> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.velyti.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Predicción de demanda > Cuántas unidades de cada línea espera vender el modelo, qué comprar frente a lo que hay en patio y cuáles son sus límites. La **Predicción de demanda** estima cuántas unidades venderás cada mes, por marca y línea, y compara esa demanda con lo que ya tienes en patio. La encuentras en **Análisis**, en el menú lateral. La página de Predicción de demanda. La predicción necesita el módulo **Predicción de demanda** en tu plan, y tu rol necesita los permisos de **Predicción**: **Predecir** para ver predicciones, **Reentrenar** para entrenar el modelo y **Modelos** para el modelo en sí. Consulta [Usuarios y roles](/es/administration/users-and-roles). ## Antes de la primera predicción La predicción aprende de tu propio historial de ventas. Mientras nadie entrene el modelo, la página dice **Todavía no hay un modelo entrenado** y explica que la predicción necesita un mínimo de meses con compraventas registradas. * Si tu rol puede reentrenar, ves **Entrenar el modelo**. El entrenamiento tarda varios minutos y puedes seguir trabajando; la aplicación te avisa cuando termina (**Modelo listo**, o **El entrenamiento falló**). * Si tu rol no puede, la página dice que las predicciones aparecerán cuando un administrador entrene el modelo. * Si tu empresa todavía no tiene suficientes meses con compraventas, la aplicación te lo dice. Sigue registrándolas e inténtalo más adelante. ## Predice un vehículo En **Vehículo**, busca por marca o línea. Solo se listan los segmentos con historia suficiente para predecir. Un segmento es una marca y línea, como «Mazda CX-5». **Horizonte** es cuántos meses mirar hacia adelante: 3, 6, 12, 18 o 24. El valor por defecto es 6. **Rango** es la probabilidad de que las ventas reales caigan dentro del rango de la predicción: 80 %, 90 %, 95 % o 99 %. El valor por defecto es 95 %. Una probabilidad mayor da un rango más ancho. El resultado, **Ventas esperadas**, da una frase como «Se esperan unas N ventas entre dos meses (rango aproximado: bajo a alto)», un gráfico de **Histórico** y **Predicción** con la banda de **Rango aproximado**, y una tabla mes a mes que abres con **Ver como tabla**. La predicción es un rango, no un número exacto. Un rango ancho significa más incertidumbre. Consulta «Rango de la predicción» en el [Glosario](/es/help/glossary). ## Qué comprar **Qué comprar** compara la demanda esperada de los próximos 3 meses con las unidades en patio, segmento por segmento. Usa un rango del 80 %: 8 de cada 10 veces las ventas reales caen dentro. | Recomendación | Significado | | - | - | | **Reponer +N** | El patio no alcanza ni para la parte baja del rango. N es la diferencia. | | **Sobran N** | El patio supera incluso la parte alta del rango. | | **Cubierto** | El patio cae dentro del rango. | Cada fila muestra además la demanda, lo que tienes en patio (mediana de días y capital) y la **Cobertura**: cuántos meses de ventas esperadas alcanza el patio. Algunas filas llevan una nota: * **poca historia**: el segmento tiene pocos meses de ventas. * **sin ventas desde** un mes: el segmento dejó de venderse. Bajo la tabla la aplicación dice cuántas de tus unidades cubre la lista, cuántas son de líneas sin historia suficiente y cuántos segmentos sin movimiento no se muestran. Si tu rol no puede ver carros o motos, la lista dice que no los incluye. ## Cuánto confiar en ella Es una estimación. Decide con lo que ves en el patio y en las ventas recientes, y usa la predicción como una guía. **Calidad del modelo** muestra cuándo se entrenó el modelo, su versión y su **Fiabilidad del modelo**: alta, media o baja. La fiabilidad depende de cuánto mejora el modelo a repetir las ventas recientes y cuánto se equivoca en total. | Fiabilidad | Lo que aconseja la aplicación | | - | - | | **alta** | Úsala para decidir qué comprar. | | **media** | Úsala como guía y compárala con lo que ves en el patio. | | **baja** | Tómala con cuidado: decide con lo que ves en el patio y en las ventas recientes. | La página también muestra si el modelo mejora la **referencia ingenua**, que es la mejor predicción gratuita: repetir el último mes observado o la media de los tres últimos. Un modelo que no la supere no aporta nada. En **Detalle técnico** encuentras las medidas de error (RMSE, MAE, MAPE, WAPE y R²), cada una con una explicación de una línea, y **Qué pesa en la predicción**, el peso relativo de cada variable en el modelo entrenado. ### Límites que debes tener presentes * El modelo solo conoce tus ventas hasta el último mes que aprendió. Los meses posteriores cuentan como sin ventas, y la página lo dice y te pide reentrenar. Si los datos son demasiado viejos, la predicción queda en pausa hasta reentrenar el modelo. * Una línea nueva o poco frecuente no tiene historia, así que no aparece en la lista. * **Reentrenar modelo** vuelve a aprender de todo el historial de ventas, tarda varios minutos y, al terminar, el modelo nuevo reemplaza al actual en todas las predicciones aunque sus métricas resulten peores. La lista de vehículos que se pueden predecir puede cambiar. La aplicación te pide confirmar. * Solo corre un entrenamiento a la vez. Si el servicio de predicción está entrenando o no está disponible, la aplicación te pide intentarlo de nuevo en unos minutos. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.