Inteligencia Artificial: 11 tendencias nuevas en el retail

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial, sus herramientas y aplicaciones deben ser implementadas bajo una decisi√≥n y nivel estrat√©gico. Esto supone el acuerdo al m√°s alto nivel de las organizaciones para prever y enfocar los recursos humanos y financieros necesarios para lograrlo. Tambi√©n debe dise√Īarse un plan de transformaci√≥n por fases y de acuerdo con el nivel de profundidad del cambio y objetivos de la empresa. No todas las empresas pueden y requieren adquirir el mismo nivel de transformaci√≥n tecnol√≥gica, pero dadas las circunstancias del mercado, todas necesitar√°n un cierto grado de tecnolog√≠a.

Ahora mismo, los retailers están en un proceso de recuperación post-pandemia, donde han cambiado varios de los hábitos y el comportamiento del cliente/shopper. Esto implica que confrontamos un gran reto de aquí en adelante. El mundo omnicanal al que nos dirigimos, produce una masiva cantidad de información, para aprovecharla, es necesario adquirir herramientas que permitan procesar esa enorme cantidad de datos (Pabis Retail) para optimizar estrategias y canales, de tal manera, que sea posible responder a las nuevas demandas de lo cliente/shopper, para convertir el conocimiento y los procesos en márgenes de rentabilidad, aquí es donde el uso de la inteligencia artificial adquiere relevancia.

El desarrollo y la incorporaci√≥n de la inteligencia artificial es clave para lograr avanzar hacia ese proceso de transformaci√≥n digital y su implementaci√≥n en la operaci√≥n del sector retail y en la industria en general. Ese desarrollo de la IA posee 3 niveles que interact√ļan para que todo el sistema pueda operar y proliferar en la realidad. Esos niveles son:

  • Artificial Intelligence (Inteligencia artificial).- Es la habilidad de una m√°quina de presentar las mismas capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear.
  • Machine Learning (Aprendizaje autom√°tico).- Es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a trav√©s de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (an√°lisis predictivo).
  • Deep Learning (Aprendizaje profundo).– Es un tipo de machine learning que entrena a una computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos, como el reconocimiento del habla, la identificaci√≥n de im√°genes o hacer predicciones, usando redes neuronales multicapa que imitan el cerebro humano

La inteligencia artifificial tomar√° posici√≥n en funciones cr√≠ticas de los negocios como automatizar procesos o dise√Īar y personalizar experiencias que tienen como objetivo crear o encontrar oportunidades dentro de la operaci√≥n.

11 tendencias de Inteligencia Artificial que aplicar√° directo al retail:

Como mencionamos arriba, es necesario tener claro qu√© tipo de organizaci√≥n somos y en qu√© sector industrial competimos para utlizar la inteligencia artificial adecuadamente. Ello nos ayuda a comprender profundamente de qu√© manera obtenemos ingresos, generamos costos y en d√≥nde tenemos retos o, directamente, riesgos. Esto nos dar√° un ‚Äúnorte‚ÄĚ bastante claro acerca de d√≥nde debemos empezar nuestra transformaci√≥n digital y la implementaci√≥n de la inteligencia artificial en nuestro negocio:

1.El √°mbito laboral humano que crea la Inteligencia Artificial

La transformaci√≥n tecnol√≥gica implica un impacto en los perfiles laborales que se requerir√°n en el futuro pr√≥ximo. El desarrollo e implementaci√≥n de inteligencia artificial requiere de una diversificaci√≥n y reforzamiento del alcance y capacidad de los colaboradores en el enfoque de gesti√≥n de sus actividades. La cuarta revoluci√≥n industrial¬†implica dejar las tareas repetitivas a ‚Äúlas m√°quinas‚ÄĚ para tomar las operaciones m√°s relevantes y estrat√©gicas, incluso, aunque en alg√ļn momento se ‚Äúcolabore‚ÄĚ en conjunto con la IA.

