Anticipar cuántos productos se venderán en el futuro no es solo un lujo, es una necesidad. Una proyección precisa de ventas permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre producción, compras, marketing e incluso contratación. Sin embargo, muchas organizaciones —especialmente pequeñas y medianas— siguen basando estas estimaciones en hojas de cálculo básicas o, peor aún, en la intuición de sus directivos. Frente a estas prácticas, surgen alternativas impulsadas por la inteligencia artificial que prometen transformar por completo la forma en que entendemos y predecimos el comportamiento del mercado.
Un estudio publicado en el Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology exploró dos herramientas modernas para la predicción de ventas: una red neuronal convolucional (CNN, por sus siglas en inglés) y un sistema llamado Prophet, desarrollado por Facebook. Ambos modelos pertenecen al ámbito de la inteligencia artificial y están diseñados para analizar series de datos temporales, es decir, datos que se registran en el tiempo, como las ventas diarias o mensuales de una tienda.
La CNN es una técnica de aprendizaje profundo que originalmente fue diseñada para reconocer patrones en imágenes. Sin embargo, su capacidad para detectar estructuras complejas también puede aplicarse a datos numéricos. En este caso, los investigadores la adaptaron para examinar el comportamiento de las ventas a lo largo del tiempo, buscando patrones que se repiten o que podrían anticipar cambios futuros. Lo interesante de esta técnica es que no necesita que un humano le diga qué buscar; el modelo “aprende” por sí mismo a detectar regularidades útiles para predecir.
Por otro lado, Prophet es una herramienta mucho más accesible desde el punto de vista práctico. Está diseñada para ser usada por personas sin experiencia técnica y permite incorporar eventos conocidos (como promociones o fiestas) directamente en el modelo. Prophet es especialmente bueno para captar patrones estacionales, como las alzas en ventas durante diciembre o las caídas en enero, y tiene la ventaja de ofrecer resultados consistentes y relativamente fáciles de interpretar.
En el estudio, se trabajó con datos reales de ventas diarias recopilados durante tres años. Los investigadores dividieron el análisis en dos escalas temporales: semanal y mensual. Al comparar los dos métodos, encontraron que la red neuronal CNN ofrecía mejores resultados para predicciones a corto plazo (semanales), ya que capturaba con más precisión las variaciones rápidas en los datos. En cambio, Prophet mostró un desempeño más estable cuando se trataba de hacer proyecciones mensuales, ideal para quienes buscan planes a mediano o largo plazo.
Aunque el estudio también entra en detalles técnicos, lo importante es comprender que ambas herramientas superaron ampliamente a los métodos tradicionales. Esto tiene implicancias directas para cualquier empresa que quiera optimizar sus recursos y reducir la incertidumbre en la toma de decisiones.
El mensaje principal es claro: hoy existen herramientas basadas en inteligencia artificial que permiten predecir las ventas de forma más precisa, rápida y confiable. No es necesario tener un equipo de científicos de datos para empezar a aplicarlas. Con un conocimiento básico de programación o el apoyo adecuado, empresas de cualquier tamaño pueden incorporar estas tecnologías y mejorar sustancialmente su planificación estratégica.