IA generativa en el retail

La tecnología llegó para quedarse en el comercio minorista.

18/09/2023 - 14:09 - Industria
Autor: Florencia Lippo


La IA generativa llamó mucho la atención en los últimos meses por su sorprendente capacidad de replicar la expresión humana y de producir contenido muy humano. El más reciente reporte de Mastercard explora las implicaciones de esta nueva tecnología en el futuro del comercio - incluido su potencial para fortalecer el compromiso del cliente, crear operaciones comerciales más eficientes, apoyar el desarrollo de software y mucho más. 

“A diferencia de otras tecnologías que han tenido su ciclo de promoción”, señala el informe, “la IA generativa muestra casos de uso muy claros, conduce a la creación de soluciones robustas y se desarrolla rápidamente. Seguirán surgiendo oportunidades. Esta tecnología está lista para ejercer su poder transformador en casi cualquier sector”.

En los años por venir, la IA generativa impulsará incontables competencias en aplicaciones comerciales y de consumo, y se desarrollarán modelos personalizados para industrias específicas, incluidas las de la salud, legal y financiera. Por ejemplo, aquellos modelos que acceden y se alimentan de datos específicos, como un historial de transacciones, habilitarán mejores interacciones bancarias. 

Las empresas que están explorando la IA generativa consideran las integraciones autónomas de la tecnología y formas de hacer que las aplicaciones de IA se vuelvan más atractivas y personalizadas mediante una capa adicional de IA. Aquí algunos casos específicos por sector que probablemente surjan en los próximos cinco a siete años: 

-Grandes empresas - La IA generativa tiene el potencial de tornar mucho más ágiles las colaboraciones corporativas. Las herramientas de IA, a través del aprendizaje automático, pueden facilitar la distribución horizontal de información casi en tiempo real - imagina bots con conocimientos que instantáneamente ofrecen su análisis durante reuniones estratégicas. El escenario corporativo cobrará un dinamismo nuevo en la medida que los empleados actúen con mayor rapidez y flexibilidad, y los procesos se optimicen. 

-Finanzas - El ecosistema financiero actual se define por su complejidad, que requiere interacciones entre instituciones -incluyendo bancos, compañías de seguros, empresas de inversión y entidades gubernamentales-, a los efectos del registro de la propiedad e impuestos. La IA generativa, en sinergia con los protocolos de consentimiento de datos informados, puede ordenar y optimizar estos procesos, actuando como un administrador de patrimonio personal con una visión integral de las finanzas de un individuo.

-Pequeñas empresas - Las pequeñas empresas han evolucionado en los últimos años para volverse cada vez más digitales. A su vez, crecieron las economías gig y del creador, lo que resulta en más empresas unipersonales. La IA generativa puede volverse una herramienta invaluable para asistir a solopreneurs y pequeñas empresas mediante la incorporación de trabajadores de IA al equipo - imagina CFOs digitales que ofrecen gestión financiera y CMOs digitales organizando campañas de marketing. 

-Comercio - Los líderes del comercio electrónico, como Amazon y Alibaba, ofrecen más opciones, útiles reseñas de clientes y comparación de precios; pero una vasta cantidad de información puede abrumar a los consumidores y generar indecisión. Consultores de compras personales impulsados por IA, con una profunda comprensión de tus preferencias, pueden analizar varios canales, descartar productos con malas reseñas, identificar las mejores opciones calidad-precio y rescatar los artículos exactos que buscas.

Existen diversos factores que ya están amplificando el impacto de la IA generativa:

-Programas que permiten a empresas como Expedia, Instacart y Klarna exponer sus APIs a una interfaz conversacional sin que los usuarios tengan que programar su interfaz directamente. Este progreso crucial ayudó a transformar la IA generativa en una herramienta práctica que mejora las experiencias del consumidor. 

-Tecnologías de código abierto, como LLaMa de Meta, que permiten a las empresas individuales gestionar el almacenamiento y acceso a los datos - facultándolas a usar la IA generativa de forma segura sin revelar datos subyacentes.

-La banca abierta, que permite a los usuarios compartir sus datos bancarios para acceder a fintech y otros servicios, permitirá a los consumidores controlar el uso de sus datos por medio de estos modelos de IA. 

A través de la banca abierta, la IA generativa puede acceder a un conjunto de datos más vasto y, en consecuencia, crear modelos más sofisticados en mercados verticales específicos.

A través de su Plataforma de Innovación Abierta y Colaborativa, el área de innovación de AECOC ha analizado el impacto actual de la IA en estos sectores, que “puede aportar un valor diferencial al automatizar y mejorar el servicio al cliente, ahorrar tiempo y recursos y generar una experiencia más personalizada y satisfactoria para el usuario”. 

En su análisis, el área de innovación de AECOC ha detectado los usos más comunes de aplicaciones de IA en el gran consumo como son:

-Atención al cliente: el uso de herramientas como ChatGPT permite la automatización de la atención al cliente a través de chatbots que pueden responder de forma adecuada a las preguntas más frecuentes de los consumidores

-Recomendaciones de productos: la IA facilita a las empresas el análisis de los datos de comportamiento del cliente y proporciona recomendaciones personalizadas de productos basadas en las preferencias de los consumidores

-Promociones y ofertas: el desarrollo de la IA abre la puerta para la creación de campañas de marketing personalizadas, con ofertas y promociones especiales dirigidas a captar nuevos clientes y aumentar las ventas

-Rastreo de inventario: empresas de gran consumo y restauración ya se están apoyando en la IA para automatizar el seguimiento del inventario y generar alertas cuando los niveles de stock son bajos

-Planificación de la compra: como servicio a los consumidores, la entrada de la IA permite ayudar a los clientes a planificar sus compras y crear listas personalizadas

-Reservas: en el sector de la restauración, aplicaciones como ChatGPT pueden utilizarse para automatizar el proceso de reservas mediante la creación de un chatbot capaz de procesar las peticiones y confirmar la disponibilidad de mesas en tiempo real

-Análisis de datos: igual que en otros sectores, la IA ayudar a las empresas de gran consumo y restauración a analizar los datos de sus clientes y de su negocio para facilitar la toma de decisiones estratégicas con el máximo de información y mejorar la eficiencia


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