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Still running your stock from Excel?
There's a smarter way. Built for SMBs.
Los algoritmos inteligentes de Flowlity combinan lo último en aprendizaje automático (machine learning), aprendizaje en conjunto (ensemble learning) y aprendizaje profundo (deep learning).
Agenda una demo
IA para los planificadores
La primera solución nativa de IA para previsión y planificación de la cadena de suministro.
Previsiones probabilísticas
Nuestro motor probabilístico asigna una probabilidad a cada escenario de demanda o plazo de entrega, permitiendo dimensionar existencias de seguridad y reabastecimientos con total confianza.
With Flowlity Lite
"With Flowlity, I get to see what I can expect three months from now, six months from now, in a year."
Bradley Saveth
President & COO, Supply Caddy
Up and running in less than a day.
Really. No IT needed.
Upload your data
Get your AI forecast
Act on clear recommendations
Soluciones
Tu cadena de suministro optimizada y automatizada, todo en una sola plataforma.
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Planificación de la demanda
Forecast your demand automatically — even if you only work with spreadsheets today. Flowlity Lite gives you accurate SKU-level forecasts so you can stop guessing, avoid stockouts, and plan with confidence.
Optimización del inventario
Turn your forecasts into clear, actionable replenishment suggestions. Flowlity tells you what to order, when, and how much — taking lead times and constraints into account.
Yes, just like a dedicated supply planner.
Planificación del suministro
Alinee su oferta con las previsiones de demanda manteniendo los niveles de inventario adecuados y teniendo en cuenta las restricciones específicas, como los plazos de entrega y la capacidad.
"With Flowlity, I get to see what I can expect three months from now, six months from now, in a year."
Bradley Saveth
President & COO, Supply Caddy
AI built for supply chain. Not a chatbot that pretends.
ChatGPT and Claude are great for writing emails. They were not built to forecast your sales or plan your purchase orders.
Flowlity is a probabilistic engine, trained on real supply chain data, that learns from your sales history and recalibrates daily. It doesn't chat. It runs the plan a full supply chain team would build, every day, in seconds.
Probabilistic forecasting, not just a number
Trained on your data, not on the internet
Built for supply chain, not for everything
Enterprise-grade AI. SMB-grade pricing.
The same AI engine used by mid-market and large enterprises. Without the consultants, the 6-month integration, or the €100k bill.
A stockout costs 2 to 5× the lost margin.
(lost sale + supplier emergency + logistics overcost)
On most products, a single avoided stockout covers several months of Flowlity Lite.
Starter
/month
Demand Planning
/month
Demand Planning
Automatic similar product recommendation
FAQ
Find everything you need to know right here.
¿La IA de Flowlity es transparente y explicable para los usuarios?
Sí — es incluso uno de los principios fundamentales de Flowlity: proporcionar una IA que las personas que la utilizan puedan explicar y entender.
Sabemos que en la cadena de suministro, los planificadores y gerentes deben confiar en las recomendaciones de una herramienta, y esto requiere entender el «por qué».
Por lo tanto, Flowlity no se diseñó para ser una caja negra, sino más bien una herramienta educativa y una herramienta para la toma de decisiones.
Concretamente, ¿cómo se manifiesta esto?
En la interfaz de Flowlity, cada previsión y cada recomendación van acompañadas de elementos explicativos. Por ejemplo, si Flowlity recomienda pedir 500 unidades del producto X para el mes que viene, el usuario verá el desglose de la demanda esperada: estacionalidad, tendencia, efecto promocional, etc., según el caso.
La herramienta también muestra un intervalo de confianza en torno a la previsión (por ejemplo: previsión central 500, con un escenario bajo en 450 y un escenario alto en 560), lo que da una idea de la incertidumbre. Esto permite justificar las reservas de seguridad calculadas. Además, Flowlity proporciona alertas y justificaciones. Por ejemplo: «Este producto corre el riesgo de que falte en 15 días porque la demanda reciente supera las previsiones en un 20%». O: «Se propone reducir el inventario de este artículo porque su tasa de rotación ha disminuido en los últimos 3 meses». Técnicamente, la IA de Flowlity utiliza modelos de aprendizaje automático (incluido el aprendizaje profundo), pero la complejidad se oculta tras una interfaz sencilla.
También se prefieren las técnicas de aprendizaje por conjuntos, que suavizan las predicciones y evitan las aberraciones. Y, sobre todo, Flowlity se ve a sí misma como un asistente: el usuario siempre tiene la opción de revisar una decisión. Si no está de acuerdo con una recomendación, puede modificarla (por ejemplo, pedir un poco más o un poco menos) y el sistema tendrá en cuenta estos comentarios para ajustarlos en el futuro. Es un ciclo de aprendizaje virtuoso en el que el ser humano conserva el control final. Durante la formación, insistimos en que los usuarios entiendan cómo funciona la herramienta.
