Como todas las tecnologías disruptivas, vale la pena evaluarlas y monitorear su evolución para invertir en el momento preciso; ni antes ni después.
La IA transforma la forma en que las empresas operan, innovan y compiten. No es una tendencia del futuro, sino una realidad del presente: en particular, la IA generativa está abriendo un nuevo campo de aplicaciones para que las empresas desarrollen nuevas experiencias de los clientes, resuelvan problemas complejos y ayudarnos en una variedad cada vez mayor de tareas.
Hoy en día el portfolio de tecnologías es muy amplio, desde tecnologías fundacionales y modelos genéricos, como Chat GPT, aplicaciones verticales orientadas a usos específicos de uso, como Adobe en el diseño, hasta Soluciones de Negocio basada en conocimiento y lógica de negocio específico de cada empresa, como Intuit o Cegid. Y continuarán desarrollándose aun más, sobre todo si las estimaciones de los analistas se cumplen; el 49% de los directores ejecutivos han comenzado a implementar aplicaciones de IA generativa (Deloitte); El 80% de las empresas habrán implementado modelos de IA generativa para 2026 (Gartner).
Para el Retail las promesas son varias, tales como una administración más precisa de sus inventarios gracias a una compresión más profunda del mercado y sus clientes. Ya existen casos de uso a lo largo de toda la cadena de valor. En la tienda por ejemplo, mejora las recomendaciones que se hacen a los clientes, permitiendo al vendedor, cualquiera que sea su nivel de experiencia, hacer recomendaciones relevantes. Recomendaciones en tiempo real basadas en la conversación con el cliente. Dos casos de uso relevantes son entonces es posible: por un lado, con el consentimiento del cliente, la IA escucha la conversación en vivo y formula recomendaciones en tiempo real, y por otro lado, el asistente de ventas puede interactuar con el cliente reformulando sus necesidades en el SW, el cual proporcionará las recomendaciones adecuadas. Otro caso es el apoyo al vendedor para potenciar las ventas aprovechando el conocimiento de la empresa sobre el recorrido del cliente. En este contexto, el cliente ya está identificado. El SW analiza y sintetiza inmediatamente los datos disponibles de los clientes (historial de compras, preferencias de tamaño y color, clientes habituales o no recurrentes, etc.). Esto le otorga al vendedor de la tienda una mejor comprensión del perfil y las preferencias del cliente en un vistazo, permitiéndoles personalizar los consejos dados. Más allá de los datos la IA generativa procesa imágenes (IA Visual) con lo cual los casos de uso son extraordinarios. Apoyo al manejo de garantías como la verificación visual donde la IA Visual puede verificar automáticamente el estado de los productos devueltos comparándolos con ejemplos defectuosos. Esto acelera el proceso de reclamos, asegurando que los clientes reciban resoluciones rápidas. En detección de fraude: al analizar datos visuales, IA Visual puede detectar inconsistencias y signos de manipulación, lo que ayuda a los Retailers a identificar y prevenir reclamos de garantía fraudulentos. Las tiendas de productos perecibles que tienen cajas de Autoservicio utilizan IA Visual para rastrear los artículos recogidos por los clientes en tiempo real, lo que garantiza un cobro preciso y mejora la experiencia de compra. Esta tecnología también ayuda en la gestión de inventario y optimización de productos. Los fabricantes de ropa utilizan IA Visual para inspeccionar las prendas en busca de defectos durante la producción. Esto garantiza que sólo lleguen a los clientes artículos de alta calidad, mejorando la reputación de la marca y la satisfacción del cliente.
Cómo verán el uso de la IA es bastante amplia y con una evolución muy acelerada, probablemente en 7 años ya será de uso generalizado. Por ello constituye una tremenda oportunidad para los innovadores que la usen en esta ventana de tiempo.