Diez tendencias de IA para el nuevo retail

El nuevo retail de Latinoamérica tiene el gran reto de 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 estos de manera automatizada, convirtiendo conocimientos en márgenes de rentabilidad mediante el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA).

Así lo aseguraron Óscar Macías, director Business Development de Teamcore Solutions y César A. Díaz, líder de Vinculación Sector Retail / Manufactura de GS1 México, participantes del webinar “10 Tendencias de IA para el nuevo retail”.

Ambos ejecutivos coincidieron en que “la 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”.

En el webinar, Óscar Macías y César A. Díaz compartieron las 10 tendencias de IA para el nuevo retail, que a continuación reproducimos:

1. Nuevos perfiles intelectuales e inteligencia aumentada: rompiendo el mito de que la IA está sustituyendo a los humanos, muy por el contrario, está creando nuevas posiciones de trabajo; empodera a las personas para hacer mejor sus labores y en menor tiempo; y dedicarse a generar otras que sean de gran valor para la organización. Por otra parte, se han creado nuevos puestos, como el del Data Scientist.

2. Inversión en tecnología: esto ayuda muchísimo a 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 han aumentado el uso de data interna y externa en tiempo real en el último año. Están enfocados a transformar esa data que recopilaron desde hace varios años para utilizarla en beneficio de la empresa. El mercado de software basado en IA vale más de 62 000 millones de dólares, lo cual representa un crecimiento de 20% con respecto al año anterior.
3. 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 online.
4. Automatización y robotización del delivery: ha evolucionado tanto que 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.
5. 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.
6. 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.
7. Geolocalización: cualquiera sea el negocio y particularmente el retail, es importante que este 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.
8. Sustentabilidad y optimización de los recursos: optimizar recursos para ser más eficientes no siempre ha estado ligado 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.
9. Regulación de la inteligencia artificial: esto será muy importante para que la IA siga creciendo e impactando de manera positiva en nuestras vidas. Por ejemplo, en China en 2021 se implementó la Ley de protección de la información personal, que va a regular la IA y su gobernanza.
10. Inteligencia artificial generativa: se basa en el Machine Learning y en el Deep Learning, ya que reconoce información sobre determinados elementos que después utiliza para generar ideas totalmente nuevas y realistas. Ejemplos de esto son los modelos de IA que pueden generar una melodía desde cero o la que elabora textos tan solo ingresando algunos inputs.

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