Control de stock con IA: qué mandar a cada sitio, cuánto y cuándo.

Qué hace en control de stock con ia.

Qué es un control de stock con IA (y qué no es).

Un programa de control de stock normal apunta lo que entra y lo que sale y te dice cuánto queda. Para decidir cuánto pedir usa una regla fija: «si baja de diez, pide hasta veinte». Esa regla vale lo mismo para el producto que vende tres al día que para el que vende tres al mes, en agosto igual que en septiembre, y en la tienda del centro igual que en la del polígono. Por eso en la práctica nadie la aplica a rajatabla: el jefe de compras la corrige de cabeza, y cuando él no está, nadie la corrige.

Un control de stock con IA hace lo que hace ese jefe de compras, pero con todos los productos y todos los puntos de venta a la vez y con números. Aprende cuánto vende cada producto en cada sitio y en cada época, calcula cuánto se va a vender hasta que pueda llegar el siguiente pedido y con qué probabilidad te quedarás sin él, y propone la cantidad que compensa en euros. No es magia ni un chat: son modelos estadísticos que llevan décadas usándose en las cadenas grandes, puestos al alcance de una empresa mediana con sus propios datos.

Lo que no es: no es un programa de gestión completo (no factura, no hace albaranes), no es un ERP y no es un chat al que preguntar «¿cuánto pido?». Se añade a lo que ya tienes y hace una sola cosa: decidir la reposición, y explicarla.

Cómo decide cuánto pedir.

Para cada producto en cada almacén, tienda o punto de venta, el programa estima la demanda de los próximos días no como un número, sino como un abanico: «lo más probable son seis, pero hay un 10 % de que sean más de once». Con ese abanico calcula lo que importa de verdad: la probabilidad de quedarse a cero antes de que llegue el siguiente pedido, contando lo que tarda el proveedor o el envío.

Después mira si pedir compensa: lo que se vendería con ese producto en la estantería frente a lo que cuesta el envío y el dinero parado. Si el riesgo de rotura pasa del nivel que has fijado y el pedido compensa, entra en la lista con su cantidad: la que cubre la demanda hasta el siguiente pedido con el nivel de servicio que quieras (el 97 % de los casos, el 99 % en campaña), más la demanda media de unas semanas para no volver enseguida. Y si ya sale un envío a un sitio, aprovecha para completar los demás productos que le falten.

La temporada no se adivina: se aprende. El calendario de cada país, zona y familia de producto se dibuja con todos los puntos de venta juntos, porque uno solo no tiene datos para dibujarlo, y el nivel de cada punto se ajusta con lo suyo. Lo de las dos últimas semanas corrige lo que viene, y si este año crecéis respecto al pasado, la referencia del año pasado se escala. Todo esto salió, palabra por palabra, de lo que un cliente nos contó sobre cómo decide él: «en septiembre pesa más la semana anterior; en octubre, el año anterior».

• Demanda como abanico, no como cifra: de ahí sale el riesgo de rotura.
• Plazo del proveedor o del envío, por producto y por destino.
• Nivel de servicio y umbral de riesgo que fijas tú, distintos en campaña y en temporada baja.
• Coste del envío y del producto parado, para que un pedido que no compensa no salga.
• Confianza de cada previsión: un producto nuevo o un punto de venta con dos meses de historia se marca como tal.

Lo que hace falta de tus datos.

Ventas por producto y por punto de venta con su fecha; el stock de hoy; y los movimientos: lo que ha entrado en cada almacén o tienda y lo que ha salido, con fechas. Casi ninguna empresa guarda el stock de cada día, y no hace falta: se reconstruye hacia atrás desde el stock de hoy y los movimientos. Es lo primero que hacemos, y es lo que permite saber qué días no vendiste un producto porque no lo había, que no es lo mismo que no venderlo.

Lo recibimos como esté: un export de Excel, los informes de Holded o de Odoo, los pedidos de Shopify. Antes de calcular nada te entregamos un informe de calidad de datos: cuántas ventas hay, qué productos no tienen referencia, qué movimientos no cuadran, qué falta. Ese informe por sí solo ya suele descubrir cosas.

Lo que no hace falta: datos de clientes. Para prever stock sobra con fecha, producto, sitio y cantidad. Los nombres, correos y direcciones no se cargan.

Cómo se comprueba que acierta.

Antes de que el programa decida nada en vivo, se le hace pasar un examen con tus propios meses pasados: vuelve a decidir cada semana solo con lo que se sabía esa semana, partiendo del stock que había de verdad, y se compara con lo que hicisteis. Las medidas se fijan antes de mirar el resultado, para no elegir la que mejor quede: demanda atendida, ventas perdidas en euros, envíos, unidades enviadas y dinero parado.

La simulación enseña también dónde falla: un producto nuevo o un mercado con una sola temporada de historia se prevé peor, y se dice. Esos casos se vigilan aparte hasta que hay datos suficientes.

