Por qué la IA generativa es un activo financiero
La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) está revolucionando las industrias, incluso en este momento. Según McKinsey, el impacto de la GenAI en la economía global podría alcanzar hasta 4,4 billones de dólares. Solo en el sector de Retail y Productos de Consumo (CPG), estamos hablando de un impacto positivo adicional de hasta 660 millones de dólares.
En el Simposio de Gartner 2023, las encuestas mostraron que el 74% de los CIOs planean aumentar su inversión en IA/ML. Pero ¿cómo pueden asegurar el éxito y evitar los errores comunes? En este blog, profundizaremos en el poder transformador de la GenAI en RTL y las mejores prácticas para triunfar en estos sectores.
Aprovechando las oportunidades con la Inteligencia Artificial
¿Qué áreas de aplicación deben priorizarse para RTL?
La experiencia demuestra que el enfoque más simple suele ser comenzar con la mejora de la productividad, seguido por la interacción con los clientes y, finalmente, la innovación disruptiva. Veámoslo:
1. Eficiencia operativa
En el comercio del Retail, las cajas automáticas impulsadas por IA pueden eliminar la necesidad de cajeros y las largas colas, mientras que los asistentes de compras personalizados mejoran el servicio al cliente. La propia experiencia de Eviden está respaldada por cifras de McKinsey, que indican que los minoristas que utilizan IA han visto reducir los errores de pronóstico hasta en un 50%. De manera similar, en logística, los almacenes automatizados y los hubs inteligentes aseguran un seguimiento preciso de los paquetes.
2. Mejora en la interacción con los clientes
Con la IA, los minoristas pueden crear experiencias de compra inmersivas e interactivas. Los probadores virtuales permiten a los compradores en línea probarse productos. En transporte y logística, la IA permite una mejor interacción con los clientes a través del seguimiento en tiempo real y opciones de entrega personalizadas.
3. Innovación y nuevos modelos de negocio
¡La innovación nunca se detiene! GenAI puede ayudar a desarrollar nuevos productos, servicios y modelos de negocio de manera más rápida. Gracias a esto, la personalización de productos, los servicios de entrega a demanda y flexibles se han convertido en la nueva norma.
Previsión del impacto de la IA generativa en RTL
En estos tres ámbitos, ¿cuáles son los casos de uso típicos? Basándonos en nuestra experiencia en múltiples proyectos de GenAI para empresas de RTL, hemos identificado cinco áreas clave con un potencial sustancial y rápido de retorno de inversión (ROI):
Retail
Marketing y publicidad altamente segmentados
Con IA generativa, el marketing puede ajustarse de manera óptima para llegar a cada mercado de forma altamente personalizada y atractiva. El contenido específico puede crearse automáticamente para cada persona e incluso para cada cliente individual, impulsando tasas de conversión mucho más altas.
Experiencias de compra personalizadas
Gracias a la hiperpersonalización y el análisis predictivo impulsados por GenAI, se puede ofrecer al cliente final una experiencia altamente personalizada basada en sus preferencias y comportamientos, lo que mejora la satisfacción, la lealtad y el compromiso en un 30% o más. Gartner predice que hasta el 80% de las interacciones en retail serán dirigidas por IA para 2026.
Gestión de inventario
Con sistemas de inventario inteligentes, es posible predecir la demanda con mucha más precisión, al tener en cuenta todas las variables, como el estado de la economía, los cambios estacionales e incluso las tendencias en redes sociales. Esto suele llevar a una mayor eficiencia y una reducción de inventario de hasta el 20%.
Transporte y Logística
Optimización de la cadena de suministro
Al analizar datos de diversas fuentes en tiempo real, la IA generativa puede optimizar las operaciones de la cadena de suministro, agilizando la previsión de la demanda, la selección de proveedores y la gestión de riesgos. Por ejemplo, el socio de transformación digital Eviden ayudó a varios minoristas a ahorrar más del 80% del tiempo con el reconocimiento de productos basado en IA para la monitorización y reposición de estantes.
