Métodos para Optimizar tu Inventario en Retail

‍

Tras un 2025 caracterizado por una recuperación del consumo más lenta de lo proyectado en la región y una inflación persistente que redujo el poder adquisitivo en un 25% acumulado desde 2020, los retailers enfrentan un panorama donde la cautela del consumidor domina la dinámica comercial, las ventas en términos reales han mostrado una desaceleración, y la competencia se ha trasladado del precio a la disponibilidad; el comprador actual, más sensible y omnicanal, no perdona el anaquel vacío.

La liquidez medida a través del ciclo de conversión de efectivo, depende críticamente de la precisión en los métodos de control de inventarios donde la realidad operativa en México y Latinoamérica revela una brecha tecnológica profunda con un 87% de los retailers en Latinoamérica reconoce la necesidad de mejores herramientas de gestión para mejorar la visibilidad, cerca del 47% aún depende de procesos manuales o semimanuales basados en hojas de cálculo para tareas críticas como el ruteo de promotores (Distribución) y la planificación de la demanda (Forecasting). Esta manualidad no solo genera ineficiencias, sino que propicia el fenómeno del inventarios fantasma, donde el sistema (ERP) reporta existencias que no están físicamente disponibles, causando hasta el 80% de los incidentes de quiebre de stock.

¿Por qué sus hojas de cálculo están asfixiando su flujo de caja?

Las hojas de calculo son una herramienta poderosa, pero estática, en  retail donde la demanda cambia por un post en redes sociales o un cambio inesperado en el clima de la Ciudad de México o Bogotá, los modelos basados en promedios históricos son peligrosos.

1. Incapacidad de escala: Gestionar 50,000 SKUs en 200 tiendas de forma manual  con sus respectivas combinaciones es humanamente imposible, el resultado es una visión limitada que lleva a tener quiebres en los productos que más margen dejan y sobrestock en los que nadie compra.
2. El costo del sesgo: El miedo al quiebre induce al planeador a pedir de más, este inventario de seguridad, inflado por la manualidad, es el principal responsable de la falta de liquidez en las cadenas de consumo masivo y farmacias.
3. Datos en islas: Las hojas de calculo no habla con el WMS ni con el ERP o POS en tiempo real esa desconexión crea el inventario fantasma, el cáncer de la omnicanalidad que aleja a sus clientes hacia la competencia.

Métodos predictivos vs. Prescriptivos

Mediante algoritmos de Deep Learning como N-BEATS, podemos integrar variables que el ojo humano ignora el impacto del Nearshoring en los tiempos de entrega, la correlación entre el calor extremo y la venta de perecederos, o la canibalización entre marcas propias y comerciales.

La transición hacia una arquitectura Producto-Tienda-Día permite que cada sucursal sea un ecosistema optimizado, no se trata de surtir a todas las tiendas igual, sino de entender que la demanda en Polanco es diametralmente opuesta a la de una zona industrial en Querétaro; la IA permite este nivel de personalización masiva, asegurando una disponibilidad cercana al 99% con los niveles mínimos de inventario posibles.

Arquitectura SKU-Tienda-Día / El fin de los promedios

La gestión tradicional opera bajo promedios agregados que ocultan ineficiencias, el control de inventarios moderno exige una visibilidad a nivel de SKU, por tienda individual y con frecuencia diaria; esta especificidad permite a los retailers identificar que un quiebre de stock en una tienda específica de Santiago o Lima que no se debe a una falta de suministro nacional, sino a un desbalance local que puede resolverse mediante una redistribución interna del stock ya pagado.

Los modelos de Forecast con IA, como los implementados por Celes, procesan volúmenes de datos que serían imposibles de manejar manualmente, integrando fuentes de WMS, POS, ERP y eCommerce en un modelo único de demanda. Esto permite pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo  y finalmente prescriptiva sugiriendo cuanto, cuando y cantidades a entregar a .

Modelado de variables exógenas y Deep Learning

El retail en Latinoamérica está sujeto a una volatilidad que los modelos lineales no pueden registrar el uso de algoritmos de Deep Learning especializados en series temporales, como N-BEATS y N-HiTS, permite modelar no solo tendencias y ciclos (variables endógenas), sino también el impacto de factores externos (variables exógenas).

• Impacto Climático: Ajuste automático de niveles de stock de categorías bebidas o ropa según pronósticos meteorológicos extendidos.
• Eventos Locales: Anticipación de picos de demanda por conciertos, eventos deportivos o festividades regionales.
• Dinámica Económica: Ajuste de pedidos ante fluctuaciones cambiarias o anuncios de incrementos en impuestos (como el IEPS en bebidas y tabaco en México).

Estos modelos reducen el sesgo del miedo del planeador de demanda, quien típicamente sobreestima el inventario de seguridad para evitar regaños por quiebres, inmovilizando así capital que podría usarse para innovación o marketing.

Control de caducidades y desperdicio

Especialmente en el sector de alimentos y farmacias, la merma por vencimiento es crítica, los métodos de control deben evolucionar hacia el monitoreo de la frescura del inventario bajo los parámetros que tiene cada uno de los retailers. La IA puede predecir qué lotes no se venderán antes de su fecha de caducidad y realizar planificación de promociones ente otras, mejorando la sostenibilidad y reduciendo la pérdida total; en México por ejemplo las cadenas de supermercados enfrentan márgenes muy estrechos, una reducción del 5% en la merma por caducidad puede impactar significativamente el EBITDA.

La gestión de inventarios como crecimiento financiero

Optimizar el inventario no es solo un tema logístico; es una decisión financiera de alto nivel, una reducción del 20% en el sobrestock durante el primer año de implementación tecnológica puede liberar millones de pesos en flujo de caja operativo.

• Mejora del OTIF (On-Time, In-Full): Al medir la confiabilidad real de sus proveedores con datos, se puede ajustar sus parámetros de seguridad, si un proveedor es puntual, ¿por qué mantener stock de reserva innecesario?
• Reducción de mermas: La visibilidad en tiempo real permite detectar fugas administrativas y fraudes antes de que se conviertan en pérdidas definitivas.
• Optimización del Margen: Al evitar las liquidaciones forzosas por exceso de stock o por caducidad próxima, el margen bruto se mantiene saludable.

El momento de actuar es ahora

Los retail que sigan operando bajo métodos tradicionales y rígidos verán cómo su rentabilidad se va frente a competidores que han abrazado la IA en la optimización de inventarios. En Celes, entendemos que su inventario es su activo más valioso, pero también su mayor riesgo, nuestra tecnología está diseñada para transformar esa complejidad en una ventaja competitiva sostenible el cuestionamiento que nos debemos hacer qué tan pronto puede permitirse migrar a tecnologías que le permitan ser más eficientes estratégicamente y operativamente.

‍