Technologie AI w prognozowaniu popytu: od tradycyjnych metod do nowoczesnych rozwiązań

Jeszcze kilka lat temu większość firm prognozowała popyt, opierając się głównie na ręcznie tworzonych tabelach, intuicji oraz prognozach menedżerów dobrze znających rynek. Jednak w warunkach niestabilnej gospodarki, zmieniających się preferencji klientów i natłoku danych stare podejścia działają coraz gorzej.

Współczesne prognozowanie popytu to nie tylko analiza doświadczenia, lecz także praca z ogromnymi (często niespójnymi) zbiorami danych i tworzenie precyzyjnych algorytmów.

Właśnie tutaj do gry wkracza sztuczna inteligencja. Co ważne – nie zastępuje ona analityków, ale wspiera ich w działaniu. Dzięki narzędziom AI firmy przestają zgadywać przyszłość, a zaczynają ją modelować na podstawie tysięcy zmiennych w czasie rzeczywistym. Praktyka pokazuje, że wykorzystanie nowoczesnych rozwiązań w prognozowaniu popytu pozwala działać z wyprzedzeniem – zanim konkurenci stosujący tradycyjne podejścia zdążą zauważyć zmiany na rynku. Według danych McKinsey firmy, które wdrożyły sztuczną inteligencję, odnotowują średni wzrost dokładności prognoz o 10–20%.

Ale w jaki sposób sztuczna inteligencja przekształca te procesy? Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Dlaczego sprawdzone metody prognozowania popytu już nie działają

Zanim sztuczna inteligencja zdobyła popularność w biznesie, przez dekady wykorzystywano klasyczne modele prognozowania popytu. Łączyły one analizy matematyczne z wiedzą ekspercką i dobrze sprawdzały się w stabilnym otoczeniu rynkowym. Do dziś popularne są m.in. takie podejścia jak:

• Modele regresyjne – statystyczne narzędzia służące do przewidywania przyszłego popytu na podstawie zależności między zmiennymi. Analizują, jak np. zmiany cen, sezonowość, działania promocyjne czy dochody klientów wpływają na poziom popytu. Modele te pozwalają na ilościową ocenę i uwzględnienie wielu czynników jednocześnie, ale mają ograniczoną skuteczność przy gwałtownych zmianach danych.
• Analiza trendów – metoda polegająca na identyfikacji długoterminowych zmian w danych. Pomaga określić, czy popyt na dany produkt rośnie, maleje czy pozostaje stabilny. Jest przydatna w planowaniu strategicznym, ale nie uwzględnia sezonowych wahań ani krótkoterminowych skoków, przez co może upraszczać obraz sytuacji.
• Oceny eksperckie – metoda prognozowania oparta na profesjonalnych założeniach, doświadczeniu oraz intuicji specjalistów. Uwzględnia się opinie menedżerów sprzedaży, marketerów lub zewnętrznych analityków, którzy dobrze rozumieją specyfikę rynku. Metoda ta jest szybka i przystępna cenowo, szczególnie w małych firmach, ale jej główną wadą jest subiektywność: prognozy mogą być stronnicze lub oparte na niekompletnych informacjach.
• Średnia krocząca (moving average) – prosta metoda statystyczna stosowana do wygładzania wahań danych. Oblicza średnią wartość poprzednich okresów, aby określić podstawową tendencję. Na przykład trzy miesięczna średnia krocząca uwzględnia ostatnie trzy miesiące do obliczenia każdego nowego punktu. Metoda ta jest skuteczna w stabilnych warunkach, ale nie jest wrażliwa na szybkie zmiany.
• Wygładzanie wykładnicze – to ulepszona wersja poprzedniej metody, w której większą wagę przywiązuje się do najnowszych danych. Dzięki temu model szybciej reaguje na zmiany popytu. Jest on stosowany do prognozowania krótkoterminowego, zwłaszcza gdy wymagana jest szybka reakcja na wahania. Jednak model ten nie uwzględnia związków przyczynowo-skutkowych i może być zawodny w przypadku gwałtownych zmian rynkowych.
• Prognozowanie sezonowe – metoda, która uwzględnia powtarzające się wahania popytu w określonych porach roku (święta, sezony, wydarzenia itp.). Pozwala ona wyodrębnić i zneutralizować czynnik sezonowy, aby dokładniej ocenić ogólną tendencję. Takie podejście jest przydatne w handlu detalicznym, branży turystycznej, sektorze FMCG. Jednak nie sprawdza się w obliczu niestandardowych sytuacji lub nieprzewidywalnych zmian.

