¿Te imaginas tus noches de cine volviendo a TV Guide y los programas de TV lineal? ¡No Netflix! ¡No hay recomendaciones! ¡Sin personalización!

¿Cuántas veces has leído o escuchado hablar de las tecnologías de IA que se utilizan para las compras y te dijiste a ti mismo “Esto no es aplicable a mi negocio minorista”. o “AI es solo otra palabra de moda para algo caro que no necesito”.?

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La IA es una rama amplia de la informática que se ocupa de construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto es lo que va a remodelar el retail de una manera tan disruptiva y con tal nivel de conveniencia que pronto no podremos recordar cómo era el retail sin IA.

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EL CONTEXTO

Como punto de partida, es muy importante obtener una comprensión básica de cómo los sistemas de IA son construidos e integrados en las tecnologías diarias (productos y servicios) por parte de las empresas tecnológicamente más avanzadas. Estas empresas aceleran su ventaja competitiva a través de la IA. Y lo que es más importante, algunas de estas empresas comenzaron a democratizar sus capacidades de IA a otras empresas, incluidas las start-ups.

Este es un momento en el que la IA sigue siendo una tecnología de nicho, pero más fácil de comenzar hoy en día más que nunca.

• PASO 1: Un sistema de IA se construye utilizando el aprendizaje automático y otras técnicas.

• PASO 2: Los modelos de aprendizaje automático se crean mediante el estudio de patrones (aprendizaje profundo) en los datos.

• PASO 3: Los científicos de datos optimizan los modelos de aprendizaje automático en función de los patrones en los datos (buscando optimizar las métricas clave de rendimiento del modelo ML como el error promedio medio, el error porcentual promedio medio y el factor de confianza)

• PASO 4: El proceso se repite y se refina hasta que la precisión del modelo sea lo suficientemente alta para las tareas que deben realizarse.

• PASO 5: El servicio es operativo y la precisión se mejora continuamente en función de los datos y resultados reales del proceso (retroalimentación).

EL CAMBIO

El performance del negocio siempre ha estado directamente relacionado con las capacidades y la forma en que estas capacidades crean una ventaja competitiva y valor de mercado.

Los sistemas de IA pueden ayudar a cualquier empresa a escalar y acelerar mediante la realización de tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

El segundo aspecto importante es tener una comprensión básica de las capacidades de los sistemas de IA:

• Analítica predictiva y prescriptiva: Esta capacidad ayuda a las empresas a predecir tendencias y patrones de comportamiento mediante el descubrimiento de relaciones de causa y efecto en los datos.

• Reconocimiento de voz y comprensión del lenguaje natural: El reconocimiento de voz permite que un sistema informático identifique palabras en lenguaje hablado, y la comprensión del lenguaje natural reconoce el significado en lenguaje escrito o hablado.

• Análisis de sentimiento: Un sistema informático utiliza el análisis de sentimientos para identificar y categorizar actitudes positivas, neutrales y negativas que se expresan en texto.

• Motores de recomendación: Con los motores de recomendación, las empresas utilizan el análisis de datos para recomendar productos en los que alguien podría estar interesado.

• Procesamiento de imagen y video: Estas capacidades permiten reconocer rostros, objetos (incl. texto) y acciones en imágenes y videos e implementar funcionalidades como la búsqueda visual.

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LA OPORTUNIDAD

El tercer aspecto es tener una comprensión clara, simple y práctica de cómo las tecnologías de IA son aplicables a su negocio minorista.

Existen 5 niveles de IA basados en sus capacidades y su impacto en su negocio minorista:

L1: Clasificación: “Dime qué es esta cosa”. Saber qué es algo, el primer paso para decidir qué hacer con él.

• Recibes un correo electrónico. El sistema le dice que se trata de una queja de un cliente

• Recibirás una factura por correo electrónico. El sistema reconoce que es una factura y todos sus datos financieros

• Utiliza cámaras de CCTV para reconocer productos en los estantes

L2: Categorización: “Agrupar estas cosas similares”. Al conocer las categorías (grupos), el sistema puede aprender mejor la relación, las similitudes y las diferencias.

• Tiene 1,000,000 clientes. Separar a las mamás jóvenes de todo el resto

• Tiene 1,000,000 clientes. Agrupe en jerarquías de su valor de por vida combinado con la etapa de vida

• Tiene 1,000,000 clientes. Etiquetar a cada cliente con su valor de lealtad

L3: Evaluación: “Dime si debería importarme esta cosa”. El sistema agrega pistas contextuales, generando un sentido de urgencia, clasificación y priorización.

• Tiene 1,000,000 clientes. El sistema le dice cuáles son los que van a dejar

• Tiene 1,000,000 clientes. El sistema te dice cuáles son leales

• Tienes 1,000 proveedores. El sistema le dice cuáles están incumplir su SLA

L4: Recomendación: “Dime qué hacer con esta cosa”. El sistema comienza a incorporar salidas de IA/ML en los flujos de trabajo del negocio. Y sugerir acciones y objetos.

• Cree que tiene 1,000 clientes que están a punto de entregarse. ¿Y ahora qué?

• Tienes 1,000 clientes quejándose al mismo tiempo. ¿Qué debes hacer con cada uno de ellos?

• Tienes 10,000 clientes altamente leales. Quieres encontrar otros 20.000 que también tengan más probabilidades de volverse muy leales.

• Desea que a cada usuario de su aplicación móvil se le muestre contenido diferente (anuncios, ofertas, productos) en función de sus intereses.

• Tienes que gestionar la compra de suministros. Desea que el sistema le indique las cantidades óptimas para sus nuevos pedidos

L5: Predicción: “¿Pasará esta cosa?”. La predicción es el boleto de oro de la inteligencia artificial. El santo grial. El sistema permite que el negocio minorista sea proactivo.

• ¿Mis ventas en esta tienda bajarán o aumentarán en los próximos 30 días?

• ¿Qué clientes tienen más probabilidades de descargar nuestra aplicación móvil?

• ¿Qué proveedores tienen más probabilidades de perder sus SLAs de entrega?

• Eres gerente de tienda. Desea ver el tráfico previsto para las próximas horas con el fin de hacer asignación de mano de obra.

• ¿Qué clientes están a punto de convertirse en padres?

• Si cambias el precio de un artículo, ¿cómo influirá esto en los volúmenes de ventas?

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