Actualmente el sector Retail avanza hacia una importante recuperación impulsada tanto por el auge del comercio electrónico como por la vuelta al hábito de compra en tiendas y centros comerciales. Por este motivo los retailers de la región tienen un gran reto de aquí en adelante: optimizar sus estrategias y canales para responder a las nuevas demandas de consumo e incorporar técnicas de ciencias de datos para procesar grandes volúmenes de datos de manera automatizada, convirtiendo conocimientos en márgenes de rentabilidad mediante el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial.
Es por ello que Teamcore y GS1 organizaron el webinar 10 Tendencias de IA para el nuevo Retail, que contó con la participación de Óscar Macías, Director Business Development de Teamcore Solutions y César A. Díaz, Líder de Vinculación Sector Retail / Manufactura de GS1.
Ambos ejecutivos coincidieron en que la Inteligencia Artificial (IA) está cambiando al mundo y será la nueva forma de vida organizada. Los datos que se generan con cada interacción del consumidor, representan huellas digitales consideradas verdaderas fuentes de información de enorme utilidad. Para optimizar su gestión y potenciar su accionabilidad, las compañías usan inteligencia artificial. De esta manera pueden analizar más rápido y mejor los gustos, problemas e inquietudes de los clientes, para vender más, y al mismo tiempo, atraer a consumidores potenciales.
A continuación, las 10 Tendencias de IA para el nuevo Retail:
- Nuevos perfiles intelectuales e Inteligencia Aumentada
Rompiendo el mito de que la IA está sustituyendo a los humanos, muy por el contrario, la IA está creando nuevas posiciones de trabajo. Lo que hace la IA es empoderar a las personas para poder hacer mejor su trabajo o poderlo hacer en un menor tiempo y dedicar la mayor parte del mismo a generar otras cosas que sean de gran valor para la organización.
Parte de la evolución de una empresa no solo es invertir en tecnología sino invertir en personas. Un ejemplo de ello es el puesto del Data Scientist pues la IA no trabaja sola sino trabaja mal. Ello exige estar preparados para poder cubrir las necesidades que la IA va a crear.
- Inversión en Tecnología
El tener inversión en tecnología ayuda muchísimo que la curva de innovación siga creciendo exponencialmente. Según datos de Accenture Business Futures, el 80% de los ejecutivos de Retail y de bienes de consumo al día de hoy han aumentado el uso de data interna y externa en tiempo real en el último año. Ya están enfocados a transformar esa data que recopilaron desde hace varios años para utilizarla en beneficio de la empresa.
Al día de hoy solo el mercado de software basado en IA vale más de 62 mil millones de dólares. Eso quiere decir que ha experimentado un crecimiento del 20% con respecto al año anterior. Cabe indicar que para realizar la inversión en tecnología se debe tener una “radiografía” de cada una de las áreas de la empresa.
- Hiper personalización de la experiencia
Un claro ejemplo para todos es el caso de Netflix, pues la IA que utiliza detecta el comportamiento del consumidor, sus gustos y sobre eso realiza recomendaciones. Lo mismo pasa en el ecommerce. El modelo de IA detecta cuál es tu historial de compras y te da las recomendaciones automatizando prácticamente la experiencia de compra on line.
- Automatización y robotización del delivery
El delivery ha evolucionado tanto que la demora en que un producto llegue al destino es entre uno o dos días. Inclusive se puede tener el producto en casa el mismo día de la compra, pagando un poco más. En ese sentido la IA nos permite automatizar y asegurar que los tiempos sean lo más cortos posibles para entregar los productos que estamos vendiendo.
- Reconocimiento de Imágenes – Radiofrecuencia
En las tiendas físicas la IA también nos permite automatizar las compras. Desde lo más básico como el reconocimiento de imágenes que es una solución que ya están utilizando diversas tiendas hasta el Computer Vision de Amazon, que son una serie de cámaras que monitorean la tienda y los clientes en su conjunto observando el comportamiento del consumidor, desde que ingresa hasta que sale de la misma y sin tener que pasar por la caja pues todo se realiza en el mismo carrito de compra.
- MLOps (Machine Learning Operations)
Es importante que las operaciones de las empresas utilicen el Machine Learning para integrar cada una de las partes de la organización. El objetivo es llevar el aprendizaje automático en toda la cadena de valor, ello nos va a llevar al nivel de automatización y optimización en IA que nos ayude a mitigar los riesgos y capitalizar cada una de las oportunidades que tenemos.
- Geolocalización
Cualquiera sea el negocio y particularmente hablando del Retail es importante que el mismo se apalanque en modelos de IA que analizan una serie de datos que se encuentran en la nube para segmentar los mercados o de cada uno de los clientes.
- Sustentabilidad y optimización de los recursos
Esta es una tendencia que viene desde hace mucho tiempo y que busca optimizar recursos para ser más eficientes. No siempre ha estado ligada a la IA pero podemos utilizarla con la finalidad de ser más sustentable, cuidar más el planeta, a nosotros mismos siendo eficientes con el uso de la energía, con los tiempos de producción, de personal y ser más respetuosos con los tiempos de nuestros trabajadores.
Por ejemplo, con los modelos de IA y Machine Learning podemos evitar los desastres ecológicos. La finalidad es ser socialmente responsables y hacer las cosas sin perjudicar al medio ambiente y la vida y la salud mental de nuestros trabajadores.
- Regulación de la Inteligencia Artificial
Todo lo anterior hace que la IA nos facilite la vida, pero ello debe tener un límite en cuanto a la información que pueda ayudar a sacar valor y dónde pasa el límite de la privacidad dónde a nosotros, como consumidor, a lo mejor no nos gustaría que tengan esa información que consideramos confidencial.
Esto va a ser muy importante para que la IA siga creciendo e impactando de manera positiva en nuestras vidas. Por ejemplo, en China ya el 2021 se implementó la Ley de protección de la información personal, que va a regular la IA y la gobernancia de la IA, con todo el tema ético que conlleva.
- Inteligencia Artificial Generativa
Se basa en el Machine Learning y en el Deep Learning y lo que hace es reconocer información sobre determinados elementos y después los utiliza para generar ideas totalmente nuevas y realistas. Un ejemplo de ello son los modelos de IA que pueden generar una melodía desde cero o la IA que elabora textos tan solo ingresando algunos inputs.
Lo mismo aplica para un director de marketing que con el uso de la IAG puede decidir con exactitud cuál es la estrategia que más le conviene a la empresa con probabilidades de éxito, costo y riesgo.
ACERCA DE LOS VOCEROS
Óscar Macías, Director Business Development en Teamcore Solutions
Ingeniero con especialidad en Inteligencia Artificial de la Universidad de Kellogg. Ha sido consultor de más de 50 empresas de consumo masivo vía Nielsen, Kantar y GS1.
César A. Díaz – GS1, Líder de Vinculación Sector Retail / Manufactura
Responsable de Desabasto Cero AI en GS1 México. Cuenta con 13 años de experiencia en la implementación y masificación de estándares y soluciones de comercio electrónico con cadenas comerciales y fabricantes en México.
ACERCA DE TEAMCORE
La misión de Teamcore es hacer del retail algo simple y accionable, para que los productos de los clientes siempre estén disponibles al momento de la compra, y contribuir así al incremento de las ventas. A través de Inteligencia artificial, Teamcore procesa grandes cantidades de información, para convertirlas en tareas automáticas que empoderen a los equipos y les permitan a los clientes mejorar el desempeño en el punto de venta.
Para mayor información visite: https://www.teamcore.net
