Cuando el modelo falla: cómo mejorar la visión en tiempo real de las exportaciones peruanas de arándanos

Durante más de un año, Agronometrics ha utilizado su herramienta Degree of Certainty (DoC) para estimar las exportaciones peruanas de arándanos con solo una semana de retraso. El resultado ha sido uno de nuestros productos más útiles: una visión oportuna y consistentemente precisa de los volúmenes exportados, mientras los registros oficiales continúan actualizándose.

Esto cobra especial importancia durante la temporada alta de Perú, cuando cada semana puede influir en las decisiones comerciales de los distintos eslabones de la cadena de suministro. Sin embargo, los reportes en tiempo real también implican una responsabilidad: cuando los datos dejan de tener sentido, es necesario cuestionar el modelo.

El pasado lunes 5 de octubre de 2026, mientras la industria se preparaba para Fruit Attraction en Madrid y nuestro equipo comercial estaba listo para presentar sus últimos análisis, nuestros sistemas emitieron una alerta. La estimación que aparecía en el gráfico a continuación no parecía realista. En plena temporada peruana, marcada por condiciones complejas y fuertemente afectada por El Niño, la diferencia era demasiado significativa como para ignorarla.

Las implicancias eran importantes, ya que los datos mostraban un aumento frente a la tendencia de volúmenes en constante descenso observada durante las últimas semanas. La pregunta era: ¿cuánto mayor era realmente el volumen?

Identificando el problema

La primera tarea fue determinar si el problema estaba en nuestro sistema o en los datos de origen.

Tras revisar el código, los diagnósticos y los registros históricos, descubrimos que el modelo funcionaba según lo previsto. La metodología DoC toma una fotografía semanal de los datos disponibles y mide cómo cambian a medida que se informan y autorizan nuevas declaraciones. Cuando estas variaciones siguen un patrón histórico consistente, podemos cuantificar el error esperado y estimar el volumen final reportado antes de que los datos se estabilicen por completo.

En el caso de Perú, un aspecto importante de los datos es el momento en que las declaraciones quedan clasificadas en el canal verde (_Green Channel_), es decir, cuando se autorizan para la exportación.

Históricamente, las declaraciones del canal verde tardan aproximadamente cuatro semanas en estabilizarse. La mayor parte de las revisiones ocurre durante la primera semana: el volumen inicial del canal verde suele situarse un 37% por debajo de la cifra final reportada cuatro semanas después. Esta relación había mostrado una notable consistencia a lo largo del tiempo.

Sin embargo, los datos más recientes eran claramente incompatibles con el volumen esperado de mercancía autorizada para exportación. El patrón histórico seguía vigente, pero las cifras iniciales se habían alejado demasiado de la realidad comercial como para sustentar una estimación confiable.

Un cambio en la dinámica de los reportes

No podemos afirmar con certeza qué cambió. Una posible explicación es que SUNAT comenzara a permitir que una mayor proporción de declaraciones pasara automáticamente por el canal verde o que, por alguna otra razón, se volviera mucho más eficiente en autorizar los volúmenes para exportación.

Independientemente de la causa, si se autoriza un mayor número de envíos, cambia la relación histórica entre los registros iniciales del canal verde y los volúmenes finales exportados. En consecuencia, un modelo construido sobre esa relación deja de funcionar como se esperaba.

En otras palabras, el modelo no falló porque su metodología fuera incorrecta, sino porque el proceso de reporte que buscaba medir aparentemente había cambiado.

Esta distinción es importante. Los modelos no deben tratarse como sistemas invariables o cajas negras. Su valor depende de comprobar continuamente si los supuestos en los que se basan siguen siendo válidos.

Invertir la lógica para mejorar la estimación

Afortunadamente, los datos de Perú incluyen algo más que las declaraciones autorizadas a través del canal verde. También registran el total de declaraciones de exportación, independientemente de que hayan completado o no el proceso de autorización. Esto nos proporcionó una base más estable.

En lugar de estimar directamente las exportaciones finales a partir de los primeros datos del canal verde, invertimos la lógica del modelo. Partimos del total de declaraciones, comparamos las fotografías semanales con el volumen que finalmente fue autorizado a través del canal verde y combinamos esa relación con los datos confirmados de exportaciones autorizadas.

La mejora fue inmediata. Mientras que las declaraciones iniciales del canal verde habían estado sujetas históricamente a revisiones cercanas al 37%, el total de declaraciones registró variaciones promedio de solo un 2% a un 3% antes de estabilizarse durante el mismo período de cuatro semanas.

La lógica también es sencilla: no es posible exportar fruta sin presentar una declaración. Por lo tanto, este dato establece un límite natural al volumen que potencialmente puede exportarse. Una vez presentada la declaración, se espera que el volumen final exportado se mantenga relativamente cerca de ese total, independientemente de los cambios en los plazos o en la proporción de envíos autorizados.

Por qué los datos de exportaciones autorizadas siguen siendo importantes

Podría parecer tentador utilizar exclusivamente el total de declaraciones, pero existen buenas razones para mantener los datos de exportaciones autorizadas como parte del modelo original.

Normalmente, entre un 3% y un 6% del volumen declarado no termina siendo autorizado para exportación. En el punto máximo de la temporada peruana, esa diferencia puede alcanzar hasta 800 toneladas métricas (TM) en una sola semana, un volumen significativo para cualquier país productor, especialmente si se acumula durante varias semanas.

Al combinar la estabilidad del total de declaraciones con los registros verificados del canal verde, podemos conservar la precisión de los datos de exportaciones autorizadas y, al mismo tiempo, reducir la exposición del modelo a los cambios en el proceso de autorización.

Una estimación más sólida para el futuro

Este episodio nos recordó que las estimaciones en tiempo real no consisten simplemente en aplicar un algoritmo a un conjunto de datos. Requieren supervisión continua, conocimiento del contexto de la industria y disposición para revisar una metodología cuando la evidencia lo exige.

El enfoque revisado mantiene los principios fundamentales de DoC, pero los aplica de una manera más matizada y adecuada a los datos analizados. Así, reduce la influencia que los cambios en el comportamiento de autorización del canal verde pueden ejercer sobre la estimación de las exportaciones.

Para los usuarios de los reportes de exportación peruana en tiempo real de Agronometrics, el resultado es un modelo más robusto y una visión anticipada más confiable de uno de los principales orígenes de suministro de arándanos del mundo.