Optimización de rutas y gestión de flotas
Con la optimización dinámica de rutas y ajustes en la gestión de flotas basados en el tráfico y el clima, la IA generativa mejora la planificación y reduce el consumo de combustible, mejorando los tiempos de entrega y permitiendo un seguimiento preciso. El ROI es significativo. Gracias a la solución de Mantenimiento Predictivo Inteligente de Eviden, el tiempo medio de reparación de flotas también ha mejorado en un 20%. Las encuestas de Deloitte confirman este potencial de ROI.
Superando desafíos: errores a evitar
Con aplicaciones y oportunidades en el mundo real, ¿hay algunos errores que se deban evitar? Aquí hay tres factores clave para considerar:
- Privacidad y seguridad de los datos: Un marco sólido de gobernanza de datos es esencial para abordar preocupaciones de privacidad y seguridad.
- Sesgo y equidad: Cuando se gestiona de manera inadecuada, la IA generativa puede perpetuar inadvertidamente sesgos presentes en sus datos de origen.
- Cumplimiento normativo: Navegar por regulaciones como PCI DSS, GDPR, HIPAA (en el caso de las farmacias minoristas) y NIS2 requiere una planificación y ejecución cuidadosas.
Evitar estos errores solo es posible a través de una comprensión integral del panorama de seguridad y normativo para la IA generativa, notablemente la reciente Ley de IA de la UE, además de las regulaciones de protección de datos y las específicas del sector, como las normas ambientales o las leyes de protección al consumidor.
Independientemente de en qué punto de su trayectoria de IA generativa se encuentren las organizaciones de RTL, identificar casos de uso impactantes y diseñar arquitecturas de IA escalables — a lo largo de todo el continuo de la nube, desde la nube híbrida hasta el edge y el IoT — son aspectos clave.
Empoderando a las empresas de la industria RTL en la era de IA generativa: Eviden en acción
Ahora, ¿cómo puedes combinar todos estos requisitos en proyectos? Un ejemplo destacado es el Heureka Group, el mayor sitio web de comparación de precios de Europa y asesor de compras en línea, con más de 23 millones de visitantes al mes.
DataSentics, un negocio de Eviden, colaboró con Heureka para desarrollar un asistente de compras basado en IA, construido sobre un modelo de IA generativa de última generación. Su objetivo era comprender las necesidades de los clientes, aprovechar publicaciones en blogs y descripciones para crear preguntas intuitivas, y traducir datos numéricos complejos en respuestas centradas en el cliente que fueran fácilmente comprensibles.
Desde el inicio, el proyecto aplicó todas las mejores prácticas: colocando al usuario en el centro, operando de manera escalable para millones de conexiones y evitando cualquier posible falla regulatoria. Los resultados fueron sorprendentes, generando automáticamente contenido efectivo para ventas en diversas categorías de productos, asegurando que las recomendaciones estuvieran actualizadas y fueran relevantes.
Esto se tradujo en una calificación de usuario de 4.2 sobre 5 puntos, un aumento del 4% en los ingresos y un compromiso del usuario de alrededor del 26% por sesión. ¡Una demostración impresionante de lo rápido que se puede demostrar el ROI en proyectos de IA y GenAI!
Los pilares de la IA generativa
Entonces, ¿cómo podemos aprovechar la IA generativa en RTL? Hay tres reglas de oro estratégicas a seguir:
- Aprovechar los conocimientos basados en datos: Utiliza la IA para analizar el comportamiento del cliente y los datos operativos, optimizando la experiencia del cliente (CX), la gestión de inventario, la eficiencia de las rutas y la previsión de la demanda.
- Mejorar la colaboración: Fomenta entornos colaborativos donde las herramientas de IA complementen la toma de decisiones humanas y se encarguen de tareas rutinarias, mejorando la productividad y la calidad del servicio en lugar de reemplazar las tareas humanas.
- Garantizar el uso ético y transparente de la IA: Implementa sistemas de IA que cumplan con directrices éticas, asegurando la transparencia, la toma de decisiones imparcial y el cumplimiento de regulaciones.
En esencia, las empresas deben acelerar la integración de IA generativa para competir con sus contrapartes ágiles; analizando la cadena de valor, definiendo KPIs e invirtiendo en infraestructura. Las iniciativas prioritarias de IA incluyen mejorar las experiencias de los clientes, optimizar las operaciones, asegurar la seguridad y el cumplimiento, y personalizar las interacciones con los clientes.
