Tabla de contenidos
- Introducción
- El atractivo de la IA en el comercio
- El dilema de los datos
- Restricciones tecnológicas y de habilidades
- El factor de responsabilidad
- Preparación para el éxito futuro
- Conclusión
- Preguntas frecuentes
Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) ha permeado todas las industrias, incluido el comercio, prometiendo una revolución en productividad, compromiso con el cliente y eficiencia comercial en general. Los minoristas han adoptado con entusiasmo soluciones impulsadas por IA para generar descripciones de productos, promover contenido en redes sociales y utilizar modelos predictivos para sugerir nuevos productos. Sin embargo, a pesar de toda la publicidad, muchos minoristas no están aprovechando los beneficios de la IA debido a varios desafíos fundamentales. Esta publicación tiene como objetivo explorar las realidades de la IA en el comercio minorista, los problemas a tener en cuenta y los pasos concretos para maximizar su potencial de manera efectiva.
El atractivo de la IA en el comercio
La IA en el comercio minorista se elogia por su capacidad para ahorrar tiempo, mejorar la productividad y elevar la experiencia del cliente. Los modelos generativos de IA, como el ShopBot de eBay, muestran cómo la IA puede actuar como asistentes personales de compra, interactuando con los clientes a través de texto, voz o incluso imágenes. Estas aplicaciones parecen prometer un salto en el compromiso del cliente y el crecimiento de las ventas.
Sin embargo, las ventajas operativas y de despliegue de la IA en el comercio minorista siguen siendo esquivas para muchas empresas. Una de las razones principales de esta brecha es la calidad y cantidad de datos disponibles, junto con la funcionalidad real de estas llamadas herramientas de IA 'nuevas'. Con frecuencia, estas herramientas no son del todo nuevas, sino más bien herramientas de aprendizaje automático reutilizadas, rebautizadas bajo la etiqueta de IA.
El dilema de los datos
Importancia de datos limpios
Un problema evidente con la adopción de la IA en el comercio minorista es la escasez de datos limpios y de alta calidad necesarios para análisis predictivos precisos. La IA predictiva puede llevar a los minoristas a tomar decisiones erróneas si se basa en datos malos o insuficientes. Por lo tanto, los datos deben ser oportunos, precisos y completos, a menudo alojados en sistemas dispares y que requieren una limpieza extensa.
Los datos como base
Entender el problema exacto que deseas resolver es fundamental. Por ejemplo, optimizar el inventario y la gestión de pedidos exige respuestas a preguntas como:
- ¿Qué ubicaciones corren el riesgo de quedarse sin existencias?
- ¿Cuál es el nivel óptimo de stock de seguridad para cada SKU?
- ¿Cuál es el tiempo de procesamiento de pedidos en cada ubicación?
Esta especificidad garantiza que las capacidades predictivas de la IA puedan ser aprovechadas de manera efectiva, siempre que los datos subyacentes sean sólidos.
Restricciones tecnológicas y de habilidades
La brecha de habilidades
Según el Informe de la Fuerza Laboral Global del Futuro 2023, alrededor del 70% de los trabajadores están ahora involucrados con la IA Generativa en sus lugares de trabajo. Sin embargo, muchos carecen de la experiencia o formación necesaria. Cuando los minoristas invierten en tecnologías de IA generativa, a menudo pasan por alto la inversión significativa en habilidades y formación requerida para utilizar estas herramientas de manera efectiva. Sin estas competencias, es probable que las aplicaciones de IA se subutilicen o se utilicen incorrectamente.
Inversión financiera
Aparte de la brecha de habilidades humanas, las restricciones financieras también obstaculizan el uso efectivo de la IA. Capacitar a los motores de IA generativa e integrarlos en las operaciones existentes demanda una inversión monetaria y de tiempo considerable. Las empresas que se suben al carro de la IA sin comprender claramente estos requisitos se están preparando para el fracaso.
