Para toda la emoción acerca de ChatGPT, se requiere un esfuerzo significativo por parte de las empresas para aprovechar el poder de la inteligencia artificial y tecnologías relacionadas, como el aprendizaje automático. Sin embargo, hacerlo no solo es ventajoso, es crucial, porque cualquier empresa que no se mantenga al día con los avances verá cómo sus competidores lo dominan.
Walmart está considerando esta oportunidad de manera integral.
En la última conferencia trimestral de la compañía, el presidente y director ejecutivo de Walmart, Doug McMillon, afirma que la empresa ve la inteligencia artificial y la tecnología aplicable al comercio minorista como algo central para su avance operativo.
«En lo que respecta a la tecnología, nuestro enfoque en nuevas herramientas como la inteligencia artificial generativa es centrarnos en hacer que las compras sean más fáciles y convenientes para nuestros clientes y miembros, y ayudar a nuestros asociados a disfrutar de un trabajo más satisfactorio y productivo», dice McMillon. «En última instancia, el poder de la inteligencia artificial generativa o cualquier tecnología depende de los datos que la alimentan. Nuestros activos de datos son únicos y estamos entusiasmados con el potencial de aprovecharlos de nuevas y impactantes formas».
Walmart está explorando cómo esta tecnología puede ayudar a adaptar las operaciones y comunicaciones en el entorno de precios bajos todos los días, y así crear una experiencia de compra más personalizada. Walmart también está trabajando en formas de utilizar la tecnología para hacer que los empleos de los empleados sean más satisfactorios, en parte reduciendo las tareas repetitivas tediosas que se pueden delegar a la inteligencia artificial.
Además, a través de la inteligencia artificial, está realizando mejoras en la cadena de suministro basadas en una mayor eficiencia y la disponibilidad de información más concisa y precisa sobre lo que se mueve a través de ella.
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Las posibilidades
La clave para una implementación exitosa de IA es definir el propósito o objetivo empresarial antes de aprovechar la tecnología.
En términos de potencial, Waqqas Mahmood, director de consultoría estratégica de asesoramiento empresarial de Marcum LLP en Nueva York, NY, dice que la empresa está aconsejando a sus clientes que vean la IA como una fuerza que pueden aplicar en diferentes departamentos, como finanzas, presupuesto y pronóstico, así como operaciones. Él dice que las empresas pueden identificar aquellas operaciones que cargan a los empleados con tareas simples y repetitivas y aprovechar la oportunidad habilitada por la IA para automatizarlas.
Mahmood dice que una evaluación inicial y una reevaluación exhaustiva de las prácticas de TI deberían ser un precursor de las iniciativas de IA, incluyendo la gestión de datos y el software de planificación de recursos empresariales para asegurarse de que los sistemas ERP, contabilidad y otros puedan comunicarse entre sí. Luego, las empresas deben crear un plan que ponga a trabajar la IA para satisfacer las necesidades inmediatas y luego abordar los objetivos a largo plazo. El esfuerzo debe incluir medidas de seguridad sólidas.
Asegurar que los sistemas proporcionen datos limpios para que un negocio tenga «una única fuente de verdad», o dicho de otra manera, para asegurarse de que los datos se acumulen en un único conjunto confiable y disponible en toda la operación.
Mahmood dice que este proceso es necesario porque las empresas a menudo utilizan diferentes códigos para identificar la misma cosa, ya sea un producto, una persona o un proceso, e incluso mezclan códigos de proveedores. En esa circunstancia, la inteligencia artificial va a generar errores, al igual que una persona lo haría si clasificara un archivo sin darse cuenta de que tres códigos diferentes identifican a la misma persona.
Una empresa debe asegurarse de que sus datos almacenados sean consistentes y reconocibles por la inteligencia artificial. Cuanto más limpios sean los datos, mejor funcionará el modelo de inteligencia artificial y menos intervención humana será necesaria para editar y rehacer resultados dudosos.
EFICIENCIA DE PRECIOS
En algunos sectores, la inteligencia artificial está establecida desde hace mucho tiempo y las aplicaciones pasadas ilustran dónde puede desempeñar diversas funciones. La optimización de precios no es algo nuevo, como cualquier persona que compre boletos de avión constantemente repricados hoy en día entiende: la inteligencia artificial ha sido parte de su funcionamiento durante años. Sin embargo, a medida que ha progresado, la inteligencia artificial ha hecho que la optimización de precios sea más capaz de manejar casos complejos, como la fijación de precios de productos, lo que brinda a los minoristas la capacidad de tomar decisiones basadas en evidencia sobre qué cobrar y cuándo.
La capacidad de cambiar rápidamente los precios para adaptarse a la demanda y las estrategias promocionales es común en línea, pero ha tardado más en implementarse en las tiendas. Cuando los minoristas utilizan etiquetas electrónicas en los estantes vinculadas a un sistema de comunicación como Wi-Fi, pueden actualizar automáticamente los precios, pero es raro que los encargados de la tienda las utilicen en toda la tienda.
