IA predictiva

Definir el tiempo y horizonte de predicción. Un pronóstico para mañana, el próximo mes y los próximos cinco minutos puede requerir diferentes aportes y evaluaciones. Verifique que todas las entradas estén realmente disponibles cuando se emita el pronóstico. Separe la predicción de la acción realizada sobre ella. Un pronóstico de inventario estima la demanda; una decisión de reabastecimiento también depende del tiempo de entrega, la capacidad de almacenamiento, los costos de escasez y el desperdicio. Una mejor puntuación numérica sólo es útil cuando mejora la decisión posterior. Evalúe con respecto a líneas de base simples y a lo largo de períodos de tiempo. El error promedio puede ocultar una subpredicción sistemática durante los picos de demanda o el bajo rendimiento de nuevos productos. Cuando corresponda, estime la incertidumbre y verifique con qué frecuencia las observaciones caen dentro de los intervalos informados. Supervise tanto los cambios de entrada como los resultados medidos después de la implementación. La retroalimentación puede llegar tarde y las propias decisiones del modelo pueden cambiar los resultados que se vuelven visibles. Registre las anulaciones y correcciones para que una revisión posterior pueda distinguir los errores del modelo de las mediciones faltantes o los cambios de políticas.