El factor de responsabilidad
Privacidad y seguridad de datos
La adopción de IA en el comercio minorista conlleva inquietudes sobre la privacidad de datos y la ciberseguridad. Las herramientas de IA requieren grandes cantidades de datos de los clientes, que, si se manejan incorrectamente, pueden provocar importantes fugas de privacidad y erosionar la confianza del consumidor. La National Retail Federation (NRF) ha establecido Principios para el Uso de la Inteligencia Artificial en el Sector Minorista para guiar a los minoristas en prácticas éticas y seguras de IA.
Comunicación transparente
La transparencia con los clientes sobre cómo se están utilizando sus datos y los beneficios específicos que pueden esperar es crucial. Los minoristas deben fomentar la confianza del consumidor divulgando el uso de IA y garantizando prácticas sólidas de ciberseguridad.
Preparación para el éxito futuro
El papel de los sistemas modernos
El potencial de los modelos de IA/ML para optimizar las operaciones comerciales es inmenso, pero solo cuando se construyen sobre una base de datos sólida. Sistemas Modernos de Gestión de Pedidos (OMS) como Fluent Order Management ofrecen datos confiables y precisos esenciales para alimentar correctamente los modelos de IA.
Hoja de ruta para la implementación
Para configurar proyectos de IA para el éxito, los minoristas deben:
- Evaluar la calidad de los datos: Evaluar y limpiar regularmente los datos para asegurarse de que sean completos y precisos.
- Invertir en capacitación: Asegurar que su personal esté adecuadamente formado en aplicaciones de IA.
- Comprender las herramientas de IA: Comprender claramente los beneficios y limitaciones potenciales de las herramientas de IA antes de invertir.
- Enfocarse en la seguridad: Implementar sólidas políticas de gobernanza de datos para proteger los datos de los clientes.
- Evaluación continua: Revisar regularmente el rendimiento del sistema de IA para asegurarse de que cumple con los objetivos comerciales.
Conclusión
La IA, sin lugar a dudas, tiene un potencial transformador para la industria minorista. No obstante, su éxito depende de datos limpios, personal capacitado, inversión financiera y comunicación transparente con los clientes. Los minoristas deben abordar la IA con una estrategia clara, entendiendo no solo los beneficios, sino también los desafíos y responsabilidades que conlleva. Al establecer una base sólida y tomar decisiones informadas, los minoristas pueden aprovechar la IA para mejorar verdaderamente sus operaciones y la experiencia del cliente.
Preguntas frecuentes
P1: ¿Por qué la calidad de los datos es tan crucial para la IA en el comercio minorista?
A1: Los datos limpios y de alta calidad son esenciales para que los modelos de IA hagan predicciones precisas. Datos deficientes o insuficientes pueden llevar a decisiones incorrectas, impactando negativamente las operaciones comerciales.
P2: ¿Cómo pueden los minoristas cerrar la brecha de habilidades en IA?
A2: Los minoristas pueden invertir en programas de capacitación para sus empleados, contratar expertos en IA y asegurarse de un aprendizaje y desarrollo continuo dentro de sus equipos.
P3: ¿Cuáles son los principales riesgos asociados con la IA en el comercio minorista?
A3: Los riesgos principales incluyen fugas de privacidad de datos, amenazas de ciberseguridad y el posible mal uso de la IA debido a la falta de comprensión y habilidades.
P4: ¿Cómo pueden los minoristas garantizar transparencia con los clientes respecto al uso de IA?
A4: Los minoristas deben comunicar claramente cómo están utilizando la IA para mejorar la experiencia del cliente y hacer esfuerzos para proteger los datos de los clientes, construyendo así confianza.
P5: ¿Qué pasos fundamentales deben tomar los minoristas antes de implementar la IA?
A5: Los pasos esenciales incluyen garantizar datos de alta calidad, invertir en desarrollo de habilidades, comprender las capacidades y limitaciones de las herramientas de IA, enfocarse en la seguridad de datos y establecer procesos de evaluación continua.
