Estas son las 10 tendencias que marcan el futuro del comercio con tecnología predictiva, justo en tiempos en que la recuperación es impulsada por el auge del comercio electrónico y el regreso al hábito de compra en tiendas y centros comerciales.

Así, 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.

De acuerdo con las empresas Teamcore y GS1 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 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.

Tendencias

1 Nuevos perfiles intelectuales e Inteligencia Aumentada

Rompiendo el mito de que la IA está sustituyendo a los humanos, por el contrario, la IA está creando nuevas posiciones de trabajo. Lo que hace 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. Lo anterior exige estar preparados para poder cubrir las necesidades que la IA va a crear.

2 Inversión en Tecnología

El tener inversión en tecnología ayuda a que la curva de innovación crezca exponencialmente. Datos de Accenture Business Futures, indican que 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. Están enfocados en transformar esa data que recopilaron desde hace varios años para utilizarla en beneficio de la empresa.

Actualmente 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% en el último año.

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 e-commerce. El modelo de IA detecta cuál es el historial de compras y da al consumidor las recomendaciones automatizando prácticamente la experiencia de compra on line.

4 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.

5 Reconocimiento de Imágenes – Radiofrecuencia

En las tiendas físicas la IA también permite automatizar las compras. Va desde lo básico como el reconocimiento de imágenes, que es una solución que ya están utilizando diversas tiendas hasta el Computer Vision de Amazon, que utiliza 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)

El uso que en las operaciones dan las empresas al Machine Learning permite integrar cada una de las partes de la organización. El objetivo es llevar el aprendizaje automático en toda la cadena de valor, hecho que traslada la operación al nivel de automatización y optimización en IA, misma que ayuda mitigar los riesgos y capitalizar cada una de las oportunidades.

7 Geolocalización

Cualquiera sea el negocio y particularmente hablando del Retail es importante que 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

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 puede ser utilizada con la finalidad de ser más sustentable, cuidar más el planeta, a ser eficiente con el uso de la energía, con los tiempos de producción, de personal y ser respetuoso con los tiempos de nuestros trabajadores.

Por ejemplo, con los modelos de IA y Machine Learning pueden evitarse 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.

9 Regulación de la Inteligencia Artificial

Todo lo anterior hace que la IA facilite la vida, pero debe tener un límite en cuanto a la información que pueda ayudar a sacar valor. Dónde pasa el límite de la privacidad, dónde a nosotros, como consumidor.

Esto será muy importante para que la IA siga creciendo e impactando de manera positiva en la vida cotidiana. En China ya en 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.

10 Inteligencia Artificial Generativa

Se basa en el Machine Learning y en el Deep Learning, 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.