No mundo de alto risco das cadeias de suprimentos globais, a diferença entre uma “boa suposição” e uma “previsão precisa” geralmente é medida em milhões de dólares de estoque em excesso ou vendas perdidas. Por décadas, o padrão da indústria tem sido confiar nos mecanismos de previsão incorporados Planejamento de recursos corporativos (ERP) sistemas; mais notavelmente Planejamento de negócios integrado SAP (IBP).
No entanto, à medida que a volatilidade do mercado se torna a nova permanente, surgiu uma falha fundamental nesses sistemas legados. Enquanto a SAP e seus pares continuam confiando nas estruturas matemáticas do século XX, uma nova onda de tecnologia, iniciada pela Indicio, está finalmente trazendo pesquisas econômicas ganhadoras do Prêmio Nobel para a sala de reuniões.
A armadilha univariada: por que a SAP vê apenas metade da imagem
A maioria das soluções de planejamento tradicionais, incluindo o SAP, são baseadas em modelos de previsão univariada. Em termos simples, esses modelos analisam uma única variável, como vendas passadas, para prever resultados futuros. Eles estão essencialmente olhando pelo espelho retrovisor para dirigir o carro.
Embora o SAP permita “regressores externos”, fatores como inflação ou clima, a implementação é fundamentalmente falha:
- O problema da “previsão de uma previsão”: Para usar um fator externo no SAP, primeiro você mesmo deve fornecer uma previsão perfeita para esse fator. Se você quiser saber como as taxas de juros afetarão suas vendas, você precisa informar à SAP quais serão as taxas de juros nos próximos 12 meses.
- Viés de previsão: Como os usuários geralmente não têm dados futuros perfeitos para esses fatores externos, o sistema geralmente usa dados históricos como substituto de uma “previsão anterior” durante a avaliação do modelo. Isso cria um viés de olhar para o futuro, em que o modelo parece altamente preciso durante o teste porque “conhecia” o futuro, mas falha miseravelmente na aplicação no mundo real.
A descoberta: modelos multivariados e o Prêmio Nobel de 2011
A mudança de univariada para previsão multivariada representa o maior salto na precisão preditiva nos últimos 50 anos. Diferentemente da abordagem da SAP, os modelos multivariados tratam todo o ecossistema, suas vendas, tendências de mercado e indicadores econômicos; como um sistema único e interconectado.
Essa metodologia, especificamente Autorregressão vetorial (VAR), foi um avanço em 1970 que mudou fundamentalmente a forma como entendemos causa e efeito na macroeconomia. A importância dessa pesquisa foi tão profunda que seus pioneiros, Christopher Sims e Thomas Sargent, foram premiados com o Prêmio Nobel de Economia em 2011.
“A beleza dos modelos multivariados é que eles não perguntam apenas 'o que aconteceu? ' ; eles modelam a relação entre cada variável simultaneamente, capturando o “porquê” por trás das tendências.”
Indicio: Democratizando o modelo “impossível”
Se os modelos multivariados são tão superiores, por que nem todas as empresas mudaram? Historicamente, a barreira tem sido a complexidade. Esses modelos exigem um nível de especialização de elite para serem configurados parâmetros, hiperparâmetros e antecedentes bayesianos. Sem um PhD em econometria, um modelo VAR é quase impossível de ajustar corretamente; muitas vezes levando ao “sobreajuste” ou ao colapso total do modelo.
Indicio mudou o jogo ao automatizar o “Expert-in-the-Loop”.
Ao usar o aprendizado de máquina avançado para lidar com o trabalho pesado da seleção de parâmetros e do agrupamento de modelos, a Indicio disponibiliza a previsão multivariada de calibre Nobel para qualquer tomador de decisão. Você não precisa mais ser um estatístico para contabilizar as flutuações do PIB, os índices de preços ao consumidor ou as mudanças econômicas regionais.
Indo além da planilha
A realidade é que sua empresa não existe no vácuo. As vendas são influenciadas pela economia, que é influenciada pela política, que é influenciada por eventos globais. Continuar usando um modelo univariado é como tentar resolver um quebra-cabeça 3D com um mapa 2D.
Indicio fornece o mapa 3D. Ao automatizar os modelos mais sofisticados da história econômica, ele permite que as empresas parem de reagir ao mercado e comecem a antecipá-lo.
Você gostaria que eu o ajudasse a redigir uma proposta de estudo de caso específica para mostrar à sua liderança como a abordagem multivariada da Indicio poderia reduzir seu erro de previsão específico?