La segunda comprobación es si el riesgo que calcula es el que pasa: si el programa dice «un 10 % de riesgo de quedarse sin stock», en la simulación se mira que, de cada diez casos así, se quede sin stock más o menos uno. Eso es lo que hace que los umbrales signifiquen algo. Sin esta prueba, una previsión es una opinión.

Cómo trabajamos: por fases y con una prueba antes de cada una.

Primera fase, diagnóstico: recibimos tus datos, los limpiamos, reconstruimos el stock y hacemos el examen con tu histórico. Entre dos y cuatro semanas. Sale un informe con cifras y una lista de lo que falta o no cuadra en tus datos. Si el programa no mejora lo que hacéis, se dice ahí y no se sigue.

Segunda fase, modo sombra: durante uno o dos meses el programa propone cada semana la lista de pedidos con sus datos frescos, vosotros decidís como siempre y apuntáis qué aceptáis y qué no. Al final se mide qué habría pasado. Es la prueba de verdad, porque ya no conoce el futuro.

Tercera fase, producción: conectado a tu programa de gestión, con el panel para quien decide, los avisos de rotura y de producto parado, y el informe de cada campaña al terminarla: previsto frente a real, punto a punto. El modelo se mantiene y se vuelve a comprobar cada temporada.

Con lo que ya usas.

No hay que cambiar de programa. Las ventas y el stock se leen de donde ya están y la propuesta de pedido vuelve a donde se gestiona. Hoy leemos exportaciones de Excel y de cualquier programa que exporte a CSV, y nos conectamos a Holded, Odoo, Shopify y WooCommerce. Si tu programa es otro, lo miramos en el diagnóstico: casi todos los de gestión permiten sacar ventas y stock de alguna manera.

Hay una página para cada caso: control de stock con Odoo, con Holded, con Shopify, con WooCommerce y, para quien todavía no tiene programa, en Excel.

Cuándo no compensa.

Si tienes un solo almacén, pocas referencias, un proveedor que sirve en 24 horas y sin temporada, un punto de pedido bien puesto en tu programa de gestión te basta, y te lo diremos en el diagnóstico. Compensa cuando se juntan varias de estas cosas: muchos puntos de venta o tiendas, temporada marcada, proveedores con plazos largos, envíos que cuestan dinero, producto que caduca o se queda parado, y alguien que cada semana dedica horas a decidir a ojo.

Tampoco compensa si no hay historia: con menos de seis meses de ventas el programa puede empezar, pero con una confianza baja que te enseñará en cada línea. Ahí lo honesto es arrancar con reglas sencillas y dejar que el modelo aprenda mientras vende.

Para empezar: un análisis gratuito de tu stock.

Si quieres saber si esto es para tu empresa antes de hablar de presupuesto, mándanos un export de tus ventas y tu stock de los últimos meses y te devolvemos, sin compromiso, un informe corto: qué productos se te han quedado sin stock y cuántos días, cuánto dinero tienes parado en producto que no rota y qué tres cosas cambiaríamos primero. Con eso decides.

¿Te suena alguno de estos casos?

• Si eres distribuidor y repones producto en decenas de puntos de venta y cada semana decides a ojo a quién mandar y cuánto. El programa lo decide por ti con los datos de cada punto, y tú revisas la lista.
• Si tienes tienda online con almacén propio y las campañas te pillan sin stock de lo que más se vende y con cajas de lo que no. Aquí se prevé la campaña con la del año pasado y con lo que está pasando esta semana.
• Si tienes varias tiendas y el mismo producto sobra en una y falta en otra El programa mira cada tienda por separado y propone también traspasos entre ellas antes de comprar más.
• Si trabajas con caducidades o lotes farmacia, alimentación, cosmética. Pedir de más caduca; pedir de menos deja al cliente sin lo suyo. La cantidad se calcula con la fecha de caducidad delante.
• Si tienes miles de referencias que rotan poco como en repuestos o ferretería. Lo que importa no es pedir mucho, es saber cuáles tener y cuáles no. El programa separa las que se mueven de las que están paradas.
• Si llevas el stock en Excel y ya se te queda corto Es el caso más habitual. El Excel se convierte en la primera fuente de datos y el programa empieza a trabajar con él desde la primera semana.

Hecho con tus datos, comprobado con tus datos y tuyo.

No es un programa de catálogo con un módulo de «previsión» que nadie usa, ni un proyecto de consultoría de seis meses. Es un motor de reposición que se monta sobre tu programa, se ajusta a tu negocio en pocas semanas y se prueba con tus datos antes de contratar.

• Primero la prueba: se juega tu histórico y se compara con lo que hicisteis. Con cifras.
• Cada propuesta lleva su porqué y su nivel de confianza. Nada de cajas negras.
• Se conecta a Excel, Holded, Odoo, Shopify o tu programa. No tienes que cambiar nada.
• El código y los datos son de tu empresa. Si un día no quieres seguir, te lo quedas.