Los productos frescos son una categoría de productos que está sujeta a muchos cambios en las tiendas, y Matt Pavich, director senior de estrategia e innovación en Revionics, Alpharetta, GA, dice que la optimización de precios para productos perecederos fue más complicada de desarrollar, pero algunas empresas la han dominado.
Una de las diferencias más importantes en cuanto a la sofisticación de una solución de IA es si puede manejar categorías frescas. Esto implica que la solución de IA puede adaptarse a factores variables como la apariencia, el tamaño, la vida útil, las fechas de vencimiento, la estacionalidad y otros factores que afectan los productos frescos. La optimización de precios debe lidiar con una gran cantidad de datos y aprender con el tiempo, especialmente cuando se combina con el aprendizaje automático que puede refinar la información para satisfacer las necesidades comerciales.
Los minoristas que tienen buenas capacidades de medición y datos pueden trabajar con IA, aprendizaje automático y otras tecnologías relevantes para generar información más precisa que mejore la efectividad de toda la cadena de suministro de productos frescos, mejorando el flujo de compras a nivel de la tienda y proporcionando datos que se extienden a lo largo del sistema para garantizar un suministro suficiente.
La IA puede proporcionar eficiencias porque los minoristas pueden establecer precios de productos en función no solo de los horarios establecidos para el día a día y las promociones, sino también de la condición real y la demanda en ese momento.
Los minoristas pueden utilizar la optimización de precios para alcanzar diversos objetivos comerciales, como obtener resultados máximos con la introducción de frutas y verduras de temporada. Pueden ajustar los precios a nivel local para que los productos se muevan a tiempo y reducir el desperdicio de alimentos, aumentando así la rentabilidad. Los sistemas basados en IA pueden tener en cuenta la demanda local, las tolerancias de precio y la combinación de productos preferidos, así como el costo, la condición y otros factores relevantes, para establecer precios que equilibren el movimiento y la rentabilidad en función de la previsión, las compras en curso y los ajustes a los resultados reales.
Con la reciente inflación, los minoristas que utilizaron capacidades sofisticadas de optimización de precios obtuvieron ventajas que les permitieron ganar participación de mercado y margen al mismo tiempo, según Pavich.
RECONOCIMIENTO DE PRODUCTOS CON IA
La inteligencia artificial ha sido fundamental en el desarrollo de la tecnología de autoservicio y desempeña un papel en la seguridad y la detección de evasión de escaneo. El reconocimiento de productos, un problema crítico dada la diversidad de productos y variedades que se mueven en las tiendas y sus diferentes precios, es otra forma en que la inteligencia artificial ayuda a los minoristas a aprovechar al máximo sus operaciones de productos frescos.
La plataforma de comercio ELERA de Toshiba ofrece reconocimiento de productos en el autoservicio, lo que permite identificar los productos y eliminar la necesidad de ingresar manualmente los códigos de los productos al momento de pagar. Los minoristas ya están obteniendo beneficios de la innovación en el reconocimiento de productos a través de una mayor precisión del inventario y un flujo más eficiente en la experiencia de autoservicio.
«La solución de reconocimiento de productos ELERA de Toshiba utiliza inteligencia artificial y tecnología de visión por computadora para aumentar la precisión del escaneo y reducir la necesidad de ingresar manualmente códigos e intervención de los empleados de la tienda», dice Yevgeni Tsirulnik, vicepresidente senior de Incubación e Innovación de Toshiba en Durham, Carolina del Norte.
«Cuando se ingresa incorrectamente un artículo, el sistema de reconocimiento de productos ELERA interviene automáticamente con indicaciones para que el comprador corrija el error y continúe el proceso de pago por su cuenta», explica Tsirulnik. «Si un comprador no puede resolver el problema por sí mismo o ignora las indicaciones, entonces se puede notificar a un empleado de la tienda para que ayude con el pago. Esto brinda a los compradores una experiencia de autoservicio más rápida, amigable e inteligente».
Toshiba reconoce que la experiencia del comprador debe ser el principal impulsor de la tecnología minorista.
«Para simplificar el proceso para los consumidores, en lugar de depender de los números PLU, el reconocimiento de productos ELERA proporciona al comprador un conjunto seleccionado de productos frescos para elegir según lo que se escaneó con la cámara y la inteligencia artificial de la aplicación», dice Tsirulnik. «El beneficio es doble: facilitar su uso para los compradores y reducir la probabilidad de pérdidas debido a errores».
Tsirulnik dice que las soluciones basadas en IA permiten que la capacidad de reconocimiento de productos evolucione hacia una solución personalizada que se adapte mejor a las necesidades minoristas tanto en la tienda como en la empresa.
«Esta solución apoya a la industria minorista con información de inventario más precisa, prevención de pérdidas y robos, y brinda experiencias más personalizadas para los consumidores», concluye.
