Esta investigación propone un enfoque novedoso para la optimización en tiempo real del inventario en plataformas de alquiler de ropa adaptativa, abordando el reto de gestionar demandas fluctuantes y reducir el desperdicio. El sistema combina Aprendizaje de Refuerzo Bayesiano con estrategias de precios dinámicos y predicción de demanda basada en transformadores para anticipar la popularidad de las prendas y ajustar niveles de stock en tiempo real. El objetivo es mejorar la eficiencia de la plataforma, minimizar costes de almacenamiento y reducir roturas de stock para ofrecer una mejor experiencia al cliente.

En el núcleo del método está el Aprendizaje de Refuerzo Bayesiano que, a diferencia de los enfoques deterministas, modela explícitamente la incertidumbre del futuro. El agente toma decisiones como reponer unidades, ajustar precios o destacar artículos, y actualiza sus creencias a medida que recibe retroalimentación real de alquileres. La incorporación de precios dinámicos permite equilibrar oferta y demanda aumentando precios en picos de demanda y reduciéndolos para liquidar exceso de inventario. Paralelamente, un modelo transformer analiza series temporales de alquileres, estacionalidad y señales externas como tendencias en redes sociales para predecir la demanda con mayor precisión que métodos tradicionales.

Desde el punto de vista técnico, la parte bayesiana emplea procesos gaussianos para representar la demanda como una función probabilística, proporcionando no solo una estimación puntual sino una distribución de incertidumbre. La inferencia posterior actualiza esas distribuciones con datos de alquiler en tiempo real. El componente de aprendizaje por refuerzo adapta Q-learning a un marco bayesiano para que los valores Q sean distribuciones y no estimaciones únicas, permitiendo decisiones que ponderan riesgo y recompensa. Un ejemplo de estado incluye niveles actuales de inventario, demanda prevista y calendario; una acción puede ser encargar una cantidad determinada o cambiar la tarifa de alquiler.

Para validar la propuesta se utilizó un entorno de simulación basado en datos históricos sintetizados que recrean patrones reales de alquiler, estacionalidad, promociones y choques externos. El experimento incluye: entorno simulador, implementación del agente BRL, modelo transformer para predicción y procesos de ajuste de hiperparámetros. Se realizaron pruebas A/B enfrentando la política BRL a políticas base como puntos de reorden simples y medias móviles, y se aplicaron análisis estadístico y regresiones para evaluar significancia y sensibilidad ante variaciones de parámetros.

Los resultados mostraron mejoras sustanciales frente a técnicas tradicionales: reducción media del 15% en costes de almacenamiento y un aumento del 10% en la tasa de utilización de prendas alquiladas, además de una mejora consistente en la precisión de predicción gracias al transformer. Estas ganancias son relevantes para un mercado global del alquiler de ropa valorado en miles de millones, y demuestran que la integración de modelos estocásticos con agentes bayesianos y predictores avanzados permite una respuesta en tiempo real superior.

En términos de aplicabilidad práctica, plataformas de alquiler pueden usar esta arquitectura para priorizar stock sostenible, optimizar precios según tendencias y minimizar residuos derivados de sobreexposición de inventario. Empresas tecnológicas como Q2BSTUDIO ofrecen experiencia para llevar este tipo de soluciones a producción, desarrollando software a medida e integrando modelos de inteligencia artificial en procesos de negocio. Si buscas servicios de desarrollo de aplicaciones a medida y soluciones multiplataforma visita aplicaciones a medida o para proyectos enfocados en modelos y estrategias de IA empresarial consulta Inteligencia artificial.

La verificación del sistema incluyó pruebas de robustez ante variaciones de hiperparámetros y escenarios de mercado adversos, comprobando que la política aprendida sigue siendo estable y que el proceso bayesiano facilita interpretabilidad para expertos en dominio. Además, la combinación de aprendizaje adaptativo y predicción basada en atención permitió capturar dependencias a largo plazo y responder a eventos inesperados con mayor rapidez que métodos convencionales.

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