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  • April 9, 2019

8 Realidades de AI en Retail

Ananda Chakravarty
Director, Retail Omnichannel Strategy
He estado en ShopTalk 2019 representando a Oracle Retail, y pude tener acceso a contenido elucidativo principalmente en relación a la tecnología de AI.

La conferencia ofreció al menos cinco sesiones con mención a la personalización e inteligencia artificial. El orador principal, Frans Muller, CEO de Ahold Delhaize, habló sobre la AI durante su presentación. Según Muller, AI sigue siendo "aterradora" y aún es mal entendida por la mayoría de los minoristas.

Mi reflexión sobre el evento reúne 8 realidades de la AI en retail para su consideración:

  1. AI en retail todavía está en su infancia. A pesar del entusiasmo, AI para retail sigue siendo bastante novedosa. Retailers están comenzando a experimentar con modelos que van más allá de los motores de recomendación y los precios dinámicos en línea. Las aplicaciones también se encuentran en la previsión de la demanda y en la gestión del inventario, pero éstas, de forma colectiva, apenas han comenzado a penetrar en el mercado y, ciertamente, no son de uso general.
  2. AI comenzó como digital y está cambiando a aplicaciones operativas. Como se identificó, el principal caso de uso para la AI en retail se encuentra en los motores de recomendación. ¿Por qué? El universo digital recopila datos más relevantes por usuario que cuando se combinan con información de productos y ventas y se traducen en poderosas oportunidades de personalización. Incluso estos no son exhaustivos, pero son el primer paso en el uso de aplicaciones de machine learning para automatizar el compromiso con los clientes a gran escala. El siguiente campo es operacional, específicamente los escenarios de optimización donde la inteligencia artificial puede usarse para ayudar con artículos como la comercialización predictiva o el monitoreo visual en la tienda.
  3. Aplicaciones de Retail para AI operan en diversos grados, en un espectro de funcionalidades. A diferencia de las películas, AI no es una entidad con la que acabas de hablar y entiende lo que estás diciendo y responde como un ser humano. La inteligencia artificial todavía está profundamente aislada de cómo puede abordarse los problemas, y un factor clave para esto son los datos. Dependiendo de los problemas, los datos, el tiempo, los límites y el entrenamiento humano, AI puede proporcionar resultados automatizados hasta el aumento de los resultados humanos. La siguiente etapa de discreción o deducción más allá del procesamiento del lenguaje natural introduce demasiadas variables para la capacidad de cómputo de hoy (pero la capacidad de cómputo se está expandiendo).
  4. AI es invisible. Los clientes no pueden verla, al menos no explícitamente. Y, francamente, no les importa. Buscan relevancia y los productos que desean cuando están en línea y que se les entreguen los productos cuando se espera. Los componentes de la AI que enfrentan los clientes están ocultos y replican la funcionalidad básica de las normas comerciales con las que los clientes ya están familiarizados. El cliente no está tratando de averiguar si una máquina identificó que debería recibir un cupón por correo para su marca favorita de ropa o fue un comerciante quien tomó la decisión. Gran parte del futuro de la AI (ya sea que el cliente se enfrente o no) afectará la experiencia del cliente sin que el cliente sepa nada más que la marca que lo contrató. Las mejores plataformas de soluciones integran la inteligencia artificial en las operaciones diarias.
  5. El ROI para la AI no es un estándar. Para algunos casos de uso, la AI es un ajuste lógico: simplifica el amplio conjunto de variables y permite que las máquinas controlen el flujo de trabajo, los sistemas y la toma de decisiones. Sin embargo, tener AI no significa que valga la pena. La aplicación de AI a los elementos incorrectos o aquellos en los que la AI aporta un valor limitado o cuando solo sirve para reemplazar la mano de obra son opciones malas para la aplicación de la AI en retail, y también conlleva un ROI limitado.
  6. AI sin los datos correctos no vale nada. Anteriormente se identificó la importancia de los datos, y no solo de los datos, sino de los datos correctos para asegurarse de que la AI esté a la altura del trabajo. A un sistema de AI que trate de determinar qué productos podrían interesar a un cliente en base a datos similares le sería difícil proporcionar cualquier nivel de precisión si los datos del cliente y del producto no estuvieran disponibles o la información de respaldo no estuviera disponible. El cupón de ½ precio para la nueva lámpara para su oficina no ayuda mucho después de haber comprado la lámpara. Peor aún, los datos incorrectos pueden provocar una reacción negativa del cliente.
  7. Retail tiene un déficit de talento cuando se trata de AI. La AI suele estar vinculada a las habilidades de datos, incluidas las de los científicos y los analistas de datos. Para la mayoría de los comercios minoristas, los pequeños márgenes y los grandes costos laborales en forma de trabajadores por hora hacen que sea raro que más de un pequeño segmento de la fuerza laboral de un minorista se dedique a los datos y menos a la AI. Solo unos pocos minoristas más grandes tienen la capacidad de contratar talento interno para desarrollar soluciones sólidas basadas en AI. La mayoría confiará en terceros o en soluciones de una plataforma para contratar soluciones de AI. Los sistemas que pueden integrarse con estos fácilmente y proporcionar compatibilidad total con el sistema se convierten en la solución del minorista.
  8. Hay muchos caminos hacia la AI. El procesamiento del lenguaje natural, el machine learning, las herramientas de reconocimiento de patrones y los algoritmos de pronóstico se consideran AI, y abarcan las aplicaciones más comunes y prácticas para la AI en retail. Para los minoristas, la prueba inicial para la AI residirá en qué tan bien pueden ayudar a un minorista:
    1. Conocer al cliente
    2. Optimizar el compromiso del cliente
    3. Optimizar operaciones
    4. Optimizar la entrega

La Shoptalk 2019 fue realmente sorprendente para mí. El sector minorista está cambiando rápidamente, y la AI puede ser la herramienta para hacerlo. ¿Pero estamos listos?

Obtenga más información sobre la naturaleza integrada de las soluciones de inteligencia adaptativa de Oracle y cómo éstas se adaptan a Oracle Commerce Cloud, la moderna plataforma de comercio que lleva la inteligencia artificial al siguiente nivel, lo que la hace manejable, configurable y práctica.

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