2.Machine Learning Operations – MLOps

En estricto sentido, MLOps es el campo de la inteligencia artificial que se encarga de ese gap entre la prueba de concepto y la producción. Es un campo que pone en contacto el Machine Learning con la Ingeniería de Software y los procesos, lo que implica llevar el aprendizaje automático de la teoría a la ejecución, influir y accionar en toda la cadena de valor y conectarlo de manera efectiva. Podríamos decir que esto sería el objetivo final de la implementación de IA en una organización que vende en el retail.

3.Sustentabilidad y optimización serán obligatorias

Por una parte, tenemos a la sustentabilidad, que se refiere al uso, desarrollo y protecci√≥n de los recursos, tanto naturales como f√≠sicos, a una tasa que permite a las personas y comunidades proveerse de bienestar social, econ√≥mico y cultural en beneficio de su salud y seguridad, mientras mantiene su potencial original a lo largo del tiempo. Del otro lado, tenemos la optimizaci√≥n, que es la acci√≥n de buscar la mejor forma de hacer algo, esto quiere decir que es buscar mejores resultados, mayor eficiencia o mejor eficacia en el desempe√Īo de alg√ļn trabajo u objetivo a lograr, en este caso del recurso de una empresa, llam√°ndose optimizaci√≥n de recursos.

La inteligencia artificial nos ayudar√° a ser m√°s eficientes en el consumo de los recursos y a aprovechar mejor los que usemos para producir. Esto significa que, mientras hacemos posible cuidar nuestro planeta, seremos capaces de cubrir la demanda de productos y servicios que demandan nuestras sociedades.

4.Automatización y robotización de las entregas

Desde los a√Īos 70¬īs el proceso de automatizaci√≥n industrial tuvo grandes avances. En lo que va el siglo 21, la pandemia cre√≥ una disrupci√≥n en los patrones de consumo y los canales de distribuci√≥n. Toda la cadena ha sido impactada y, la √ļltima milla y la entrega, est√°n tomando un lugar relevante en la experiencia del cliente/shopper, en su satisfacci√≥n y en su lealtad a las marcas y los retailers. Hace dos a√Īos una demora de 7 d√≠as en una compra en l√≠nea era tolerable,¬† pero actualmente debe haber una fecha comprometida, incluso, est√° es la raz√≥n por la que los servicios de ‚ÄúClick & collect‚ÄĚ ¬†han tomado relevancia para los shoppers que desean tener su producto ya.

5.Hiperpersonalización de la experiencia de compra

Muchos art√≠culos del marketing y el desarrollo de negocios se√Īalan a la hiperpersonalizaci√≥n¬†como la clave de la satisfacci√≥n del cliente del siglo 21 en adelante. Este concepto es una tendencia en auge que ir√° adquiriendo m√°s relevancia para los consumidores actuales y futuros, que cada d√≠a se caracterizar√°n m√°s por estar m√°s digitalizados, siempre conectados e informados y, por lo tanto, son cada vez m√°s exigentes. Esto significa que las shoppers desean recibir comunicaci√≥n s√≥lo de aquellos productos o servicios que les interesan, comprar cu√°ndo lo desean (24/7), c√≥mo lo desean y en d√≥nde desean (tienda f√≠sica o tienda en l√≠nea), la implementaci√≥n de la inteligencia artificial ser√° el factor clave para lograrlo.

6.Digitalización de operación en el retail

El reconocimiento de im√°genes est√° us√°ndose cada vez m√°s, siendo que tiene muchas aplicaciones dentro de la cadena de suministro y en la experiencia de compra en el retail. En la cadena de suministro, puedes obtener una fotograf√≠a muy completa de la localizaci√≥n de tus productos en punto de venta, planogramas y aplicaciones que te ayudan a lograr ‚Äútiendas perfectas‚ÄĚ en el terreno f√≠sico, as√≠ como evaluar la relevancia y autoridad de tus productos y servicios en las tiendas digitales como Amazon y Mercado Libre, o en las plataformas en l√≠nea de los retailers m√°s reconocidos (con Shelf-e esto ser√° muy sencillo), logrando un monitoreo m√°s amplio de la operaci√≥n.