La capacidad de aprendizaje impulsada por IA permite que el sistema se adapte continuamente a las necesidades del negocio. Los beneficios esperados incluyen la reducción del tiempo de transacción al proporcionar al comprador un conjunto más pequeño y preciso de artículos para seleccionar, lo que resulta en una experiencia general de compra mejorada.
Según datos recientes de minoristas, Toshiba concluyó que ELERA Produce Recognition, en promedio, puede ahorrar a los clientes hasta cinco segundos por cada búsqueda de productos durante el pago, en comparación con otros sistemas tradicionales de autoservicio, dice.
La experiencia de autoservicio puede estar llena de desafíos. En un estudio, hasta el 23% de los compradores informaron evitar el autoservicio debido a la inconveniencia de pagar los productos. Pero en los últimos dos o tres años, el interés de los consumidores en experiencias sin fricciones, donde pueden entrar y salir de una tienda lo más rápido posible, está creciendo.
Los minoristas se dan cuenta de que tener un sistema que reconozca y sugiera artículos al pagar es vital para ayudar a eliminar los tiempos de transacción lentos, el inventario inexacto de la tienda, reducir las pérdidas y brindar a los compradores una experiencia que los haga volver.
REDUCIENDO EL DESPERDICIO DE ALIMENTOS
Afresh, con sede en San Francisco, CA, está aplicando IA en un ataque más directo al desperdicio de alimentos. La empresa se ha fijado el objetivo de eliminar el desperdicio de alimentos y hacer que los alimentos frescos estén más ampliamente disponibles. Afresh ayuda a las tiendas a realizar pedidos precisos que mitigan el desperdicio y mantienen los estantes surtidos. Como tal, Afresh está ayudando a los minoristas de alimentos no solo a alcanzar objetivos de sostenibilidad, sino también a obtener mayores ganancias.
Matt Schwartz y Nathan Fenner lanzaron Afresh para abordar directamente la falta de tecnología específicamente diseñada para alimentos frescos.
«Afresh aprovecha la inteligencia artificial para ayudar a los supermercados a tomar decisiones más inteligentes en cuanto a la ordenación y gestión de inventario en el departamento de productos frescos, en medio de la complejidad e incertidumbre que conlleva lo fresco».
Matt Schwartz, director ejecutivo de Afresh, San Francisco, CA
«El primer producto de Afresh, una solución de predicción de pedidos y gestión de inventario impulsada por IA, es la única solución diseñada específicamente para productos frescos que navega de manera inteligente por datos difíciles de predecir y propensos a errores para tomar decisiones óptimas para los supermercados en sus departamentos de productos frescos», dice Schwartz, director ejecutivo de Afresh. «Afresh permite a los supermercados reducir el desperdicio, capacitar a los equipos de las tiendas y aumentar la rentabilidad en todo el negocio».
Los fundadores comenzaron sus operaciones hablando y siguiendo a personas en la cadena de suministro de alimentos para conocer sus desafíos únicos, luego construyeron su solución impulsada por IA para abordar las necesidades que encontraron, explica Schwartz.
«Variables como la perecibilidad, los cambios en el tamaño de la exhibición y la estacionalidad hacen que los departamentos de productos frescos sean particularmente difíciles de gestionar, pero la plataforma de Afresh utiliza aprendizaje automático de vanguardia para ofrecer una visión unificada de todos los factores que influyen en una decisión óptima para la ordenación de productos frescos», dice.
El sistema basado en IA de Afresh recopila datos precisos utilizando aportes humanos específicos, lo que ayuda a asegurar que los datos ingresados en el sistema sean limpios.
«Cada día de pedido, los gerentes del departamento de productos frescos realizan una breve lista de verificaciones de inventario requeridas que ayudan a generar pedidos prellenados gestionados por IA», explica Schwartz. «Al solicitar recuentos específicos solo donde sea necesario, estos datos son más precisos y los empleados de la tienda tienen más tiempo para centrarse en tareas de valor añadido, como interactuar con los clientes».
El sistema tiene su propio enfoque para la previsión de la demanda, aprovechando la inteligencia artificial para modelar la posición del inventario, la calidad de los datos de entrada, la perecibilidad y otros factores específicos.
«El sistema utiliza un campo nuevo y en rápida evolución de la inteligencia artificial, específicamente enfocado en la toma de decisiones en condiciones inciertas, para llegar a recomendaciones de pedidos para cientos de artículos que los gerentes de los departamentos de productos frescos aceptan, en promedio, el 94% del tiempo», dice Schwartz, y agrega que los minoristas que utilizan la IA de Afresh para la ordenación y gestión de inventario «ven almacenes traseros más livianos, rotaciones de inventario más rápidas, equipos de tienda más eficientes y clientes más satisfechos».
«Los minoristas generan el 40% de todo el desperdicio de alimentos, y más de dos tercios provienen de las categorías de productos frescos», dice Schwartz.
