La gestión de inventarios atraviesa una metamorfosis radical, desplazándose de una ejecución operativa tradicional hacia una estrategia fundamentada en la inteligencia de datos, donde la capacidad de anticipación y la optimización en tiempo real se han convertido en los pilares para garantizar la rentabilidad y la competitividad en un mercado caracterizado por una volatilidad creciente.

De la reacción a la anticipación

La gestión de inventarios está siendo objeto de una redefinición profunda en sectores como retail, manufactura, distribución, agroindustria y salud, donde el stock constituye el núcleo de la operación.

De acuerdo con Alexandra Zevallos Hidalgo, gerente de Logística e Inventarios en Panorama Outsourcing, el cambio más trascendental radica en que las decisiones ya no se sustentan exclusivamente en la experiencia acumulada del equipo ni en informes históricos. “Hoy, la combinación de datos en tiempo real, sistemas integrados y herramientas de análisis más accesibles ha permitido pasar de una gestión esencialmente reactiva a una genuinamente anticipativa”, señala.

Para la especialista, un inventario inteligente es aquel que conecta los datos de stock con variables críticas como la demanda, los ciclos de reposición, los costos de almacenamiento y los compromisos de servicio. “Permite anticipar quiebres antes de que ocurran, reducir excesos antes de que se conviertan en pérdida y tomar decisiones más rápidas y mejor fundamentadas”, sostiene.

Christian Richard Nevado Zegarra, experto en Gestión de Almacenes, Inventarios y Logística Operativa, coincide en que la función dejó de ser una actividad operativa para convertirse en un pilar estratégico. En su experiencia con almacenes que gestionan más de 15,000 SKUs activos, la transición implica abandonar el control basado en criterios subjetivos y conteos físicos periódicos.

“Hoy, un inventario inteligente es aquel que se gestiona en tiempo real, que anticipa quiebres antes de que ocurran y que toma decisiones de reposición con base en patrones de consumo, no en suposiciones”, afirma.

Añade que un inventario inteligente integra tres elementos: visibilidad en tiempo real mediante sistemas robustos como SAP S/4HANA, monitoreo permanente de indicadores como el ERI y el Fill Rate, y equipos capacitados para interpretar datos y ejecutar acciones con rapidez. “No es solo tecnología; es la combinación de datos confiables, procesos definidos y personas con capacidad analítica”.

Para Fabrizio Castagnino Acosta, gerente regional de Cadena de Suministro en Books & Bits, la gestión basada en datos constituye el nuevo paradigma logístico. Gracias al Big Data y al Machine Learning es posible anticipar quiebres y excesos de stock antes de que ocurran. “Un inventario inteligente se gestiona de forma autónoma mediante algoritmos que integran variables externas e internas en tiempo real. No se trata solo de saber cuánto hay, sino de determinar dinámicamente el dónde y el cuándo de forma optimizada”.

La rotación, un indicador clave de rentabilidad

La rotación de inventarios representa uno de los indicadores más importantes para medir la salud de una cadena de suministro.

Según Zevallos Hidalgo, un índice saludable garantiza que el capital invertido en existencias se utilice con eficiencia. En cambio, una baja rotación suele ocultar mayores gastos de almacenamiento, mermas, obsolescencia y restricciones al capital de trabajo.

En mercados de alta volatilidad, las empresas sin visibilidad sobre sus patrones de consumo suelen enfrentar un escenario paradójico: exceso de algunos SKUs y quiebres en otros, con pérdidas de ventas e ineficiencias operativas.

“La solución no está en reducir inventarios de forma indiscriminada, sino en segmentarlos según su comportamiento real. Metodologías como el análisis ABC-XYZ permiten identificar qué productos merecen mayor inversión y atención”, explica.

Nevado Zegarra añade que una gestión deficiente de la rotación puede generar pérdidas importantes, especialmente en industrias donde los productos tienen ciclos de vida muy cortos. “Cuando se aplica esto correctamente, la operación se vuelve más eficiente, los costos de almacenamiento bajan y el nivel de servicio sube porque siempre tienes disponible lo que el cliente necesita en el momento correcto”.

Castagnino Acosta considera que la rotación también fortalece la resiliencia financiera. Una rotación optimizada reduce el Cash to-Cash Cycle Time, libera capital para reinversión y disminuye el efecto látigo (Bullwhip Effect), optimizando la capacidad de los almacenes y reduciendo costos asociados a mermas y obsolescencia.

Datos de calidad para mejorar el servicio

La relación entre una gestión de datos confiable y un mayor nivel de servicio es directa.

