Empresas transforman la toma de decisiones con análisis prescriptivo

AVANCES EN EL TRABAJO

La adopción de análisis prescriptivo basado en inteligencia artificial (IA) está transformando la toma de decisiones en empresas mexicanas y globales, permitiéndoles reducir costos operativos hasta en un 30 %, según estimaciones de firmas consultoras y casos documentados en sectores clave como manufactura, logística, energía y comercio minorista.

A diferencia del análisis descriptivo o predictivo, el enfoque prescriptivo utiliza algoritmos avanzados para recomendar acciones específicas ante escenarios complejos, como ajustes en cadenas de suministro, redistribución de inventarios, programación de mantenimiento o asignación de recursos humanos.

Estas recomendaciones se generan en tiempo real y se adaptan dinámicamente a cambios en la demanda, precios, disponibilidad o riesgos.

"La IA prescriptiva no solo predice lo que puede pasar, sino que indica lo que se debe hacer. Es como tener un asesor operativo que aprende constantemente", explicó Mariana Ríos, directora de analítica avanzada en una firma de consultoría tecnológica.

Entre los sectores que han reportado beneficios concretos destacan:

• Manufactura: Optimización de procesos de producción, reducción de desperdicios y mantenimiento predictivo.
• Logística: Rutas más eficientes, menor consumo de combustible y reducción de tiempos de entrega.
• Retail: Gestión inteligente de inventarios, promociones dinámicas y personalización de ofertas.
• Energía: Distribución eficiente de cargas, detección de fallas y ahorro en consumo operativo.

Empresas como Bimbo, Cemex, Femsa y Grupo Bafar han comenzado a integrar modelos prescriptivos en sus operaciones, en colaboración con proveedores de soluciones como IBM, Microsoft, Oracle y startups especializadas en machine learning.

El análisis prescriptivo combina:

• Datos históricos y en tiempo real
• Modelos predictivos basados en IA
• Simulaciones de escenarios
• Algoritmos de optimización

Con estos elementos, el sistema puede recomendar decisiones como "reducir producción en planta A y aumentar en planta B", "reprogramar entregas para evitar congestión" o "ajustar precios en zonas con baja rotación".

Además, algunos modelos incorporan aprendizaje automático, lo que permite mejorar sus recomendaciones conforme se ejecutan y se retroalimentan.

Aunque los beneficios son evidentes, expertos advierten que la implementación requiere:

• Infraestructura tecnológica robusta
• Calidad y gobernanza de datos
• Capacitación del personal
• Alineación entre áreas operativas y estratégicas
• También se plantea el reto ético de delegar decisiones críticas a sistemas automatizados, por lo que muchas empresas optan por mantener supervisión humana en procesos sensibles.