Datos estadísticos de reconocida plataforma global, revelan que los minoristas en el mundo que utilizan IA y el aprendizaje automático (Maching Learnining) obtuvieron mejores resultados que sus competidores entre 2023 y 2024, con un crecimiento de ingresos promedio del 8.1%, en comparación con solo el 5.1% de los minoristas que no utilizaron dichas soluciones.
En México los minoristas no se han dormido. De acuerdo con un estudio realizado por una reconocida plataforma de integración de clientes, indica que 88% de los compradores consideran que la IA tiene un impacto positivo en su experiencia de compra y un alto nivel de satisfacción con las recomendaciones de productos generadas por algoritmos inteligentes.
La IA es un recurso que evoluciona junto al auge de la digitalización para impactar las preferencias de consumo; por ello, cada vez más genera grandes cambios y beneficios tanto para empresas como para consumidores: por un lado, al facilitar las transacciones, la IA ofrece al cliente diversos recursos que lo vinculan y fidelizan con las marcas como sucede, por ejemplo, con el auto cobro en los supermercados; por el otro, brinda al minorista la posibilidad de analizar gran cantidad de información para anticipar satisfacción a los requerimientos de un mercado cambiante, generando una ventaja competitiva.
Gracias a la IA, el minorista puede estudiar el consumo de los productos por parte de los clientes; facilitar la gestión de inventario de forma automática; predecir el alcance de la venta de un producto acorde al perfil del conocimiento de las preferencias y comportamiento del cliente y detectar posibles acciones fraudulentas al encontrar variaciones en el consumo por parte del consumidor.
Pero hay quienes ya buscan llegar más allá del empleo de las herramientas de AI existentes y buscan complementarla con las oportunidades que ofrece la IA Generativa para, por ejemplo, optimizar las actividades de marketing y ventas.
¿Qué es esta IA Generativa (GAI, por sus siglas en inglés)? Se trata de un subconjunto de tecnologías de machine learning que recientemente han incrementado la capacidad de crear y producir rápidamente contenido nuevo de audio, imagen y video, a partir de sencillas indicaciones escritas. ¿Alguna vez le has solicitado a una aplicación, vía texto, que te dibuje o te haga un video de, por ejemplo, un perro brincando una barda? El resultado es producto de la IA Generativa. En la actualidad, la mayoría de las aplicaciones conocidas responden a indicaciones del usuario: solo se debe describir lo que se desea en lenguaje natural, para obtener el resultado como por arte de magia.
En esencia, la IA Generativa crea formas para mejorar la inteligencia, las capacidades y las experiencias humanas. Por lo tanto, su recorrido debe comenzar con la identificación de qué capacidades, procesos y experiencias se desean transformar, por tanto, considero que su implementación debe hacerse de manera estratégica e iterativa.
Según expertos, para implementar la IA Generativa es necesario considerar algunos temas, entre los que figuran: no ver en ella una nueva tecnología, sino una nueva capacidad para aprovechar al máximo la tecnología a partir de una sólida base de datos; trabajar en estrecha colaboración con los equipos, no forzándolos a cambiar sino motivándolos a adoptar los cambios; mantener a los colaboradores informados y verificar sus flujos de trabajo hacia la IA Generativa; y crear algunos nuevos roles de responsabilidad para supervisar los esfuerzos de IA Generativa.