IA en la venta minorista

El uso de la IA en el comercio minorista puede implicar más que solo actualizaciones de software; puede requerir superar una serie compleja de obstáculos operativos y éticos. Estos son algunos de los desafíos comunes que pueden enfrentar los comercios minoristas:

• Silos y pantanos de datos: Muchos comercios minoristas tienen dificultades 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 POS más 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 regulatorio: Cumplir con las leyes globales en evolución, como la Ley de IA de la UE, mientras se administra la ética de la privacidad del consumidor crea requisitos legales significativos.
• Mantener la confianza de los clientes: Un servicio de asistencia basado solo en IA y mal implementado puede generar una reacción negativa de los consumidores. Los compradores suelen preferir la interacción humana para problemas complejos o sensibles.
• Ciberseguridad y deepfakes: La IA crea nuevos riesgos, como phishing sofisticado, opiniones fraudulentas de productos y medios deepfake que pueden dañar la reputación de la marca rápidamente.
• Medición del ROI: Los costos iniciales de hardware y la integración pueden no mostrar resultados tangibles inmediatos, especialmente si los proyectos no tienen una estrategia de escalamiento clara.

En los próximos años, es probable que el comercio minorista pase de ser una industria reactiva a un ecosistema autónomo y de agentes. Estamos entrando en una era de "comercio basado en agentes", en la que los asistentes personales de IA pueden negociar y realizar transacciones directamente con los sistemas de los minoristas, lo que hace que las interfaces web tradicionales sean menos importantes que los datos legibles por máquina.

Las tiendas físicas pueden evolucionar a centros “físicos y digitales”, entornos totalmente autónomos optimizados por gemelos digitales en tiempo real y una IA que reconoce los sentimientos y 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 de la venta minorista podría bifurcarse. Las necesidades de gran volumen se administrarán con algoritmos predictivos invisibles, mientras que la tienda física se reinventará como una galería de alto contacto en la que la empatía humana y la "autenticidad verificada" se convertirán en los productos de lujo definitivos.

1. Mercari: Como el mercado en línea más grande de Japón, Mercari facilita el acceso a los agentes de atención al cliente con la IA de Google. La empresa espera lograr un ROI del 500% y una reducción del 20% en la carga de trabajo del personal.
2. Target: Usa Google Cloud para potenciar las soluciones de IA en la app de Target y Target.com, incluidas las ofertas personalizadas de Target Circle.
3. Carrefour Taiwán: El sommelier de IA de Carrefour Taiwán, un servicio de IA conversacional integrado en su app, ayuda a los clientes a seleccionar vinos según sus preferencias.
4. The Home Depot: Home Depot creó Magic Apron, un agente de IA que ofrece orientación experta las 24 horas, todos los días, con instrucciones detalladas y recomendaciones de productos.
5. Unilever: Creó procesos de comercio de distribución digitalizados con BigQuery. Con análisis detallados, Unilever ahora puede procesar 75,000 pedidos diarios y llegar a millones de minoristas en mercados emergentes.
6. Wayfair: Gracias a la automatización del enriquecimiento de su catálogo de productos, Wayfair ahora actualiza los atributos de los productos 5 veces más rápido que antes, lo que genera ahorros sustanciales en los costos operativos.
7. Dunelm: Se asoció con Google Cloud para mejorar su experiencia de compra en línea con una nueva solución de descubrimiento de productos basada en IA generativa que ayuda a los clientes a encontrar productos con más facilidad.
8. Lush: Usa Vertex AI y Cloud Storage para potenciar Lush Lens, un sistema de reconocimiento de imágenes potenciado por IA que identifica productos sin empaque en la caja, lo que redujo los tiempos de espera y ahorró agua.
9. Miinto: Para mejorar la satisfacción del cliente y reducir la sobrecarga, Miinto usa Vertex AI Vision para reconocer y consolidar las entradas de productos redundantes.
10. Papa John’s Pizza: Utiliza BigQuery, Vertex AI y modelos de Gemini para crear herramientas predictivas que pueden anticipar mejor los pedidos de los clientes en la app, además de un programa de lealtad mejorado y ofertas de marketing más personalizadas.
11. 3 Farm Daughters: Una empresa familiar de pasta escribe publicaciones en 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 dedicado a escribir correos electrónicos en un 30% a 35%.

Para obtener más ejemplos de comercios minoristas y otras empresas que usan la IA, consulta 1,000+ casos de uso de IA generativa reales de las principales organizaciones del mundo.

Al igual que en muchas industrias, la IA en el comercio minorista es un entorno de alto riesgo en el que la tecnología puede actuar como un escudo poderoso y una nueva vulnerabilidad.

Por un lado, la IA revolucionó la prevención de pérdidas. Los minoristas implementan cada vez más la visión artificial basada en IA y la supervisión de transacciones en tiempo real para reducir las pérdidas, como el robo y el fraude. También usan cada vez más SynthID para agregar marcas de agua al contenido generado por IA, lo que ayuda a los clientes a verificar que las imágenes o las opiniones de los productos sean auténticas y no deepfakes “sintéticos” creados para dañar la reputación de una marca.

Sin embargo, la integración de la IA también expande la superficie de ciberataque. Las amenazas emergentes, como la inyección de instrucciones y el envenenamiento de datos, obligaron a los principales comercios minoristas a implementar nuevas políticas estrictas de administración de IA.