de spam y todos los otros problemas ultra horizontales de machine learning en los que empresas como Google, Microsoft y Apple están invirtiendo cientos de millones. Puede resultar humilde decirlo, pero la previsión de demanda es un negocio algo de nicho que no justifica cientos de millones en inversiones de I+D. Como resultado, incluso las empresas más agresivas tecnológicamente como la nuestra estamos aproximadamente una década detrás de lo que realmente podría considerarse el estado del arte en machine learning. Sin embargo, la realidad es que la mayoría de los proveedores de previsión están medio siglo detrás del estado del arte: los modelos ARIMA, Holt-Winters y Box-Jenkins ya estaban presentes en 1970.

8. Un benchmark de previsión no puede mentir

Las estadísticas son, sin duda, la forma más refinada de mentir. Se pueden inventar mentiras a partir de números de toda clase de maneras. En Lokad, nos hemos enfrentado a varios benchmarks en los que devolver ceros como previsión para todos los productos habría asegurado una victoria sobresaliente en el proceso de benchmarking. Sin embargo, establecer todos los niveles de inventario en cero no se presenta realmente como una opción de negocio sensata. Cada vez que un proveedor afirma un X por ciento de error, realmente deberías preguntarte cuántos dólares de error vas a obtener. Minimizar los porcentajes de error es algo muy diferente a medir los dólares de error. Creer que lo primero conlleva lo segundo es un grave error – pero los proveedores no dudarán en afirmar exactamente lo contrario, ya que los porcentajes de error son una base mucho más segura para eludir cualquier responsabilidad en el desastre resultante.

9. Nuestro software es el mejor

El sitio web del proveedor parece haber sido diseñado a finales de los noventa; no es posible probar el software en línea; no hay capturas de pantalla, ni precios públicos, ni documentación pública y tampoco hay API, pero, confía en nosotros, es un software realmente bueno. Como dijo Riley, Cuando veo un pájaro que camina como un pato, nada como un pato y grazna como un pato, lo llamo pato. El software es uno de esos negocios en los que no existe absolutamente ninguna barrera para venderlo todo en línea. A menos que tu software sea profundamente disfuncional, no tienes cero incentivo para mantenerlo oculto. Los proveedores decentes no discuten que son los mejores, simplemente dejan que los clientes lo prueben y comprueben por sí mismos.

10. Administramos tu inventario Y tus previsiones

Sí, claro. Y algunos maestros del ajedrez resultan ser también campeones de fútbol. El software se trata de enfoque, y lo que se requiere, como empresa, para ser buena en diseñar, digamos, un ERP o un WMS, es justamente lo opuesto a lo que se necesita para ser buena en diseñar un software de previsión. Las empresas de ERP crean malas herramientas de previsión, simplemente porque la previsión es solo un complemento entre docenas, si no cientos, de funciones. A pesar de lo que puedan decir los proveedores, la previsión no puede ser la prioridad número 1 de un proveedor de ERP; es, por diseño, un ciudadano de segunda clase. Respectivamente, si cuentas con un equipo capaz de científicos de datos, no puedes mantenerlos motivados para diseñar las cientos de pantallas que se requieren para tener un ERP completo.

Comentarios de los lectores (1)

Es refrescante ver tanta honestidad en un artículo escrito por un proveedor - gracias por publicarlo. Por supuesto, este tipo de promesas exageradas no se limita de ninguna manera a la previsión ni siquiera a las herramientas analíticas. ¡Compradores, cuidado! Andrew Gibson, Crabtree Analytcs Andrew Gibson (hace 4 años)