IA aplicada al retail

Usar la IA en el sector retail puede implicar más que solo actualizaciones de software; puede requerir superar una serie de obstáculos operativos y éticos complejos. Estos son algunos de los retos más habituales a los que se enfrentan los comercios:

• Silos y lagos de datos: muchas tiendas tienen problemas con datos fragmentados y de baja calidad que impiden que la IA proporcione estadísticas precisas en tiempo real o tome decisiones eficaces.
• La barrera de la deuda técnica: los sistemas de punto de venta antiguos y la infraestructura heredada pueden carecer de la potencia de procesamiento y la conectividad necesarias para admitir modelos de IA modernos y de alta velocidad.
• El mosaico normativo: cumplir las leyes internacionales en constante evolución, como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, y gestionar la ética de la privacidad de los consumidores crea requisitos legales importantes.
• Mantener la confianza de los clientes: si la asistencia basada únicamente en IA no se implementa correctamente, puede generar una reacción negativa por parte de los consumidores. Los consumidores suelen seguir prefiriendo la interacción humana para cuestiones complejas o delicadas.
• Ciberseguridad y deepfakes: la IA crea nuevos riesgos, como el phishing sofisticado, las reseñas de productos fraudulentas y los medios de comunicación deepfake que pueden dañar la reputación de la marca rápidamente.
• Medir el retorno de la inversión: los costes iniciales de hardware e integración pueden no mostrar resultados tangibles de forma inmediata, sobre todo si los proyectos no tienen una estrategia de escalado clara.

De cara a los próximos años, es probable que el sector del retail pase de ser un ámbito reactivo a un ecosistema autónomo y proactivo. Estamos entrando en una era de "comercio basado en agentes", en la que los asistentes de IA personales pueden negociar y hacer transacciones directamente con los sistemas de los comercios, lo que hace que las interfaces web tradicionales sean menos importantes que los datos legibles por ordenadores.

Las tiendas físicas podrían evolucionar hasta convertirse en centros "figitales", es decir, entornos totalmente autónomos optimizados por gemelos digitales en tiempo real e IA sensible a las emociones que puede ajustar todo, desde la distribución de la tienda hasta los diseños de productos personalizados sobre la marcha. En última instancia, a medida que la IA domine la logística de las cadenas de suministro y las transacciones rutinarias, el panorama del comercio minorista podría bifurcarse. Las necesidades de gran volumen se gestionarán mediante algoritmos predictivos invisibles, mientras que la tienda física se reinventará como una galería de alto contacto donde la empatía humana y la "autenticidad verificada" se convertirán en los productos de lujo definitivos.

1. Mercari es el mayor mercado online de Japón y, gracias a la IA de Google, los clientes pueden acceder más fácilmente a los agentes del servicio de atención al cliente. La empresa espera conseguir un retorno de la inversión del 500 % y una reducción del 20 % en la carga de trabajo del personal.
2. Target: usa Google Cloud para ofrecer soluciones de IA en la aplicación Target y en Target.com, incluidas ofertas personalizadas de Target Circle.
3. Carrefour Taiwan: AI Sommelier, un servicio de IA conversacional integrado en la aplicación de Carrefour Taiwan, ayuda a los clientes a seleccionar vinos según sus preferencias.
4. The Home Depot: Home Depot ha creado Magic Apron, un agente de IA que ofrece asesoramiento experto las 24 horas del día, los 7 días de la semana, con instrucciones detalladas y recomendaciones de productos.
5. Unilever creó procesos de comercio de distribución digitalizados con BigQuery. Gracias a las analíticas detalladas, Unilever ahora puede procesar 75.000 pedidos al día y llegar a millones de comercios en mercados emergentes.
6. Wayfair al automatizar el enriquecimiento de su catálogo de productos, Wayfair ahora actualiza los atributos de los productos cinco veces más rápido que antes, lo que supone un ahorro considerable en costes operativos.
7. Dunelm: ha colaborado con Google Cloud para mejorar su experiencia de compra online con una nueva solución de descubrimiento de productos basada en IA generativa que ayuda a los clientes a encontrar productos más fácilmente.
8. Lush: usa Vertex AI y Cloud Storage para Lush Lens, un sistema de reconocimiento de imágenes basado en IA que identifica los productos sin embalaje en caja, lo que ha reducido los tiempos de espera y ha ahorrado agua.
9. Miinto: para mejorar la satisfacción de los clientes y reducir los gastos generales, Miinto usa Vertex AI Vision para reconocer y consolidar las entradas de productos redundantes.
10. Papa John’s Pizza: usa los modelos de Gemini, BigQuery y Vertex AI para desarrollar herramientas predictivas que pueden anticipar mejor los pedidos de los clientes en la aplicación, lo que mejora el programa de fidelización y proporciona ofertas de marketing más personalizadas.
11. 3 Farm Daughters: esta empresa familiar de pasta escribe publicaciones para redes sociales con la ayuda de Gemini en Documentos.
12. Sports Basement: el equipo de atención al cliente usa Gemini en Google Workspace para reducir el tiempo que dedica a escribir correos en un 30-35 %.

Para ver más ejemplos de comercios y otras empresas que usan la IA, consulta 1000 casos prácticos reales de IA generativa de la mano de las principales empresas del mundo.

Al igual que en muchos otros sectores, la IA en el comercio minorista es un entorno de alto riesgo en el que la tecnología puede actuar como un escudo potente y, al mismo tiempo, como una nueva vulnerabilidad.

Por un lado, la IA ha revolucionado la prevención de pérdidas. Los comercios están implementando cada vez más la visión por ordenador basada en IA y la monitorización de transacciones en tiempo real para reducir las pérdidas, como los robos y los fraudes. También están usando cada vez más SynthID para marcar el contenido generado por IA, lo que ayuda a los clientes a verificar que las imágenes o las reseñas de los productos son auténticas y no deepfakes "sintéticos" creados para dañar la reputación de una marca.

Sin embargo, la integración de la IA también amplía la superficie de ciberataque. Las amenazas emergentes, como la inyección de peticiones y el envenenamiento de datos, han obligado a los principales comercios a implementar nuevas políticas estrictas de gobierno de la IA.