Foi possível adaptar a nova ferramenta de previsão ao aproximar as competências técnicas e de negócio.
Apesar do acesso a vastos dados e ferramentas avançadas, o desafio na previsão reside na configuração, adaptação e implementação. Utilizar com sucesso ferramentas de previsão requer mais do que simples implementação — exige compreensão, personalização e superar o ceticismo para alcançar resultados significativos.
Para melhorar os resultados e gerar confiança, a abordagem centrou-se em três pilares: aumentar a interpretabilidade do sistema através de frameworks acionáveis, melhorar a precisão ao ajustar as funcionalidades às necessidades do negócio e utilizar simulações para monitorizar e comparar o desempenho ao longo do tempo.
Para consolidar a confiança e expertise, foram cruciais simulações avançadas e explicações claras dos módulos de previsão. Um plano de implementação ambicioso, com forte apoio às equipas operacionais, garantiu a adaptação bem-sucedida da ferramenta. O sistema tornou-se mais responsivo às necessidades do negócio, com um ganho superior a 10 pontos percentuais em precisão e previsões mais estáveis comparadas ao design inicial.
Atualmente, todas as empresas têm acesso a grandes volumes de dados e a elevado poder de processamento. Paralelamente, as ferramentas estão amplamente disponíveis e são capazes de responder a múltiplos propósitos em ambientes complexos. No domínio da previsão, existem diversos softwares preparados com vários algoritmos, métodos de pré-processamento e interfaces avançadas. Hoje em dia, o desafio de implementar um módulo de previsão reside mais na fiabilidade, adaptabilidade e implantação do que na simples disponibilização da ferramenta.
Assim, a dificuldade está na configuração e adaptação às necessidades do negócio. Mais importante do que simplesmente “ligar a ficha” é saber explorar e adaptar todos os módulos disponibilizados. Perante equipas céticas e resultados insatisfatórios, implementar com sucesso uma ferramenta de previsão consolidada tem sido um desafio exigente.
Para melhorar os resultados e reforçar a confiança das equipas, a abordagem seguiu três estruturas chave:
Interpretabilidade do sistema – Explorar e traduzir cada módulo e algoritmo de previsão principal num framework prático focado em casos de uso acionáveis que ajudam o utilizador a compreender e analisar cada resultado.
Melhoria da precisão – Aproveitar e ajustar todas as funcionalidades para que sejam adaptadas às necessidades do negócio (desativar, ajustar e desenvolver novos módulos). Posteriormente, adequar os parâmetros para cada conjunto de produtos.
Simulação e monitorização – Utilizar simulações avançadas para comparar KPIs do negócio entre o processo antigo e o novo, e supervisionar cuidadosamente a precisão das previsões ao longo do tempo.
Para reforçar a confiança e a especialização das equipas, o uso de módulos de simulação avançada e a explicação clara dos conceitos de cada módulo de previsão foram alavancas fundamentais para o sucesso.
Consequentemente, foi executado um plano de rollout ambicioso, com total apoio e conforto para cada equipa operacional.
Ao colmatar a lacuna entre o conhecimento técnico e o entendimento do negócio, tornou-se possível adaptar a nova ferramenta de previsão. Isso permitiu que o sistema se tornasse mais responsivo às especificidades do negócio e ajustado às características de cada categoria de produto.
Além dos ganhos nos processos e na interpretabilidade, os resultados revelaram uma melhoria superior a 10 pontos percentuais na precisão e previsões mais estáveis em comparação com o design inicial.
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