Chociaż modele te nadal pozostają częścią narzędzi prognozowania popytu, mają one szereg ograniczeń. Najczęstsze z nich to subiektywność, zwłaszcza w ocenach eksperckich (czynnik ludzki może zniekształcić logikę z powodu uprzedzeń lub ograniczonych informacji) oraz problemy ze skalowaniem (czasami trudno jest dostosować klasyczne modele do sytuacji, w których liczba czynników rośnie wykładniczo). Ponadto tradycyjne metody często nie są w stanie przetworzyć dużych ilości nieustrukturyzowanych danych (na przykład zachowań klientów w aplikacji mobilnej lub wpływu pogody na sprzedaż). Słabo reagują również na gwałtowne zmiany na rynku, ponieważ opierają się na założeniu względnej stałości.

W związku z tym nawet najdokładniejsze formuły wykorzystywane dotychczas stają się nieprzydatne, gdy otoczenie biznesowe zmienia się w tak szybkim tempie. I właśnie w tym zakresie AI oferuje swoją główną zaletę – adaptacyjność.

Co się zmieniło wraz z pojawieniem się AI: oczywiste i nieoczywiste zalety sztucznej inteligencji w prognozowaniu popytu

Jeśli wcześniej prognozowanie dla kilkuset SKU zajmowało tygodnie, to dziś modele AI, takie jak SMART Demand Forecast, mogą tworzyć prognozy dla tysięcy produktów w ciągu kilku minut. To zwalnia czas analityków, pozwalając skupić się na zadaniach strategicznych, a kierownictwu – szybko podejmować przemyślane decyzje. AI jest w stanie przetwarzać jednocześnie tysiące zmiennych, wykrywając powiązania, które byłyby niezauważalne nawet dla doświadczonego analityka. I nie chodzi tylko o wewnętrzne dane biznesowe – AI uwzględnia informacje zewnętrzne, takie jak:

• Wskaźniki makroekonomiczne: poziom inflacji, wahania walutowe, trendy rynkowe.
• Czynniki klimatyczne i sezonowe: zmiany pogody, zjawiska naturalne itp.
• Dane dla e-commerce: zachowania użytkowników, wpływ reklamy (w szczególności w sieciach społecznościowych).
• Zmiany regulacyjne: nowe podatki, ograniczenia normatywne itp.

Czynniki te są integrowane w algorytmy modelowania popytu i pozwalają tworzyć prognozy, które dostosowują się do zmian na rynku w czasie rzeczywistym. W rezultacie AI nie tylko analizuje przeszłość – modeluje przyszłość. Niektóre rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, na przykład SMART Demand Forecast, wykorzystują do promocji sprzedaży prognozowanie scenariuszowe — pozwala ono obliczyć, jak zmieni się popyt w różnych warunkach (takich jak zmiany cen, rabaty, wpływ kanibalizacji, współczynniki sezonowe). W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które generują jedną prognozę, modelowanie scenariuszowe daje firmie kilka wariantów rozwoju wydarzeń: od optymistycznego do pesymistycznego.

Takie podejście pozwala firmom nie tylko reagować, ale także działać z wyprzedzeniem: optymalizować zapasy, zmieniać ceny, wprowadzać kampanie promocyjne lub korygować łańcuchy dostaw. Oznacza to, że pozycja firmy w prognozowaniu popytu zmienia się z reaktywnej na proaktywną.

Szczególnie krytyczna jest ta zaleta w warunkach nieoczekiwanych globalnych kryzysów, takich jak pandemie, gwałtowne zmiany w zachowaniach konsumentów, wstrząsy geopolityczne itp. W takich sytuacjach szybkość podejmowania decyzji i zdolność przewidywania wahań popytu determinują nie tylko przewagę konkurencyjną, ale dosłownie odporność biznesu.

Porównanie tradycyjnego prognozowania i AI według konkretnych kryteriów

Proponujemy przyjrzeć się różnicom między tradycyjnymi modelami prognozowania popytu a SMART Demand Forecast – rozwiązaniem opartym na AI:

Płynna transformacja: kiedy i jak zintegrować prognozowanie AI bez ryzyka dla biznesu?

Według statystyk firmy McKinsey w latach 2023–2024 wykorzystanie AI w procesach biznesowych wzrosło o 50%. Obecnie 7 na 10 firm wykorzystuje AI w codziennej pracy – i liczba ta będzie oczywiście rosnąć. Organizacje, które już wdrożyły sztuczną inteligencję do swoich procesów prognozowania, nie tylko dokładniej modelują popyt, ale także szybciej podejmują decyzje, lepiej zarządzają zapasami i dostosowują się do zmian w czasie rzeczywistym. Dlatego na pytanie: „Kiedy warto wdrożyć AI w procesy firmy?” odpowiedź brzmi: „Teraz”. W realiach dynamicznego rynku, gdzie trendy zmieniają się co tydzień, a oczekiwania klientów – codziennie, zwlekanie może oznaczać utratę przewagi konkurencyjnej.

