El retail abraza la IA generativa para optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente

La reciente irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa ha hecho de esta tecnología un elemento cada día más común en las agendas actuales de profesionales y empresas, sin distinción de tamaño o sector. Así, el retail ve cómo esta tecnología no sólo le permite se más eficiente en sus procesos o ahorrar en recursos sino que además es una poderosa herramienta con la que realmente poder conocer más al cliente y ofrecerle una mejor atención.

"Hemos pasado de considerar la tecnología simplemente como un gasto a considerarla una inversión que aporta valor", afirmaba Joan Sintes, CCO en Plain Concepts. Un valor que, en el caso de la inteligencia artificial, con la generativa como "democratizadora" de esta tecnología, "se ve perfectamente en cómo, gracias a estas herramientas, es posible analizar los datos que cada vez más generan y gestionan las empresas para, a partir de estos, tomar decisiones de negocio más ágiles y fundamentadas", añadía.

Así, para Álvaro Pulido, Retail Data&Analytics Manager en NTT DATA, la introducción de la IA Generativa en el retail supone "un cambio de paradigma en un sector donde había todavía demasiadas reglas tradicionales que romper y, especialmente, ha provocado un cambio en la relación de las marcas con los clientes, haciéndola más fluida y personalizada".

En la misma línea se posicionaba Enric Escalé, director del área de 'Business Insights' de SDG Group para quien, además de para la toma de decisiones y la relación con el cliente, "esta tecnología está permitiendo a las compañías del retail generar contenidos personalizados y de forma más rápida". 

Algo que viven en primera persona en la firma de moda Sepiia, como explicaba su directora de Marketing, Verónica Olivares. "Nosotros estamos utilizando una solución de IA generativa para crear contenidos de calidad, imágenes de modelos con nuestras prendas, en las que es posible ver las texturas o el patronaje y hacerlo de forma mucho más rápida y personalizada". Pero además, añadía, "la IA generativa nos ha permitido alcanzar la omnicanalidad entre nuestro ecommerce y nuestras tiendas físicas". 

Casos de uso reales

¿Estamos, por tanto, en un momento en el que por fin las empresas comienzan a ver y poder aplicar esta tecnología a casos de uso concretos?

"Hemos pasado de pruebas de concepto a ver que sí funciona y por ello a intentar aplicar la tecnología", afirmaba Álvaro Pulido, de NTT DATA. En su opinión, "actualmente incluso Gartner habla de un 'hype' de la inteligencia artificial generativa y es cierto que lo que vemos es que hoy en día todos las empresas están intentando ver cómo les puedes ayudar en su negocio, ven que hay oportunidades y quieren acceder a ellas". 

Un análisis en el que coincidía Enric Escalé, de SDG Group, que añadía que "es el momento de buscar casos de uso, evaluar el retorno de inversión y la forma de escalar esos proyectos".  

Álvaro Pulido, Retail Data&Analytics Manager en NTT DATA. Sara Fernández

Escenario que también compartía Joan Sintes, de Plain Concepts: "Se ha pasado del miedo a la expectativa. Miedo porque todos los directivos, de un día a otro, vieron cómo sus empleados se lanzaban a utilizar Chat GPT sin que pudieran controlarlo. Hemos conseguido que entiendan que no pueden ir en contra de algo así pero que sí pueden y deben integrarlo en su compañía, de forma segura, y ahora, pasado ese miedo, todos están buscando el caso de uso en el que la IA generativa puede ayudarles".  

Una mejor interacción con el cliente, generación de contenidos, lanzamiento de nuevos productos, optimización de procesos o, por qué no, un mejor control de stocks y de la cadena de suministro, son algunos de los proyectos que más se están dando en el retail con esta tecnología como denominador común.

