Con el respaldo de la alta dirección y la gerencia de TI, Almacenes Juan Eljuri implementó tecnologías disruptivas basadas en Machine Learning, ML, para analizar datos e información, con el objetivo de generar previsiones más precisas y mejorar la toma de decisiones estratégicas.
El proyecto surgió en respuesta a los desafíos enfrentados en 2024, un año marcado por factores complejos como, grave conmoción interna, falta de energía eléctrica entre otros. “Los presupuestos del 2024 estuvieron distorsionados debido a estas situaciones impredecibles, lo que nos llevó a buscar una solución tecnológica para generar previsiones más realistas”, señaló Jorge Andrés Muñoz C, Gerente de Tecnología de Almacenes Juan Eljuri División Licores.
El equipo de IT, junto con científicos de datos y expertos en inteligencia de negocios, comenzó a trabajar en junio de 2024. Utilizaron herramientas avanzadas como Python y desarrollaron varios modelos predictivos mediante metodologías de análisis y preparación de datos. Tras múltiples pruebas, lograron definir un modelo ajustado a los objetivos estratégicos de la empresa.
Según Muñoz, uno de los principales desafíos fue familiarizar al equipo con tecnologías disruptivas y preparar los datos históricos para que los científicos pudieran analizar las variables observadas durante 2024. “Inicialmente, al usar un rango limitado de años, los resultados fueron inconsistentes y no coincidían con las metas financieras establecidas por la alta dirección ni con las proyecciones de los proveedores internacionales”.
Consideraron entonces ampliar el rango de datos históricos. “Tomaron como referencia el año 2023 y analizamos data del año 2016 en adelante, que ofrecía una base adecuada para modelar variables y permitir que la IA genere previsiones para 2025”, explicó Muñoz. Desde entonces, el modelo ha comenzado a producir información coherente para su análisis por parte de la alta dirección.
El proyecto se implementó inicialmente en el área financiera, un sector estratégico que determina los gastos e ingresos fundamentales para las operaciones de la compañía. A mediano plazo, se espera que las previsiones con IA se alineen con los presupuestos mensuales, optimizando su comportamiento y facilitando la planificación de los gastos operativos. “El objetivo es enseñar a la IA tanto el comportamiento de las ventas como la estructura de los gastos, de manera que pueda generar un EBITDA más preciso y acorde a la realidad operativa de la empresa”, añadió Muñoz.
Actualmente, la compañía utiliza en paralelo el modelo de progresión lineal y el basado en IA. Para mediados de 2025, se espera aprovechar plenamente la IA para generar tendencias y predicciones fundamentadas en datos.
Para el ejecutivo de IT, tecnologías como Machine Learning y análisis predictivo no solo benefician a los usuarios internos, sino que también abren posibilidades para clientes externos. El próximo paso para Almacenes Juan Eljuri división licores es integrar modelos de ML en el ERP de la empresa para optimizar la gestión de otros departamentos como son importaciones y compras.
“Las tecnologías disruptivas son una herramienta clave para reducir tiempos, minimizar errores humanos y mejorar la eficiencia operativa. Sin embargo, su adopción requiere el respaldo de la alta dirección, ya que estos proyectos implican inversiones iniciales que rinden frutos a mediano y largo plazo”, concluyó Muñoz.