7.Geolocalización

Este concepto y sus herramientas tecnológicas permiten al retailer conocer, de manera exhaustiva, el comportamiento de los clientes dentro de la tienda al ser detectados mediante el geolocalizador de sus dispositivos móviles. Pero eso no es todo, la geolocalización para el marketing geográfico consiste en la asignación de coordenadas espaciales a tiendas y segmentos de consumidores con el fin de representarlos en mapas y medir relaciones espaciales con otros agentes relevantes: puntos de venta propios, competencia, accesos, transportes, etcétera, con el objetivo de hacer posible ofrecer información relevante, ubicación y servicio accesible a los shoppers, usando la inteligencia artificial.

 

8.An√°lisis predictivo

El análisis predictivo de la cadena de suministro utilizando herramientas tecnológicas avanzadas como el machine Learning, el geomarketing y la minería de datos, permite a las organizaciones identificar patrones y tendencias ocultas para entender la demanda, establecer estrategias de precios, conseguir un alto rendimiento de su inversión, optimizar y reducir los costos de inventario.

 

9.Inteligencia artificial Generativa

La Inteligencia Artificial Generativa es un tipo de IA que se basa en m√©todos de aprendizaje autom√°tico y profundo o deep learning. Estos recogen informaci√≥n sobre determinados elementos que despu√©s se utilizar√°n para generar otras ideas totalmente nuevas y realistas, o sea, generar ‚Äúinnovaci√≥n‚ÄĚ. En alg√ļn punto, las organizaciones lejos de ‚Äúguardar secretos‚ÄĚ comenzar√°n a compartir lo que saben, tanto con sus competidores como con otros stakeholders clave, con el objetivo potenciar sus resultados. A este tipo de compa√Ī√≠as, que hoy en su mayor√≠a son start-ups digitales, se les llama ‚Äúempresas generativas‚ÄĚ.

10.La Inteligencia artificial y la regulación

Seguramente has escuchado muchas voces famosas y has le√≠do art√≠culos acerca de la urgencia de regular a la inteligencia artificial. El desarrollo de esta tecnolog√≠a es cada vez mayor y su adopci√≥n en la industria no es ‚Äúaritm√©tica‚ÄĚ sino ‚Äúexponencial‚ÄĚ, por lo que es normal que una herramienta tan poderosa y con alcances que a√ļn se encuentran lejos de ser determinados, se convierta en el ‚Äúfoco‚ÄĚ de una regulaci√≥n ‚Äúimportante y urgente‚ÄĚ. Por supuesto, las leyes que surjan de estos esfuerzos por regularla afectar√°n su uso por parte del sector empresarial, ya que todos entendemos que, por encima de cualquier inter√©s particular, siempre deber√°n de estar protegidos los intereses de las personas, los shoppers.

11.Escalamiento tecnológico estratégico

El rol los ejecutivos de tecnolog√≠a tiene una oportunidad inigualable para posicionarles como personas clave en las organizaciones dedicadas a vender en el retail. Esto requerir√° de su propio y profundo cambio cultural. Tienen que esforzarse por entender y hablar el idioma del negocio y explicar en ‚Äúsencillo‚ÄĚ todo lo relacionado con la tecnolog√≠a, incluyendo la aplicaci√≥n de la inteligencia artificial, pero la clave para colocar esta transformaci√≥n tecnol√≥gica en los objetivos estrat√©gicos del negocio, est√° en colocar al cliente/shopper en el centro de todo y conectar directamente su satisfacci√≥n con la rentabilidad de la organizaci√≥n. Esto justificar√° las inversiones en recursos humanos y herramientas para lograrlo.

Estamos ante un nuevo horizonte de posibilidades que las herramientas tecnológicas abren frente a los negocios que trabajan en el sector retail.

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