Jednocześnie należy pamiętać, że do tego procesu należy podchodzić bardzo rozważnie. Zatrzymanie głównych procesów biznesowych podczas wdrażania nowych technologii to ryzyko, na które firmy nie mogą sobie pozwolić. Tymczasowa utrata kontroli nad logistyką, zapasami lub kanałami sprzedaży może prowadzić do zakłóceń w łańcuchach dostaw, braku towarów na półkach, utraty klientów i strat finansowych. Jak tego uniknąć?

Jak skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję w procesy prognozowania popytu – porady i wskazówki:

1. Wybierz niezawodnego dostawcę: Zazwyczaj dostawcy zapewniają pełne wsparcie techniczne, dostosowanie do konkretnych procesów biznesowych i wsparcie na wszystkich etapach integracji – tak jak SMART business podczas wdrażania rozwiązania do prognozowania popytu SMART Demand Forecast.
2. Zadbaj o jakość danych: Bez dobrej jakości, uporządkowanych i historycznych danych AI nie będzie działać efektywnie. Pierwszy krok to audyt źródeł, typów i jakości danych. Ważne jest ich regularne aktualizowanie, standaryzacja, ujednolicenie formatów i eliminacja duplikatów. Jeśli nie wiesz, od czego zacząć – skonsultuj się z dostawcą. SMART business już na etapie diagnozy uzgadnia z klientem zunifikowaną strukturę danych i udostępnia gotowe szablony.
3. Przygotuj infrastrukturę techniczną: Może to być wewnętrzna baza obliczeniowa lub wykorzystanie platform chmurowych zapewniających skalowalność i szybkość działania. Sprawdź, czy twoje możliwości techniczne są zgodne z wymaganiami rozwiązania – w tym również może pomóc dostawca.
4. Uruchom projekt pilotażowy: Zacznij od wdrożenia systemu na ograniczonym obszarze, np. w jednym regionie, dla wybranych SKU lub kanału sprzedaży. Dzięki temu przetestujesz rozwiązanie przy minimalnym ryzyku i ocenisz jego wartość biznesową, co pomoże zdecydować, czy wdrożenie warto rozszerzyć na całą organizację.
5. Stwórz zespół międzyfunkcyjny: AI w prognozowaniu to nie tylko domena IT – w zależności od branży warto zaangażować logistyków, marketerów, dział operacyjny itp. Tworząc zespół, pamiętaj, żeby przede wszystkim uwzględnić osoby, które będą bezpośrednio uczestniczyć w prognozowaniu.
6. Przeszkol zespół: Wyjaśnij logikę nowego systemu i naucz pracowników, jak z niego korzystać. Zachęcaj zespół do przekazywania informacji zwrotnych i uwzględniaj je podczas integracji.
7. Zaangażuj analityków: ich rolą jest nie tylko interpretacja wyników, ale także kontrola przestrzegania określonych KPI dokładności prognozowania. Sztuczna inteligencja to przede wszystkim narzędzie w rękach człowieka, a nie jego zamiennik. AI przejmuje rutynowe zadania, zwalniając czas pracowników na priorytetowe zadania.
8. Dodatkowa rada: jeśli masz wątpliwości, czy warto wprowadzać zmiany w procesach, integruj rozwiązania stopniowo. Na początku wykorzystuj modele AI równolegle ze zwykłymi metodami, generując prognozy w trybie testowym i porównując je z poprzednimi wynikami.

Badanie przeprowadzone przez Boston Consulting Group wykazało, że prognozowanie oparte na AI może prowadzić do wzrostu przychodów firm o 5–10%, ponieważ pomaga poprawić dostępność towarów, zoptymalizować ustalanie cen i zmniejszyć straty z tytułu niezrealizowanych sprzedaży. Jednocześnie koszty inwentaryzacji spadają do 25% dzięki optymalizacji poziomów zapasów. Można więc śmiało powiedzieć, że prawidłowo zorganizowane przejście na prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji to inwestycja, z której zwrot zyskuje się niemal natychmiast.

Jeśli chcesz wdrożyć sztuczną inteligencję w prognozowanie popytu z gwarantowanym wsparciem technicznym – napisz do nas, a eksperci SMART business pomogą Ci dobrać i zintegrować rozwiązanie dopasowane do Twoich procesów.