En el mundo del comercio electrónico, el pronóstico de la demanda juega un papel fundamental en la planificación de inventario y la programación de cumplimiento. Sin embargo, durante períodos de alto impacto como ventas flash, campañas de vacaciones e intervenciones políticas repentinas, los sistemas de pronóstico existentes a menudo fallan debido a cambios abruptos e impredecibles en los patrones de demanda.
Para abordar esta problemática, se presenta EventCast, un marco de pronóstico modular que integra el conocimiento de eventos futuros en la predicción de series temporales. A diferencia de otros enfoques que ignoran las intervenciones futuras o utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM) directamente para el pronóstico numérico, EventCast aprovecha los LLM únicamente para el razonamiento impulsado por eventos.
Este sistema procesa datos comerciales no estructurados, como campañas, calendarios de vacaciones e incentivos de vendedores, y los convierte en resúmenes textuales interpretables que se fusionan con características históricas de la demanda. Implementado en escenarios reales de comercio electrónico en varios países, EventCast ha demostrado mejoras significativas en la precisión y escalabilidad de los pronósticos durante períodos impulsados por eventos.
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