Los negocios que utilizan Inteligencia Artificial en el retail han aumentado considerablemente; se espera que su uso en el sector minorista a nivel mundial pase del 40% al 80% en los próximos tres años, según un estudio de IBM Corporation.

De acuerdo con Oscar Macías Sánchez, director de Business Development de Teamcore, habilitador tecnológico que contribuye a que las compañías de consumo ejecuten con excelencia su estrategia comercial en el punto de venta, informó que la IA tiene un impacto positivo en el retail en reducción de costos, aumento en ventas, mejora de ejecución y mitigación de riesgos.

Destacó que en el área operacional la IA apoya a los equipos en el punto de venta, lo que les permite entender sus oportunidades en la ejecución, transformando data en tareas priorizadas por impacto económico para capitalizar todas las oportunidades de sus productos en tiempo real. “Con esto pueden eficientar sus tiempos y enfocarse en tareas extras que agreguen valor a la organización”, explicó.

En el área administrativa también ya se ocupa la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, en los equipos de Recursos Humanos, para el análisis de candidatos teniendo una probabilidad más alta de contratar a la persona ideal para la posición.

“Si bien, en el pasado algunos de estos modelos para RH han estado en el centro de atención por los sesgos que estos modelos traían en contra de algunas razas/etnias, recordemos que todos los modelos de machine y deep learning son tan buenos o tan malos como la data que les damos de input para su aprendizaje. La recomendación es asegurarnos que los modelos que usemos sean los correctos para nuestras necesidades”, mencionó.

Por último, el segmento en el cual puede que la IA no sea tan conocida, sin embargo, también tiene un gran impacto, es el área legal. La capacidad de apoyo para no solo hacerlo más rápido, sino tener un mejor resultado a la hora de detectar áreas de riesgos en los contratos, NDA’s y demandas, entre otras, ya es una práctica normal de la IA en las empresas, la cual ayuda a mitigar riesgos que normalmente cuestan mucho dinero a las organizaciones.

Mejora en ejecución y stock

Durante la Fábrica de Negocios 2023, Patricio Gelmi Ballart, Co Founder y director de ventas LATAM de InStoreView, señaló que a través de este servicio de inteligencia empresarial permite a los retailers reunir datos desestructurados y transformarlos en información útil, oportuna y concluyente para la toma de decisiones comerciales, y tanto InStoreView como Teamcore, solución de Inteligencia Artificial aplicada al retail, han resuelto dos de los grandes problemas en el sector: la falta de productos en el anaquel y la ejecución.

“Después de observar qué en promedio, las empresas de los clientes estaban dejando de vender entre un 8% y 10% por la no disponibilidad de productos en anaquel, notamos que se debía por dos razones: desabastecimiento y problemas de ejecución, además en algunos casos existía inventario fantasma. A través de la Inteligencia Artificial se puede apoyar a las empresas”, aseguró.

Destacó que la IA permite lograr los objetivos comerciales con la información de ventas y stock para movilizar, lo que ha impactado en el mercado con resultados como disminuir días de agotados de 11 a 7 días, 35% menos incidencias en inventarios fantasmas, se han reducido de 8 a 5 días la rotación de productos detenidos, la venta perdida se mejora un 24% y disminuyen los agotados en un 48%.

Beneficios de la IA en el retail

-Producto. Permite a los retailers y marcas identificar tendencias y predecir cambios en la demanda de los consumidores de forma confiable. Además, controla la disponibilidad de los productos y optimiza la colocación de estos.

–Precio. Ayuda a las empresas a fijar precios más precisos y dinámicos, que cambian según los datos de la demanda, la competencia y las tendencias del mercado.

-Punto de venta. Elimina las barreras entre el canal físico y el digital, con tecnologías como el reconocimiento de voz, los chatbots, las pantallas interactivas y la realidad aumentada.

-Promoción. Analiza el historial de compra, el comportamiento de los clientes y sus preferencias para después, sugerirles un artículo u oferta.

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