Con la aplicación de inteligencia artificial a través del aprendizaje automático o machine learning, Grupo La Comer mejoró su algoritmo DALÍ, que calcula el pronóstico de ventas para el resurtido de mercancía en tiendas, con el objetivo de incrementar éstas a través de contar con inventarios más sanos.
“Gracias al empleo del aprendizaje automático, se optimizó la precisión de la fórmula de resurtido automático, que dio como resultado la mejora significativa del nivel de inventario de la compañía, e impactó de forma positiva la experiencia de compra de los clientes, al encontrar siempre los productos que necesitan”, comentó Flor Argumedo, directora de Sistemas, Optimización y Métodos de Grupo La Comer.
Con DALÍ, La Comer puede analizar grandes conjuntos de datos con modelos que se mejoran automáticamente de manera continua para generar predicciones más precisas.
Entre los resultados obtenidos con esta mejora se encuentran la reducción de excedentes y faltantes de inventario; disminución de horas-hombre en tienda para auditar y revisar las órdenes de compra, así como en el tiempo que le dedica el equipo de Compras a tareas relacionadas con monitoreo y generación de pedidos por faltantes de producto. Además del aminoramiento de mermas en sucursal y una mayor eficiencia en el transporte de mercancía del centro de distribución a las tiendas.
“Con la optimización de DALÍ, la diferencia entre el pronóstico y la venta real mejoró en 13 puntos porcentuales en 2022. Con innovaciones continuas fortalecemos el posicionamiento de Grupo La Comer como una compañía de autoservicio diferente, ofreciendo la mejor experiencia de compra en el mercado”, finalizó Argumedo.