Zevallos Hidalgo sostiene que contar con información precisa permite definir políticas de stock de seguridad mucho más eficientes, evitando inventarios sobredimensionados que elevan los costos sin mejorar necesariamente el servicio.

“Cuando se mejora la calidad y la oportunidad del dato, esa incertidumbre disminuye significativamente y con ella también la necesidad de ese inventario de respaldo. El resultado es que las organizaciones pueden sostener o incluso mejorar su nivel de servicio operando con un inventario más eficiente”, explica.

Nevado Zegarra respalda esta afirmación con su experiencia en Metrocolor, del Grupo Belcorp, donde elevó el ERI al 99.2 % mediante inventarios rotativos y conciliaciones en tiempo real en SAP, garantizando el abastecimiento de más de 3,500 SKUs sin generar sobrestock ni detener la producción.

“El error estratégico más frecuente es pensar que mejorar el nivel de servicio exige aumentar el stock de seguridad. Cuando tienes una exactitud de registro superior al 98 %, puedes trabajar con inventarios más ajustados, reducir costos y aun así cumplir al cliente”, afirma.

Castagnino Acosta agrega que modelos de optimización multi-escalonada (MEIO) permiten ubicar el inventario en el punto exacto de la red logística, logrando niveles de servicio superiores al 98 % sin incrementar el inventario global.

Los principales desafíos

Pese a sus ventajas, la implementación de una gestión basada en datos enfrenta importantes desafíos.

Para Zevallos Hidalgo, el primero es la calidad del dato. “La tecnología amplifica la información que recibe; si esa información es incorrecta o incompleta, los errores también se amplifican”.

También identifica como reto la integración entre áreas como compras, ventas, producción, finanzas y logística, además del cambio cultural necesario para abandonar decisiones basadas únicamente en la experiencia.

“El cambio real no es solo tecnológico; requiere formación, acompañamiento y resultados concretos que generen confianza progresiva”, sostiene.

Nevado Zegarra coincide en que las principales barreras son culturales y de procesos. Incluso empresas con sistemas ERP robustos continúan tomando decisiones por intuición debido a la poca confiabilidad de sus datos maestros.

“El primer reto es la calidad del dato en origen: si el registro en el sistema no refleja el movimiento físico real, toda la analítica posterior es inútil”.

Además, menciona la resistencia al cambio y la dificultad para alinear los objetivos de compras, ventas y finanzas. Como ejemplo, recuerda que en VSI Industrial logró reducir los quiebres de inventario en 30 %, aunque el resultado demandó meses de trabajo en la cultura organizacional.

Desde una perspectiva técnica, Castagnino Acosta resume los desafíos en tres pilares: integración tecnológica, gobernanza de datos y disponibilidad de talento especializado.

“La limpieza de la data es crítica. Un algoritmo de abastecimiento automático alimentado con datos maestros incorrectos puede generar compras masivas innecesarias en cuestión de segundos”, advierte.

El siguiente paso: cadenas de suministro autónomas

La evolución de la gestión de inventarios apunta hacia modelos cada vez más predictivos y automatizados.

Zevallos Hidalgo destaca que las soluciones de inteligencia artificial y machine learning ya son accesibles para empresas medianas y mejoran significativamente la precisión de los pronósticos y la disponibilidad de productos. Asimismo, tecnologías como RFID, sensores IoT y visión computacional automatizarán la captura de información, permitiendo que los profesionales concentren sus esfuerzos en el análisis estratégico.

Nevado Zegarra considera que el siguiente paso será la adopción de inventarios predictivos y la automatización de procesos como la generación de órdenes de compra mediante inteligencia artificial.

“Las empresas que inviertan hoy en la calidad de sus datos y en la capacitación analítica de sus equipos serán las que lideren la logística del próximo ciclo”, afirma.

Castagnino Acosta proyecta la evolución hacia una cadena de suministro autónoma, donde la analítica prescriptiva y los gemelos digitales permitirán anticipar disrupciones, simular miles de escenarios y ejecutar automáticamente las mejores acciones.

“La evolución hacia una logística anticipatoria tendrá un impacto positivo en el cliente; el usuario experimentará una disponibilidad total y tiempos de respuesta casi instantáneos”, concluye.

La transformación ya está en marcha. La gestión de inventarios ha dejado de ser una función centrada únicamente en el control de existencias para convertirse en un factor estratégico que determina la capacidad de respuesta de las empresas frente a la incertidumbre. La combinación de datos de calidad, automatización y talento analítico marcará la diferencia entre las organizaciones que simplemente administren inventarios y aquellas que logren convertirlos en una verdadera ventaja competitiva.

Lee el artículo completo en la nueva edición de Logística 360 Perú, págs. 80-85: https://logistica360.pe/nuestras-ediciones/