Cómo Siegfried ganó 10,7 puntos de precisión en su pronóstico y lo convirtió en el lenguaje común de su operación
RETOS
Dejar atrás un pronóstico en macros de Excel en el que el equipo no podía confiar y que ya había dejado sobreinventario de materias primas.
SOLUCIÓN
El motor de Datup elige y valida cada mes el mejor modelo para cada una de las cerca de 480 combinaciones producto-canal, con Tecnología como aliada.
IMPACTO Y BENEFICIOS
Más precisión en los productos que más pesan y un equipo de operaciones, marketing y ventas que hoy planea sobre los mismos datos.
Laboratorios Siegfried es una organización global de desarrollo y fabricación farmacéutica por contrato (CDMO), fundada en 1873 y con sede en Zofingen, Suiza. Desarrolla y produce ingredientes farmacéuticos activos y formas farmacéuticas terminadas para la industria farmacéutica y biotecnológica. En Colombia, donde trabajan cerca de 800 personas, su equipo de planeación gestiona unas 480 combinaciones producto-canal en los canales Comercial e Institucional.
Resultados clave
- +10,7 puntos de precisión ponderada por valor frente a un pronóstico ingenuo (68,3% vs. 57,6%, agosto 2025 – agosto 2026).
- ~480 pronósticos optimizados de forma individual, uno por combinación producto-canal.
- 8 semanas para salir en vivo con el nuevo pronóstico.
Un pronóstico con rostro
Para Óscar Murcia, Gerente de Operaciones, cada número tiene una responsabilidad detrás: “Sabemos que detrás tenemos a un paciente que puede ser nuestro papá, nuestro hijo, nuestro hermano”. En un laboratorio, el ciclo que va de la compra de la materia prima al producto terminado puede tomar 12 meses y, según el producto, hasta 18. Un error de pronóstico no se corrige la semana siguiente: se paga durante meses.
Óscar conoce de primera mano el costo de un mal pronóstico. En una ocasión, un pronóstico que parecía sólido terminó en un sobreinventario de materias primas y obligó a integrar a varias áreas de la compañía en un plan para mitigarlo. La lección fue clara: “El gran error fue creer en un pronóstico y no hacerle seguimiento”.
Un error así no se queda en planeación: afecta a calidad, inventarios, finanzas, marketing y ventas. Por eso, para Óscar, la planeación de la demanda no es responsabilidad de una sola área, sino de todo un equipo.
El proceso dependía de una herramienta de macros en Excel, y buena parte del día a día se iba en apagar incendios. Llegó un punto en que el equipo decidió darle la oportunidad a algo diferente.
TechPharma: Operaciones y Tecnología en un mismo proyecto
Siegfried implementó la planeación de la demanda de Datup dentro de TechPharma, la sombrilla de transformación digital que lidera Diego Ramírez, Líder de Tecnología. La iniciativa nació hace un año con el reto de ver a Tecnología más como motor de transformación digital que como un área tradicional, y se apoya en tres pilares: cambio de mentalidad y cultura, datos para la toma de decisiones y automatización de procesos.
El proyecto se bautizó Wallace, en honor al autor que definió los conceptos del S&OP, y su objetivo fue impulsar en abastecimiento la toma de decisiones a partir de los datos.
El motor de Datup no aplica un mismo método a todo el portafolio. Para cada combinación producto-canal selecciona el modelo estadístico que mejor se ajusta (escenario Best Fit) y lo valida cada mes contra la demanda real. Siegfried salió en vivo a los dos meses y dedicó un mes a estandarizar los datos.
La alianza entre Operaciones y Tecnología fue decisiva. “Si tecnología no te acompaña, al final te quedas en la mitad”, resume Óscar, que ve al equipo de Diego como el impulsor del proyecto y el puente entre Datup y la cadena de suministro. Para Diego, apoyarse en un especialista evitó reinventar la rueda: Datup aportó experiencia y un camino ya recorrido.
Confianza, precisión y menos inventario
Óscar no soltó el proceso anterior de un día para otro. Durante dos a tres meses corrió en paralelo las macros de siempre y el pronóstico de Datup. La comparación sirvió también para depurar la información: cambios de código o faltantes que no se habían cargado y que distorsionaban la proyección. Cuando surgía una duda, el equipo de Datup respondía en pocos días.
Óscar lo compara con un auto que conduce solo: “Hasta cuando tú ya te sientas seguro, lo vas a soltar”. Al tercer mes, todo el equipo confiaba en la herramienta.
Más precisión donde más importa
Entre agosto de 2025 y agosto de 2026, la precisión ponderada por valor de venta pasó de 57,6% con un pronóstico ingenuo a 68,3% con el escenario Best Fit de Datup: 10,7 puntos más. La mejora se concentra en los productos de mayor peso:
- Nivel A (77% de los ingresos): de 59,6% a 71,4%.
- Nivel B (16% de los ingresos): de 59,5% a 73,8%.
- Nivel C (7% de los ingresos, alta variabilidad): 19,0% frente a 30,0%; aún tiene espacio de ajuste.
Best Fit superó al pronóstico ingenuo en 11 de los últimos 13 meses.
Menos materia prima inmovilizada
Óscar asocia el nuevo proceso, junto con la política de inventarios definida desde la dirección, a una reducción de entre 30% y 35% del inventario de materias primas, sin poner en riesgo el abastecimiento del producto. Es un ahorro que no se ve en el día a día, pero que se refleja en un mejor flujo de caja para la compañía.
Una herramienta de todos los días
El mayor temor era que la herramienta quedara como un logro más que nadie usa, en especial entre marketing y ventas. En una reunión reciente de forecast, Óscar comprobó lo contrario: “Ya todos hablan un lenguaje muy Datup”.
Hoy Datup es su herramienta diaria de gestión y análisis para tomar decisiones concretas en cuestión de minutos. También tiene claro su alcance: no adivina un desabastecimiento del mercado ni una promoción no planeada, pero sí captura la estacionalidad y todo lo que el equipo le alimenta.
Para Tecnología, Wallace fue la prueba de que un proyecto de machine learning no tenía que ser una “ballena blanca”, como Diego llama a los proyectos que se demoran mucho tiempo. El resultado le dio confianza al equipo para seguir con RPA e inteligencia artificial, a través de pilotos cortos que generan valor. En el negocio, la reacción de la gerencia de abastecimiento fue clara: “Esto era lo que yo necesitaba hace tiempo”.
Consejos para transformar la operación
Para Diego, la transformación es posible y medible, y se recorre con aciertos y desaciertos. Su recomendación es quitarse los miedos, empezar con proyectos acotados y piloteados, con objetivos claros, y rodearse de expertos que ya hayan hecho el camino. Mientras más se espera, más crece la brecha entre la tecnología y el negocio: “El llamado es no esperen, es háganlo”.
Óscar coincide. Con datos y un equipo que quiere hacer las cosas rápido, un proyecto así se implementa en dos meses, y “la inversión es mínima para los resultados que hay”. La clave, agrega, es que sea una herramienta de trabajo diario y no un reporte que se abre una vez al mes para ver cómo les fue.
Escucha los consejos de Oscar y Diego en nuestro Podcast
Conversación con Oscar Murcia, Gerente de Operaciones de Laboratorios Siegfried
Conversación con Diego Ramírez, Líder de Transformación Digital en Laboratorios Siegfried
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