Invisible para muchos, la Inteligencia Artificial en el retail está en todas partes, ya sea mejorando procesos o generando sugerencias a los posibles clientes. Sin embargo, a pesar de sus múltiples beneficios, no deja de tener retos en su adopción, desde temas financieros hasta de infraestructura.
“Cada vez es más difícil predecir qué debemos tener en la tienda para vender, qué debemos tener disponible para vender en canales digitales…”, afirma Rosana Gómez Quintana, directora global del Centro de Excelencia de Retail para Softtek, una experta obsesionada con los datos y su uso.
Datos que generan insights que buscan mejorar la vida de los clientes en cosas tan sencillas como la forma en que se colocan los productos en las estanterías de los almacenes:
“Está comprobado que el papá que va a comprar los pañales del bebé también agarra el six pack de cervezas, ¿y si los pones juntos en el estante? También pasa con las galletas Oreo y la leche, ¿no? La gente que va y compra la galleta Oreo agarra el litro de leche para acompañarlo”, dice Gómez.
¿Cómo opera la Inteligencia Artificial en el retail?
La analítica de datos existe desde hace años en el retail, pero ahora entran en juego nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial y la GenAI que no solo mejoran las operaciones y crean eficiencias, también permiten impactar a los compradores del futuro.
“Vemos generaciones de chicos que vienen evolucionando, que van a ser los clientes del futuro y exigen ciertas necesidades para poder hacer sus compras, ciertas herramientas para poder hacer sus compras de una manera menos disruptiva”.
Gómez enfatiza tendencias como la ‘Frictionless Experience’ o experiencia sin fricción. “Hay personas que no quieren que las veas, que las toques, ni nada, y que necesitan comprar su producto pero no quieren interacción con nadie. Temas como estos vamos a poder resolverlos con Inteligencia Artificial”.
¿Cómo implementar la Inteligencia Artificial en el retail paso a paso?
Como sucede con la gran mayoría de los procesos tecnológicos, para implementar una IA se debe empezar mirándose al espejo, buscando lo que le hace falta. Gómez afirma al respecto: “Lo primero es identificar la necesidad. Allí muchos autores y estudios afirman que el 80 % de los proyectos de Inteligencia Artificial generalmente fallan porque no se tiene identificada realmente la necesidad”.
Porque la IA es un terreno amplio que puede abarcar desde chatbots hasta herramientas de planeación, lo vital en esta clase de proyectos es tener claras las necesidades que se desean atender y las métricas para alcanzarlas.
El segundo paso es evaluar la tecnología. “Para poder implementar Inteligencia Artificial necesitamos revisar nuestra infraestructura actual, asegurarnos de que esta infraestructura tecnológica existente sea compatible con las nuevas soluciones de Inteligencia Artificial o si necesita algún tipo de actualización, etc.”.
El tercer paso son los datos: desarrollar una estrategia de datos sólida que recopile todos los datos relevantes. “Muchas empresas hoy están trabajando en esta fundación de datos, en poder recogerlos en los puntos de venta y en los canales digitales”, recuerda Gómez. Pero no sirven todos los datos, estos requieren procesos de limpieza, validación, mantenimiento y calidad para asegurar que esa materia prima sea la adecuada.
“El cuarto paso, por supuesto, es el talento: contar con el talento adecuado, capacitar, contratar a las personas adecuadas, tener esos expertos en las tecnologías de Inteligencia Artificial que puedan hacer uso de estas herramientas para poder implementar las soluciones”.
Por último, el quinto paso es realizar pruebas de forma organizada. “Usualmente se usan metodologías ágiles para esto, hacer lo que llamamos en metodología ágil MVP, que es el mínimo producto viable, y allí empezar a evolucionar estos casos de uso para que compongan la solución general que estamos buscando y monitorear y evaluar el desempeño de esta solución”.
En últimas, mejorar la experiencia del cliente
Aunque hablar de IA en el retail puede sonar muy técnico, sus objetivos finales no lo son. Son, por una parte, operativos para mejorar el funcionamiento de la empresa, pero más importante aún, están dirigidos hacia mejorar la experiencia del cliente (CX).
Desde el ‘Sentiment Engagement’, analizando información en redes sociales, hasta la predicción en hábitos de consumo y de allí los sistemas de recomendación de productos y promociones, la Inteligencia Artificial ha estado presente en el retail durante años y seguirá haciéndolo, buscando generar lealtad, un reto más grande que nunca cuando la competencia ni siquiera está fuera de casa, sino a un clic de distancia.