Joan Sintes, CCO en Plain Concepts. Sara Fernández

"Con la IA generativa, por ejemplo, lanzar un nuevo producto es más sencillo y rápido pero ya no solo el producto sino también por ejemplo decidir su embalaje tanto para una mejor experiencia del cliente como con criterios logísticos, decidiendo el tamaño del packaging en función de cómo se va a poder distribuir después", apuntaba el experto de NTT DATA.

La creación y detección de patrones con esta tecnología era otro de los casos de uso que, en esta ocasión, apuntaba desde Plain Concepts, Joan Sintes. "Podemos detectar una rotura de stock de determinado producto en Madrid y ver que del mismo hay existencias en los almacenes de Londres y de Mallorca, por ejemplo, y decidir desde qué punto es más óptimo el proceso de traer esa mercancía, en función de tiempo y coste".  

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Precisamente en la gestión de cadena de suministro hasta la logística apuntaba también Enric Escalé, de SDG Group, el valor de la IA generativa por ejemplo para "detectar una rotura de stock en tiempo real, gracias al análisis de las imágenes de los lineales de un establecimiento, por ejemplo".

Casos de uso reales y numerosos pero que no dejan de estar acompañados de algún que otro desafío como, explicaba Verónica Olivares, desde Sepiia, disponer de los datos necesarios para abordar un proyecto de IA generativa correctamente. "Nosotros estamos intentando desarrollar nuestro propio chatbot y no es nada sencillo porque no contamos con la estructura de datos óptima para ello", afirmaba.

Datos de calidad y tecnología más "barata" 

Un reto, apuntaron todos, prácticamente para cualquier compañía. "El tema del dato, de la gobernanza o calidad de los mismos, es una asignatura pendiente prácticamente en cualquier compañía y para realizar un proyecto de este tipo lo primero que tienes que saber es dónde tienes el dato, que es de calidad, quién es el propietario de ese dato, etc", señalaban desde NTT DATA.

Y, cómo no, el coste de esta tecnología también era sobre la mesa como una de las barreras a salvar por las compañías, más aún si tenemos en cuenta que el sector retail está formando en su mayoría por pequeñas y medianas empresas.

"Actualmente, es cierto que no es una tecnología económica, por el coste de computación que requiere, por ejemplo", afirmaba Joan Sintes.

Enric Escalé, Director del área de 'Business Insights' de SDG Group. Sara Fernández

"En Sepiia, por ejemplo, introducir una herramienta de IA generativa en el ERP que tenemos es algo muy difícil por el coste que supone tanto de recursos económicos como de personas, metiendo datos", reconocía Verónica Olivares.

Situación que, sin embargo, todos creen cambiará en poco tiempo. "Es cierto que ahora es una tecnología cara pero, en breve, se democratizará. Pasará igual que cuando apareció el ecommerce; prácticamente ninguna empresa podía permitírselo y hoy, con apenas cuatro clicks, puedes crear una tienda online", aseguraba Enric Escalé.

Futuro en el que, para el experto de Plain Concepts, cada vez será más fácil contar con soluciones de IA generativa "tanto para el core del negocio, ya que prácticamente todos los grandes proveedores TI van a lanzar sus propios asistentes para sus soluciones, como para necesidades específicas del retail, gracias a startups que desarrollarán herramientas especializadas". 

Verónica Olivares, directora de marketing de Sepiia. Sara Fernández

Y, cómo no, al igual que con cualquier disrupción tecnológica, racionalizar su aplicación en función del valor que realmente aporta marcará el mañana. "La innovación no puede ser un pozo sin fondo de recursos; hay que preguntarse siempre para qué vamos a utilizar una determinada tecnología, qué soluciona o mejora", concluía Álvaro Pulido, Retail Data&Analytics Manager en NTT DATA.

Con ese sentido común por bandera, de lo que nadie parece dudar ya es de que la IA generativa podría ser una palanca definitiva en la mejora de los procesos, en la optimización de los costes y en la relación con el cliente del retail, un salto cualitativo en su desarrollo y modernización.