El término inteligencia artificial fue adoptado en la década de 1950, pero se ha vuelto más popular hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos (seguro que has oído hablar de Big Data), gracias principalmente al auge de Internet en las últimas dos décadas, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cálculo y el almacenaje (tecnología Cloud Computing por ejemplo).
Grandes empresas como Amazon o Google llevan usando estas tecnologías muchos años y gracias a ello han logrado ser líderes en sus respectivos sectores. Esto también ha ayudado a que se hable mucho de las posibilidades de esta tecnología, en muchas ocasiones generando falsas promesas.
Así que llegados a este punto quizá te preguntes…
El desarrollo de la IA ha sido impulsado en gran parte por una herramienta de la IA llamada aprendizaje automático (Machine Learning en inglés).
En el aprendizaje automático de tipo supervisado buscamos un algoritmo capaz de, dados unos datos de entrada A, predecir un dato de salida B.
Este conjunto de IA llamado aprendizaje supervisado solo aprende de asignaciones de datos de entrada a salida o de A a B. Por una parte, la entrada y la salida, de A a B, parece un poco limitada, pero cuando encuentras un escenario apropiado para la aplicación, puede ser increíblemente valioso.
La idea del aprendizaje supervisado ha estado presente durante décadas pero realmente ha despegado en los últimos años. ¿Por qué?
Esta tecnología ya tiene aplicaciones de mucho valor en muchos sectores, y el retail no es una excepción. Lo que hay que tener en cuenta, es que esta tecnología por sí sola no te generará valor rentable, deberás acompañarla con un modelo operacional que se nutra de sus capacidades y que aproveche los datos que genere.
Hay tres factores clave con los que la Inteligencia Artificial hará subir de nivel tu negocio retail.
Probablemente el punto más importante. Debes prepararte para trabajar de tal manera que estas tecnologías generen valor en tu negocio. ¿Qué significa esto? Las personas que trabajan en tu empresa deben tener acceso a los datos que generan los algoritmos e incorporarlos de forma práctica en su toma de decisión.
Para ello lo primero que debes facilitar es un acceso a dichos datos de una forma que se adapte a las capacidades de análisis de cada usuario. Seguramente has oído hablar de la “democratización de los datos en la organización”.
Pero sobre todo, formar a tus equipos para que sean capaces de trabajar con el apoyo de esta tecnología. Muchos puestos de trabajo deberán adaptar su operativa diaria para ser más efectivos y es muy importante un trabajo previo por parte de la empresa para lograr el compromiso de todas las personas.
Una vez logres transformar tu modelo operativo verás que el uso de estas tecnologías te proporcionarán aumentos de rendimiento remarcables.
Imagina lo que supuso la entrada de los robots en las fábricas de manufactura. Máquinas que no se cansan, que pueden trabajar con precisión quirúrgica 24 horas al día sustituyendo los trabajos manuales de los seres humanos. Sin duda fue un punto de inflexión en muchas industrias.
Pues bien, la Inteligencia Artificial viene a ser un punto de inflexión similar solo que en vez de sustituir el trabajo manual, puede sustituir el trabajo intelectual. Y no nos malinterpretes, no queremos decir que tengan la misma capacidad intelectual que un ser humano. De hecho estamos muy lejos de eso. Pero en ciertas tareas de cálculo concretas, repetitivas y en entornos conocidos, esta tecnología ya supera por mucho las capacidades humanas.
Imagina que tienes una tienda y quieres entender qué cantidad de cierto producto venderás la semana que viene. Probablemente mirarás qué vendiste el mismo periodo en años anteriores, y quizá mirarás la climatología prevista para esos días e incluso si hay algún evento previsto que pueda afectar a las ventas. Es viable que un humano calcule una previsión con un nivel aceptable de acierto teniendo en cuenta estas circunstancias.
Pero ahora imagina que tienes una cadena de 50 tiendas, cada una con una oferta de 500 productos y ubicada en distintas zonas. Los factores externos no serán los mismos para todas las tiendas y calcular con precisión los resultados requiere una capacidad de cálculo que va más allá de los límites humanos.
En este tipo de tareas es donde una Inteligencia Artificial bien entrenada aporta mucho valor, ya que es capaz de realizar estas predicciones en escasos segundos, de forma constante y sin fatiga.
Y esto es tan solo un ejemplo, podemos aplicar este tipo de tareas en muchos otros campos muy relevantes para el retail.
Si hablamos de cantidades de datos enormes podemos decir dos cosas con total seguridad:
Si unimos el uso de la Inteligencia Artificial con un buen volumen de datos, lograrás entender muchas cosas que quizá antes no eras capaz de ver.
Por ejemplo, quizá quieras comparar niveles de facturación entre tiendas. Pero lógicamente no todas las tiendas tienen el mismo potencial y por tanto no son comparables.
Con un volumen de datos suficiente, podrías detectar tiendas parecidas mediante creación de clusters midiendo muchas variables, y generar un ranking preciso y justo en el que cada tienda es valorada por su potencial real. Este tipo de información sí te está dando una guía real sobre dónde debes poner el foco y ser más eficiente.
Como hemos comentado antes, lo primero y más importante es que tu operativa diaria esté preparada para trabajar apoyándose en la Inteligencia Artificial.
Así que te recomendamos que revises qué estás haciendo ahora con los datos que genera tu cadena, quien tiene acceso a ellos y cómo los usan para tomar decisiones.
Esta tecnología no hace milagros y por si sola no aporta mucho valor. Como empresa deberás hacer cambios y generar el entorno necesario para que tenga un alto impacto en tu operativa diaria.
Si crees que tienes mucho margen de mejora o te interesa pulir procesos, ¡nosotros podemos ayudarte con un plan de transformación operacional!