Por Procure Latam
06 de Julio, 2026
De acuerdo con SupplyChainBrain, los líderes de la cadena de suministro están replanteando sus modelos de previsión de demanda ante un entorno marcado por la volatilidad geopolítica, los aranceles y los cambios en el comportamiento del consumidor. Entre los principales errores identificados figuran la excesiva dependencia de los datos históricos, los ciclos de planificación estáticos, las señales de demanda desconectadas entre áreas, los modelos poco flexibles y la falta de integración entre la previsión y la ejecución operativa.
Las organizaciones están incorporando datos en tiempo real —como información de puntos de venta, comercio electrónico, indicadores económicos y eventos externos— junto con herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para actualizar sus pronósticos de forma continua. Al mismo tiempo, buscan integrar las áreas de ventas, marketing, finanzas y operaciones para trabajar sobre una única visión de la demanda y responder con mayor rapidez a las disrupciones.
El artículo también destaca que una previsión solo genera valor cuando se traduce en decisiones concretas sobre inventario, reabastecimiento y producción. En ese contexto, hay alternativas que impulsan plataformas que conectan la planificación de la demanda con la ejecución de la cadena de suministro mediante soluciones basadas en IA, analítica y sistemas ERP, con el objetivo de mejorar la resiliencia y la capacidad de respuesta de fabricantes y distribuidores.
¿Por qué importa?
Para los líderes de compras y abastecimiento, una previsión de demanda más precisa permite reducir quiebres de stock, evitar sobreinventarios, mejorar las decisiones de compra y responder con mayor agilidad a cambios en el mercado y en la disponibilidad de suministro.
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