El noventa por ciento de los tomadores de decisiones minoristas del Reino Unido dicen que están explorando activamente agentes de IA, y un tercio ya los está implementando en chatbots, predicciones y personalización, según una investigación de Eversheds Sutherland y Retail Economics.
Con miles de millones de libras invertidas en tecnología, parece que deberíamos estar llegando a un punto de inflexión. Pero ¿por qué el 96% de los ejecutivos todavía no ve un retorno de la inversión?
Arvato es vicepresidente de investigación e innovación.
El problema no es la falta de ambición. Así se implementan las inversiones.
El artículo continúa a continuación.
La mayoría de las implementaciones de herramientas de IA siguen siendo soluciones puntuales, que optimizan una sola tarea, mientras que el resto del proceso está fragmentado y depende de la coordinación entre sistemas y equipos.
Las operaciones minoristas no se están rediseñando de extremo a extremo, sino que se están parcheando. Y esto es comprensible considerando las condiciones del mercado. La presión del tiempo es intensa, los clientes esperan más y los márgenes son ajustados. Moverse rápidamente parece más seguro que dar un paso atrás para volver a cablear todo el sistema.
Pero en la prisa por actuar, muchos minoristas corren el riesgo de perderse los beneficios potenciales que la IA puede aportar. Hasta que la IA esté integrada en toda la cadena de procesos, el retorno de la inversión seguirá estando fuera de nuestro alcance.
La revolución back-end, cómo la IA está habilitando la cadena de procesos de un extremo a otro:
Gran parte de la conversación actual sobre la IA minorista se centra en aplicaciones orientadas al cliente, como asistentes de compras virtuales, recomendaciones personalizadas, detección de descuentos y comparación de productos. Estos son avances interesantes, pero sólo tocan la superficie del potencial de la IA.
Una gran transformación está ocurriendo entre bastidores. Creo que la próxima ola de cambio vendrá de pilotos de IA a cadenas de procesos de extremo a extremo habilitadas para IA, flujos de trabajo conectados donde los agentes de IA orquestan decisiones y resultados no solo en un paso, sino en muchos pasos.
En otras palabras, la IA se convierte en el pegamento que permite un rendimiento más rápido, una calidad más consistente y un rendimiento resiliente en volúmenes volátiles y requisitos de servicio complejos.
Esto significa que los minoristas pueden ser más resilientes ante la disrupción. Por ejemplo, una empresa de belleza que lanza un set de cuidado de la piel SPF de edición limitada para el verano puede confiar en la inteligencia artificial para garantizar la resiliencia de toda la cadena de procesos.
Si un componente clave se retrasa o se interrumpe un envío, la IA alerta para redirigir el stock, actualizar promociones y reprogramar trabajadores. Al supervisar toda la cadena de procesos y conectar los puntos, la IA garantiza la disponibilidad del producto, una calidad constante y un rendimiento resiliente incluso ante interrupciones en el suministro y una creciente demanda estacional.
“IA de producción” en logística: automatización flexible e independiente del proveedor:
“IA de producción” se refiere a sistemas de IA que están completamente implementados en operaciones del mundo real para respaldar de manera proactiva las decisiones comerciales a escala. Esto permite que la automatización y la robótica se configuren de forma más dinámica y a un nivel más granular, lo que hace que los entornos mixtos y las transferencias complejas sean viables a escala.
La excelencia operativa depende de la ejecución. Esto requiere traducir decisiones digitales como disponibilidad, fechas de entrega prometidas, sustituciones y rutas de devolución en resultados físicos confiables en almacenes, tiendas y redes de transportistas.
Las cadenas de procesos no son nuevas para el cumplimiento, pero la IA de fabricación está ampliando las posibilidades, especialmente a medida que los minoristas enfrentan promesas de entrega rápida, amplios surtidos, mayores volúmenes de devoluciones y picos de volatilidad más agudos.
Su principio fundamental es independiente del proveedor, lo que permite que diferentes tecnologías de automatización (a menudo de diferentes fabricantes) colaboren entre sí y con las personas, en lugar de encerrar las operaciones minoristas en una única pila patentada que es difícil de adaptar a medida que cambian los requisitos.
Mientras los minoristas se preparan para los lanzamientos de verano, la IA de producción puede coordinar robots que escojan diferentes tamaños y estilos, muevan líneas transportadoras a estaciones de empaque y verifiquen la calidad basándose en el reconocimiento de imágenes.
Todo esto garantiza que los pedidos se completen con precisión y a tiempo, que el stock se asigne de manera eficiente y que los clientes tengan una experiencia de compra perfecta antes del pico de demanda.
En Arvato, estamos construyendo una plataforma de TI para orquestar herramientas de automatización con esto en mente, conectando tecnologías sin problemas para que las operaciones de cumplimiento minorista puedan adaptarse a los cambios en volumen, inventario y compromisos de servicio, al tiempo que garantizamos la confiabilidad, la velocidad y el costo del servicio.
Análisis de alimentación “superciclo”:
En las operaciones minoristas, los datos son el combustible detrás de mejores pronósticos, un cumplimiento más rápido y un servicio más confiable, y se vuelven aún más valiosos a medida que las empresas entrenan y perfeccionan sus propios modelos de IA. Pero una de las mayores limitaciones sigue siendo la escala.
Rara vez se cuenta con suficientes datos operativos etiquetados y de alta calidad para cubrir toda la gama de productos, tipos de empaque, temporadas, promociones y excepciones del mundo real.
Ahí es donde los datos sintéticos se convierten en un importante acelerador.
Los datos sintéticos son información generada artificialmente que imita situaciones del mundo real, lo que permite a los modelos de IA “aprender” de situaciones que pueden ser raras, difíciles de capturar o costosas de reproducir.
Se puede utilizar para entrenar modelos de visión y robots a escala, creando millones de variaciones realistas a partir de una sola imagen, en diferentes condiciones de iluminación, acabados de embalaje, orientaciones, condiciones de daño y casos extremos que se muestran comúnmente en los almacenes minoristas.
El resultado son modelos que funcionan de manera más confiable cuando el inventario cambia, se alcanzan picos o los procesos se desvían.
Una vez implementada, la automatización capacitada avanzada genera más y mejores datos operativos, como registros de excepciones, tiempos de ciclo y señales de calidad, que luego pueden enriquecerse con IA para mejorar aún más el rendimiento.
Esto crea un superciclo de análisis que se refuerza a sí mismo en el que mejores modelos mejoran la ejecución y una mejor ejecución produce mejores datos para entrenar la siguiente iteración.
Mantener el nivel humano:
El minorista no tiene ningún problema técnico, tiene un ajuste. Las soluciones puntuales pueden optimizar la previsión, el servicio al cliente o una única operación de almacén, pero el valor todavía se filtra en el momento de la entrega, donde las excepciones y las prioridades de cambio descarrilan el rendimiento.
El verdadero retorno de la inversión provendrá de redes de procesos de extremo a extremo habilitadas para IA que preserven el contexto, orquesten decisiones entre equipos y sistemas y actúen sobre la base de conocimientos en toda la cadena de cumplimiento, mejorando la confiabilidad, la velocidad y el costo del servicio en un mercado volátil.
En todo esto, el control humano es crucial.
El cambio tecnológico debe ir acompañado de programas de capacitación destinados a dotar a los empleados de las habilidades necesarias, desde trabajar eficazmente con herramientas de inteligencia artificial hasta supervisar procesos automatizados y manejar excepciones, para que la inteligencia artificial fortalezca el desempeño diario y ayude a los equipos a lograr resultados más consistentes.
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