El workflow ingesta datos de ventas históricos, inventario actual, calendario de promociones, datos climáticos y tendencias de redes sociales o económicas. Modelos de machine learning como LSTM, XGBoost o Transformers procesan estos datos para identificar patrones estacionales, tendencias y relaciones con factores externos. El sistema genera pronósticos de demanda por producto, por período (semanal, mensual), con intervalos de confianza. Los resultados se publican en un dashboard donde el equipo de supply chain ve recomendaciones de niveles de stock óptimo, cuándo hacer pedidos y cantidades sugeridas. El workflow también puede integrar directamente con el sistema ERP para actualizar órdenes de compra automáticamente o generar alertas cuando hay riesgo de desabastecimiento. Si la precisión del modelo cae, el sistema alerta al equipo y sugiere causas (cambios en datos, eventos anómalos). Para reducir riesgos, mantiene un histórico de pronósticos vs. resultados reales y permite ajustes manuales antes de ejecutar órdenes.