Sin revelar todos los detalles algorítmicos, explicamos los principios fundamentales (previsión probabilística, cálculo del búfer dinámico, etc.). Los planificadores se dan cuenta rápidamente de que la herramienta reacciona como lo harían en muchos casos, pero mejor porque reacciona más rápido e integra más datos. Por ejemplo, la herramienta puede detectar correlaciones entre productos que los humanos no habrían visto, pero mostrará «un aumento del 30% en la demanda prevista del producto A porque está correlacionada con la del producto B promocionado». Este tipo de explicación hace que la IA sea tangible.
Por último, sobre la cuestión de la transparencia técnica, Flowlity está abierta a discutir su enfoque:
Publicamos libros blancos y artículos sobre nuestro enfoque (por ejemplo, el uso de pronósticos probabilísticos frente a deterministas). Nuestro objetivo no es desconcertar el algoritmo, sino hacer que la cadena de suministro sea más inteligente de manera colectiva. Los usuarios de Flowlity mejoran en su trabajo porque aprenden de los comentarios de la IA. Muchos afirman que, al cabo de unos meses, comprenden mejor la dinámica de su cadena de suministro (estacionalidad, impacto de las promociones, comportamiento de los proveedores) gracias a la visibilidad que proporciona la herramienta.
En resumen, la IA de Flowlity es transparente, explicable y amigable para los humanos. Es un complemento que sirve de base para tus decisiones en lugar de sustituirlas arbitrariamente. Esta filosofía aumenta la confianza y la adopción de la solución en los equipos de la cadena de suministro. (Si quieres ver en la práctica cómo presenta Flowlity sus recomendaciones y qué explicaciones se proporcionan, te invitamos a una demostración en la que podrás comprobar por ti mismo la claridad de la herramienta).
¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en la cadena de suministro?
AI is used to turn large volumes of historical and real-time data into better decisions—like demand forecasting, inventory optimization, replenishment recommendations, disruption detection, and workflow automation across planning, procurement, and logistics.
La inteligencia artificial (IA) se utiliza para transformar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real en mejores decisiones operativas, como:
- previsión de la demanda,
- optimización de existencias,
- recomendaciones de reposición,
- detección temprana de disrupciones,
- y automatización de flujos de trabajo en áreas como la planificación, las compras y la logística.
Gracias a la IA, las empresas pueden anticiparse mejor, reaccionar con mayor rapidez y optimizar el rendimiento global de su cadena de suministro.
¿La inteligencia artificial llegará a sustituir completamente la gestión de la cadena de suministro?
No, al menos no de la forma que recomendamos.
En Flowlity creemos que los mejores resultados provienen de la combinación de la inteligencia humana y la IA.
La idea es automatizar todo lo que puede automatizarse —preparación de datos, cálculos, alertas y decisiones rutinarias— para que las personas puedan centrarse en tareas de alto valor añadido, como la estrategia, la gestión de compromisos, la alineación con los distintos equipos y la gestión de excepciones.
¿Cómo mejora la IA la previsión de la demanda en la gestión de la cadena de suministro?
La IA aprende a partir de patrones presentes en el histórico de ventas, la estacionalidad, las promociones y las señales externas para generar previsiones que se adaptan dinámicamente a los cambios en la demanda.
Esto permite a los equipos anticipar la variabilidad con mayor antelación y planificar con más confianza, mejorando tanto la toma de decisiones como el rendimiento global de la cadena de suministro.
¿Cómo mejora la IA la precisión de las previsiones en la cadena de suministro?
La IA mejora la precisión mediante el uso de modelos de aprendizaje automático capaces de detectar patrones no evidentes, gestionar el ruido y los valores atípicos, e incorporar actualizaciones en tiempo real.
De este modo, las previsiones se mantienen alineadas con la realidad, y no con suposiciones obsoletas, permitiendo una planificación más fiable y reactiva.
¿Cuáles son los beneficios de utilizar IA en la optimización de la cadena de suministro?
La optimización basada en IA ayuda a equilibrar el nivel de servicio y los costes, ofreciendo:
- menos desabastos y faltas de existencias,
- menor exceso de existencias,
- stocks de seguridad más inteligentes,
- mejor visibilidad de extremo a extremo,
- y una toma de decisiones más rápida, con menos trabajo manual.
Gracias a la IA, las empresas optimizan el rendimiento global de su cadena de suministro manteniendo el equilibrio adecuado entre disponibilidad y eficiencia operativa.
¿Cómo puede la IA mejorar la eficiencia de la cadena de suministro?
La IA mejora la eficiencia al automatizar tareas repetitivas de planificación, simplificar los flujos de trabajo y resaltar únicamente aquello que requiere intervención humana.
De este modo, los equipos dedican menos tiempo a la introducción de datos y a la gestión de urgencias, y más tiempo a ejecutar las acciones correctas en el momento adecuado, aumentando la eficacia operativa y la capacidad de respuesta de la cadena de suministro.
