La inteligencia artificial, sus herramientas y aplicaciones deben ser implementadas bajo una decisión y nivel estratégico. Esto supone el acuerdo al más alto nivel de las organizaciones para prever y enfocar los recursos humanos y financieros necesarios para lograrlo. También debe diseñarse un plan de transformación 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 transformación tecnológica, pero dadas las circunstancias del mercado, todas necesitarán un cierto grado de tecnología.
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 incorporación de la inteligencia artificial es clave para lograr avanzar hacia ese proceso de transformación digital y su implementación en la operación del sector retail y en la industria en general. Ese desarrollo de la IA posee 3 niveles que interactúan para que todo el sistema pueda operar y proliferar en la realidad. Esos niveles son:
- Artificial Intelligence (Inteligencia artificial).- Es la habilidad de una máquina de presentar las mismas capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear.
- Machine Learning (Aprendizaje automático).- Es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis 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 identificación de imágenes o hacer predicciones, usando redes neuronales multicapa que imitan el cerebro humano
La inteligencia artifificial tomará posición en funciones críticas de los negocios como automatizar procesos o diseñar y personalizar experiencias que tienen como objetivo crear o encontrar oportunidades dentro de la operación.
11 tendencias de Inteligencia Artificial que aplicará directo al retail:
Como mencionamos arriba, es necesario tener claro qué tipo de organización somos y en qué sector industrial competimos para utlizar la inteligencia artificial adecuadamente. Ello nos ayuda a comprender profundamente de qué manera obtenemos ingresos, generamos costos y en dónde tenemos retos o, directamente, riesgos. Esto nos dará un “norte” bastante claro acerca de dónde debemos empezar nuestra transformación digital y la implementación de la inteligencia artificial en nuestro negocio:
1.El ámbito laboral humano que crea la Inteligencia Artificial
La transformación tecnológica implica un impacto en los perfiles laborales que se requerirán en el futuro próximo. El desarrollo e implementación de inteligencia artificial requiere de una diversificación y reforzamiento del alcance y capacidad de los colaboradores en el enfoque de gestión de sus actividades. La cuarta revolución industrial implica dejar las tareas repetitivas a “las máquinas” para tomar las operaciones más relevantes y estratégicas, incluso, aunque en algún momento se “colabore” 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 protección de los recursos, tanto naturales como físicos, a una tasa que permite a las personas y comunidades proveerse de bienestar social, económico y cultural en beneficio de su salud y seguridad, mientras mantiene su potencial original a lo largo del tiempo. Del otro lado, tenemos la optimización, que es la acción de buscar la mejor forma de hacer algo, esto quiere decir que es buscar mejores resultados, mayor eficiencia o mejor eficacia en el desempeño de algún trabajo u objetivo a lograr, en este caso del recurso de una empresa, llamándose optimización de recursos.
La inteligencia artificial nos ayudará a ser más 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 años 70´s el proceso de automatización industrial tuvo grandes avances. En lo que va el siglo 21, la pandemia creó una disrupción en los patrones de consumo y los canales de distribución. Toda la cadena ha sido impactada y, la última milla y la entrega, están tomando un lugar relevante en la experiencia del cliente/shopper, en su satisfacción y en su lealtad a las marcas y los retailers. Hace dos años una demora de 7 días en una compra en línea era tolerable, pero actualmente debe haber una fecha comprometida, incluso, está es la razón por la que los servicios de “Click & collect” han tomado relevancia para los shoppers que desean tener su producto ya.
5.Hiperpersonalización de la experiencia de compra
Muchos artículos del marketing y el desarrollo de negocios señalan a la hiperpersonalización como la clave de la satisfacción del cliente del siglo 21 en adelante. Este concepto es una tendencia en auge que irá adquiriendo más relevancia para los consumidores actuales y futuros, que cada día se caracterizarán más por estar más digitalizados, siempre conectados e informados y, por lo tanto, son cada vez más exigentes. Esto significa que las shoppers desean recibir comunicación sólo de aquellos productos o servicios que les interesan, comprar cuándo lo desean (24/7), cómo lo desean y en dónde desean (tienda física o tienda en línea), la implementación de la inteligencia artificial será el factor clave para lograrlo.
6.Digitalización de operación en el retail
El reconocimiento de imágenes está usándose cada vez más, 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 fotografía muy completa de la localización de tus productos en punto de venta, planogramas y aplicaciones que te ayudan a lograr “tiendas perfectas” en el terreno físico, así 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 línea de los retailers más reconocidos (con Shelf-e esto será muy sencillo), logrando un monitoreo más amplio de la operación.
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.Análisis 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 métodos de aprendizaje automático y profundo o deep learning. Estos recogen información sobre determinados elementos que después se utilizarán para generar otras ideas totalmente nuevas y realistas, o sea, generar “innovación”. En algún punto, las organizaciones lejos de “guardar secretos” comenzarán a compartir lo que saben, tanto con sus competidores como con otros stakeholders clave, con el objetivo potenciar sus resultados. A este tipo de compañías, que hoy en su mayoría son start-ups digitales, se les llama “empresas generativas”.
10.La Inteligencia artificial y la regulación
Seguramente has escuchado muchas voces famosas y has leído artículos acerca de la urgencia de regular a la inteligencia artificial. El desarrollo de esta tecnología es cada vez mayor y su adopción en la industria no es “aritmética” sino “exponencial”, por lo que es normal que una herramienta tan poderosa y con alcances que aún se encuentran lejos de ser determinados, se convierta en el “foco” de una regulación “importante y urgente”. Por supuesto, las leyes que surjan de estos esfuerzos por regularla afectarán su uso por parte del sector empresarial, ya que todos entendemos que, por encima de cualquier interés particular, siempre deberán de estar protegidos los intereses de las personas, los shoppers.
11.Escalamiento tecnológico estratégico
El rol los ejecutivos de tecnología tiene una oportunidad inigualable para posicionarles como personas clave en las organizaciones dedicadas a vender en el retail. Esto requerirá de su propio y profundo cambio cultural. Tienen que esforzarse por entender y hablar el idioma del negocio y explicar en “sencillo” todo lo relacionado con la tecnología, incluyendo la aplicación de la inteligencia artificial, pero la clave para colocar esta transformación tecnológica en los objetivos estratégicos del negocio, está en colocar al cliente/shopper en el centro de todo y conectar directamente su satisfacción con la rentabilidad de la organización. Esto justificará 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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