El fin de las hojas de cálculo estáticas: cómo predecir el futuro sin tocar una sola línea de código
En el mundo real, el de los presupuestos que se agotan y las cadenas de suministro que crujen, una previsión fallida no es un error informático; es una pérdida de margen directa. Hasta hace muy poco, si querías algo serio en análisis predictivo, tenías dos caminos: o te conformabas con una línea de tendencia lineal en Excel que ignoraba la estacionalidad, o contratabas a un equipo de Data Science para que entrenara modelos en Python durante semanas.
Pero Google, de nuevo, la lía en WorkSpace (Forecast data in Connected Sheets using BigQuery ML and TimesFM) La integración de TimesFM (el modelo fundacional de Google para series temporales) directamente en Connected Sheets a través de BigQuery ML no es solo una “nueva funcionalidad”. Es un cambio de paradigma en lo que yo llamo creatividad aumentada aplicada al dato. Estamos pasando de describir lo que pasó a interrogar a la hoja de cálculo sobre lo que pasará, sin necesidad de escribir SQL ni entender la arquitectura de una red neuronal.
El contexto es claro: vivimos en la era de los datos, pero sufrimos de una parálisis por análisis crónica. El problema es la fricción para transformar la cantidad de información y datos que tenemos en conocimiento accionable. Históricamente, el forecasting de ventas o demanda ha sido un cuello de botella. El directivo de marketing pedía una previsión; el equipo de datos tardaba diez días en procesarla; para cuando llegaba el informe, el mercado ya había cambiado.
El insight aquí es la eliminación de la fricción. Google ha cogido TimesFM, un modelo entrenado con miles de millones de puntos de datos reales, y lo ha empaquetado dentro de la interfaz que todo directivo conoce: una hoja de cálculo.
¿Qué significa esto para ti? Que la barrera de entrada para el Machine Learning (ML) ha caído definitivamente. Ya no necesitas un pipeline de entrenamiento complejo. La evidencia es el propio modelo TimesFM, que a diferencia de los modelos tradicionales de series temporales (como ARIMA o Prophet), es un modelo fundacional. Esto quiere decir que ya entiende los patrones generales de los datos antes de ver los tuyos. La implicación es inmediata: velocidad de respuesta y precisión profesional al alcance de cualquier usuario de negocio.
El responsable de Logística en un E-commerce
Imagina una empresa de moda con 500 referencias. Tradicionalmente, hacían un pronóstico global. Con la nueva capacidad de desglose por dimensiones de Connected Sheets, el responsable ahora ejecuta 500 previsiones simultáneas (una por SKU) en segundos.
Resultado: un ajuste del inventario del 15% en el primer mes, reduciendo el sobrestock sin perder ventas por rotura.
El Director de Marketing
En una agencia de medios, analizamos el impacto de campañas pasadas. Al conectar los datos de inversión en BigQuery con esta herramienta, el equipo puede visualizar el horizonte de predicción para el próximo trimestre. No es solamente un númer, es una herramienta de negociación interna para justificar presupuestos basados en una probabilidad estadística, no en una corazonada.
La democratización del análisis predictivo es una realidad. Ya no hay excusas técnicas. El reto ahora es cultural: ¿está tu equipo preparado para dejar de reportar y empezar a predecir?