Mejorando Pronósticos para Plataformas Digitales con Aprendizaje Automático

En el mundo de hoy, muchas empresas dependen de plataformas digitales para funcionar. Estas plataformas, como los servicios de entrega de comida, necesitan pronósticos precisos para planear sus operaciones de manera efectiva. Para estas empresas, tener predicciones fiables puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Necesitan predecir la demanda no solo para todo el servicio, sino también para áreas y horarios específicos. Esto requiere pronósticos que sean tanto detallados como coordinados en diferentes niveles.

#La Necesidad de Pronósticos Precisos

Las plataformas digitales suelen funcionar en entornos de ritmo rápido. Necesitan tomar decisiones rápidas, ya sea ajustando precios o gestionando recursos. Para lograr esto, requieren predicciones precisas sobre la demanda de los clientes. Esto puede ir desde detalles minuto a minuto hasta cifras diarias. Si los pronósticos no son precisos, puede llevar a la pérdida de clientes, ineficiencias y aumento de costos.

Los pronósticos generalmente se generan a partir de datos históricos. Sin embargo, diferentes niveles de datos necesitan combinarse. Por ejemplo, una plataforma puede tener pronósticos específicos para cada área de entrega, pero también debe agregar estos pronósticos para entender la demanda general en regiones más grandes.

#Entendiendo las Estructuras Jerárquicas

Los pronósticos pueden considerarse parte de una jerarquía. En el nivel más bajo, hay pronósticos granulares, como la demanda en vecindarios individuales. Estos pronósticos necesitan combinarse en pronósticos de nivel superior para áreas más grandes, como ciudades o regiones. Esta jerarquía asegura que todos los niveles del negocio tengan pronósticos coherentes y alineados.

Por ejemplo, si un servicio de entrega de restaurantes quiere saber cuántas entregas necesitará hacer en una ciudad, puede mirar los pronósticos de varios vecindarios. Sin embargo, si esos pronósticos de vecindario son inconsistentes o no suman, puede crear problemas a nivel de ciudad.

#El Desafío de la Reconciliación de Pronósticos

Uno de los mayores desafíos en la elaboración de pronósticos es que los pronósticos separados rara vez encajan bien. Por esta razón, las empresas utilizan métodos de reconciliación de pronósticos para asegurar que los pronósticos separados se alineen entre sí. Estos métodos ajustan los pronósticos para que puedan encajar en la estructura jerárquica.

Tradicionalmente, las empresas han dependido de métodos lineales para reconciliar estos pronósticos. Aunque estos métodos han sido útiles, pueden no captar las complejidades que a menudo se encuentran en los datos modernos. Por lo tanto, es necesario mejorar las herramientas para asegurar pronósticos precisos y coherentes.

#Aprendizaje automático en Pronósticos

Con los avances en tecnología, el aprendizaje automático (ML) ha surgido como una herramienta poderosa para la elaboración de pronósticos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar grandes cantidades de datos y captar patrones complejos que los métodos tradicionales a menudo pasan por alto. Pueden adaptarse a los cambios en los datos de manera más efectiva.

Utilizar el aprendizaje automático para la reconciliación de pronósticos ofrece un nuevo enfoque. Estos algoritmos pueden tomar todos los pronósticos disponibles y aprender de ellos para proporcionar pronósticos reconciliados más precisos. A diferencia de los métodos tradicionales que pueden depender de un conjunto fijo de reglas, el aprendizaje automático puede ajustarse a varios factores y cambios en los datos.

#Características Clave de los Datos de la Plataforma

Las empresas de plataformas tienen características de datos específicas. Por ejemplo, trabajan con datos de alta frecuencia, lo que significa que a menudo recogen información cada pocos minutos. Esto es crucial para tomar decisiones operativas inmediatas. La naturaleza de estos datos también puede cambiar debido a factores como las preferencias de los clientes o la competencia. Por lo tanto, las empresas necesitan sistemas que puedan ajustarse rápidamente a estos cambios.

#La Naturaleza de Transmisión de los Datos

Los datos de las plataformas a menudo se describen como datos en streaming, lo que significa que se actualizan constantemente. Este entorno dinámico puede llevar a no estacionariedades, donde los patrones cambian abruptamente. Las empresas que pueden prever estos cambios con precisión pueden obtener una ventaja competitiva. Por eso, desarrollar métodos de pronóstico robustos es vital.

