Azure AI y Business Central, el gran olvidado

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Business Central que incluye ciertas capacidades de inteligencia artificial (IA). Estas capacidades pueden ayudarnos a automatizar tareas repetitivas y a tomar decisiones más informadas en nuestro negocio.

 Algunas de las capacidades de IA que se incluyen en Business Central incluyen:

  • Análisis predictivo: Business Central incluye herramientas de análisis predictivo que ayudan a predecir el comportamiento futuro de los clientes y a tomar decisiones más informadas en función de esas predicciones.
  • Optimización de la cadena de suministro: Business Central incluye herramientas de optimización de la cadena de suministro que nos ayudan a identificar oportunidades de mejora en su proceso de suministro y a optimizarlo para obtener un mayor rendimiento.
  • Análisis de datos de escenarios financieros: Business Central incluye herramientas de análisis de datos en tiempo real que le permiten obtener una visión en tiempo real de su negocio y tomar decisiones más rápidas y precisas en función de esa información.

Herramientas disponibles de Análisis Predictivo en Business Central

Como comentaba tenemos tres ya implementadas y listas para ser usadas una vez realizada una pequeña configuración. ( una de ellas la podemos ver en la imagen inferior).

Predicción de pagos:

La más destacada es Predicción de pagos,que nos ayuda a identificar y gestionar el riesgo de impago por parte de nuestros clientes. Esta función utiliza técnicas de inteligencia artificial para analizar datos sobre los clientes y sus pagos anteriores, y predecir con precisión la probabilidad de que un cliente pague o no su deuda a tiempo.

 Esto le permite tomar medidas preventivas para reducir el riesgo de impago y proteger nuestros negocio

Predicción de ventas y stock:

Respecto a las funciones de optimización de la cadena de suministro tenemos dos funcionalidades:

  • La función de predicción en ventas ayuda a identificar las tendencias en ventas y a realizar predicciones precisas sobre el futuro de lasvventas. Esto permite planificar mejor la producción y nuestra cadena de suministro, y asegurarnos de que tenemos suficiente stock para satisfacer la demanda de los clientes.
  • La función de predicción de stock, por su parte, ayuda a identificar cuándo se agotarán las existencias y a tomar medidas para evitar quedarnos sin stock en momentos críticos. Esto permite optimizar el inventario y reducir los costos asociados al almacenamiento y a la gestión del stock.

Predicción de escenarios financieros de cash-flow:

Para la predicción de escenarios financieros tenemos las características que incorpora la previsión de flujo de efectivo.

La previsión de flujo de efectivo es una herramienta de informes avanzada que puede utilizar el Aprendizaje automático de Microsoft Azure para crear varios escenarios y brindarnos información sobre qué esperar.

El flujo de caja de una empresa es un buen indicador de la capacidad financiera y puede poner de manifiesto si la empresa puede cumplir sus obligaciones financieras.

Business Central usa Microsoft Azure Machine Learning para ajustar los escenarios que hemos definido y proporcionar información acerca de cómo nos afectaran en función de los comportamientos en fechas anteriores .

Pero ¿qué es una predicción o el análisis predictivo?

El análisis predictivo se basa en estimar eventos futuros en función de datos históricos, a los que se les aplican diversas técnicas analíticas, estadísticas y de aprendizaje automático.

Los modelos de análisis predictivo son modelos matemáticos que predicen el comportamiento de una variable en función de un conjunto de otras variables. Cuanto más relacionadas estén el conjunto de variables predictoras con la variable a predecir (correlación), más exactas serán las predicciones.

Para la construcción de estos modelos, una vez desarrollado el algoritmo predictivo, es necesario disponer de un conjunto de datos históricos. Para ello se dividen estos en dos conjuntos: uno de datos de entrenamiento y otro de prueba. Al modelo se le pasan como entrada los datos de entrenamiento para calibrar la predicción y, posteriormente, los datos de prueba. Después se compara el resultado de la predicción con los valores reales (históricos) para comprobar su exactitud.

Conclusión

En Microsoft Dynamics 365 Business Central disponemos de estas capacidades de predicción y previsión. Son funcionalidades ya construidas , listas para usar y con tiempo gratuito de cómputo en Azure. Hasta 30 minutos exactamente de cómputo, en la página 9 del documento de licenciamiento de Dynamics 365 (Dec 22)podeis verlo.

Además son extensibles ya sea para usar otros modelos o bien para otra funcionalidad personalizada ya podemos extender la funciones que se encuentran en base app. Con esto último prepararé otro post.

La pregunta que me hago es ¿por qué no se utilizan? Algunas razones podrían ser :

  • No interesan al cliente medio ni a los partners.
  • Falta de conocimiento a la hora de mostrarlas.
  • Necesitan de muchos datos históricos para ser fiables.

Quizá se debería hacer un remake, darles un poquito de mimo con más onboarding y presencia en Telemetría. Añadir más modelos y ámbitos como en áreas funcionales como fabricación o servicio técnico donde una previsión basada en ML aporta bastante valor.

Espero que os haya resulte de interés y :

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Referencia :

(Análisis predictivo, ¿sabes en qué consiste? (unir.net) )

/https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/use-artificial-intelligence/

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