La última milla entra en la era de la predicción
Plataformas anticipan pedidos y reposicionan productos antes de la compra, según Deloitte.
La adopción de modelos de analítica avanzada e Inteligencia Artificial (IA) está transformando la previsión de la demanda en el retail de América Latina, en un contexto marcado por la volatilidad del consumidor, la expansión del comercio electrónico y la aceleración de los ciclos de compra, de acuerdo con el informe La evolución de la predicción de la demanda en el retail latinoamericano, publicado por Deloitte en 2025.
El documento señala que el sector ha pasado de métodos basados en históricos de ventas e intuición comercial a esquemas predictivos y prescriptivos que integran datos provenientes de puntos de venta, plataformas de eCcommerce, programas de lealtad y variables externas como clima y movilidad.
De la intuición al algoritmo
Durante décadas, la previsión de la demanda en retail se apoyó en la experiencia de los equipos comerciales y herramientas básicas de análisis. Deloitte documenta que, desde finales del siglo XX, comenzaron a incorporarse modelos cuantitativos y sistemas colaborativos como el CPFR, hasta evolucionar hacia plataformas que combinan múltiples fuentes de datos en tiempo real.
Este cambio permite anticipar comportamientos de consumo y optimizar decisiones relacionadas con inventarios, surtido, precios y promociones, con impacto directo en la operación logística y la última milla.
El dato como eje de la operación
Según el análisis de Deloitte, “no se puede gestionar lo que no se puede prever”, premisa que resume el rol estratégico del forecasting en la cadena de valor. Una previsión más precisa reduce quiebres de stock y sobreinventarios, al tiempo que mejora la disponibilidad de productos.
Para los profesionales del comercio electrónico, los sistemas actuales incorporan aprendizaje continuo mediante técnicas como machine learning, lo que permite ajustar pronósticos en tiempo real. Además, la analítica prescriptiva habilita decisiones automatizadas como reabastecimiento dinámico y ajustes de precios.
La última milla se vuelve predictiva
En logística, esta evolución implica el paso de cadenas reactivas a modelos capaces de anticipar la demanda antes de que ocurra la compra. Deloitte identifica casos en los que plataformas de comercio electrónico reposicionan inventario a partir del análisis de búsquedas y comportamiento digital, reduciendo tiempos de entrega.
No obstante, el informe señala desafíos estructurales en la región, como la fragmentación de datos, la integración tecnológica, la brecha de talento y las limitaciones de infraestructura logística, así como la necesidad de fortalecer la gobernanza y seguridad de la información.
El reporte concluye que la transición hacia modelos predictivos representa un factor de competitividad para el retail latinoamericano, con implicaciones directas en la eficiencia operativa y la capacidad de anticipar la demanda en entornos digitales.
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