#El Enfoque de Investigación

Para abordar estos desafíos, los investigadores han desarrollado un método que utiliza el aprendizaje automático para la reconciliación de pronósticos, diseñado específicamente para datos de plataformas. Este método no se trata solo de generar pronósticos, sino también de asegurarse de que encajen bien en diferentes niveles.

#Resumen de la Metodología

El método de reconciliación utiliza algoritmos de aprendizaje automático para capturar las relaciones entre pronósticos en diferentes niveles. Aprovechando varios métodos, genera pronósticos reconciliados que son tanto precisos como coherentes. Este enfoque se basa en la idea de que el aprendizaje automático puede ofrecer mejoras sobre las técnicas tradicionales.

#Pruebas Empíricas

La investigación probó este nuevo enfoque utilizando datos de un conocido servicio de entrega de última milla. Este servicio proporcionó datos de demanda para varias áreas de entrega durante un período específico. Al analizar cuán bien funcionó el método de reconciliación de aprendizaje automático en comparación con técnicas existentes, se obtuvieron valiosos conocimientos.

#Detalles del Conjunto de Datos

El conjunto de datos incluía datos de demanda a nivel de 30 minutos para diferentes áreas. Era necesario agregar estos datos en pronósticos horarios y diarios para obtener una visión más amplia. La prueba tenía como objetivo ver cuán efectiva era la nueva metodología de reconciliación en diferentes escenarios.

#Observaciones del Estudio

Los resultados del estudio indicaron mejoras significativas en la precisión de los pronósticos al usar aprendizaje automático para la reconciliación en comparación con métodos tradicionales. Sin embargo, también se notó que los métodos de aprendizaje automático no siempre superan a los métodos lineales en cada escenario. La efectividad puede variar dependiendo del nivel de detalle y las características específicas de los datos.

#Perspectivas sobre la Reconciliación de Pronósticos

A través de las pruebas empíricas, se hizo evidente que la reconciliación basada en aprendizaje automático a menudo produce mejores pronósticos, especialmente al tratar con datos de alta frecuencia. Los hallazgos destacaron que no hay una solución única; el rendimiento puede diferir según la área de entrega específica, cuánto fluctúa la demanda y los tipos de pronósticos utilizados como base.

#Aplicación y Beneficios

Las empresas que operan en plataformas digitales pueden beneficiarse enormemente de este método de pronóstico mejorado. Al implementar técnicas de aprendizaje automático, pueden lograr una mejor eficiencia operativa. Esto significa asegurar que los mensajeros se despachen de manera efectiva y que los recursos se asignen sabiamente.

#Flexibilidad y Adaptabilidad

La investigación enfatiza que los métodos de aprendizaje automático se adaptan rápidamente. Por ejemplo, si un nuevo competidor entra en el mercado o si cambian las preferencias del consumidor, los pronósticos pueden recalibrarse sin una intervención manual extensa. Esta capacidad es esencial para mantener la ventaja competitiva en industrias de ritmo rápido.

#Limitaciones y Direcciones Futuras

Si bien el método mejorado muestra promesas, es esencial reconocer sus limitaciones. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático requieren recursos computacionales sustanciales, especialmente al ajustar hiperparámetros. Además, la presencia de cambios en los datos aún puede afectar la calidad del pronóstico, aunque en menor medida.

#Explorando Nuevos Conjuntos de Datos

Para futuras investigaciones, aplicar estos métodos avanzados de reconciliación a conjuntos de datos diversos podría proporcionar conocimientos más profundos. Al analizar diferentes tipos de datos de plataformas, los investigadores podrían descubrir estrategias adicionales para mejorar la precisión de los pronósticos.

#Investigando Otros Algoritmos

Si bien este estudio se centró principalmente en métodos de aprendizaje automático basados en árboles, explorar otros algoritmos como redes neuronales podría ofrecer beneficios adicionales. Estos métodos podrían proporcionar capas adicionales de precisión, especialmente en escenarios de pronóstico con características de datos únicas.

#Conclusión

El pronóstico preciso es fundamental para las empresas que dependen de plataformas digitales. La introducción de métodos de reconciliación basados en aprendizaje automático tiene un gran potencial para mejorar la coherencia y precisión de los pronósticos. Al aprovechar técnicas avanzadas, estas empresas pueden tomar mejores decisiones operativas y responder a las dinámicas del mercado en constante cambio. A medida que avanzamos, será necesario seguir investigando y desarrollando en este campo para desbloquear mejoras adicionales y mantener la ventaja competitiva en una economía digital que evoluciona rápidamente.