Compartimos en Tecnogus el artículo escrito por Renato Barbosa es
especialista en inteligencia artificial y aprendizaje automático en AWS. Esta
es la transcripción completa:
“La crisis sanitaria producida por la Covid-19 generó cambios en el
comportamiento y los hábitos de consumo debido al distanciamiento social, lo
cual ha tenido un impacto notable en el crecimiento del uso de la tecnología en
el comercio minorista. La pandemia exigió a las empresas una rápida
reorganización de sus estrategias basada en tres pilares: la optimización de
costos, el apoyo a la fuerza laboral que trabajaba remotamente y la resiliencia
del negocio. Para todo ello el uso de la computación en la nube se volvió
indispensable. Según IDC, el tamaño del mercado de la nube en Colombia
alcanzó los $545.24 millones de dólares en 2020. Se espera que el consumo de la
nube crezca un 37,5% (CAGR) de 2019 a 2024."
Esta evolución digital se produjo en el contexto de un consumidor
hiperconectado, donde había que hacer frente al creciente aumento de la demanda
en línea. Las marcas necesitaban optimizar las operaciones en lo que respecta a
la logística, la organización del inventario, la previsibilidad de las ventas y
el compromiso con la base de clientes. Por lo tanto, la elaboración de
estrategias para alcanzar estos objetivos también ha requerido la comprensión
de las diferentes oportunidades creadas por el procesamiento y el análisis de
datos, cuyos elevados volúmenes sólo pueden ser soportados por arquitecturas
basadas en la nube.
Gracias a su elasticidad y escalabilidad de almacenamiento de información,
la nube es capaz de gestionar y analizar la gigantesca cantidad de datos
procedentes de las interacciones de los consumidores. Esta tecnología permite a
las empresas ser más ágiles y crecer rápida y fácilmente. En el comercio
minorista (y en otros segmentos), su uso también destaca por garantizar el
desarrollo de herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje
automático (ML), lo cual garantiza la optimización en las operaciones y añaden
inteligencia basada en hechos a la toma de decisiones.
Estas tecnologías se han convertido en algo tan común que la mayoría
de los consumidores las utilizan sin darse cuenta. Cuando los clientes visitan
los sitios web de compras y buscan un determinado producto, por ejemplo, son
dirigidos a artículos similares cuando realizan nuevas búsquedas. Pareciera que
el aplicativo pudiera leer los pensamientos y anticipar los deseos. Así es como funciona el aprendizaje
automático, aprendiendo de las interacciones de los clientes en las diferentes
plataformas de tal manera de ir adaptándose a los cambios en sus perfiles de
búsqueda de productos o servicios específicos.
De hecho, el ML tiene el potencial de transformar casi todos los
sectores. En el comercio minorista, además de acercar a las marcas a los deseos
de los usuarios, esta transformación puede verse en casos prácticos de
optimización de las operaciones. Las aplicaciones de reparto, por ejemplo,
pueden ampliar su red sirviendo a más restaurantes, en más ciudades, con el
apoyo de miles de repartidores. Las herramientas de Machine Learning en la nube
permiten mejorar la logística de las entregas con el uso de un simulador de
rutas, capaz de calcular con gran precisión el tiempo de viaje entre el
restaurante y el destinatario e incluso ayuda a estimar el tiempo de
preparación del plato. Así, se garantiza que el cliente reciba su pedido a
tiempo y que el repartidor reduzca el tiempo de espera de la preparación.
Otro ejemplo común de la aplicación del aprendizaje automático es la
categorización de productos, que a menudo se hace manualmente y lleva miles de
horas de trabajo. Con el uso del ML, es posible reducir este tiempo y mejorar
la asertividad del proceso. En el caso de las grandes cadenas y franquicias, la
inteligencia artificial también permite automatizar un proceso de decisión
relacionado con la distribución de productos. La cantidad de artículos de cada
color, tipo y tamaño puede definirse con la ayuda de herramientas de
automatización, lo que garantiza que, posteriormente, la distribución de los
artículos a las tiendas asociadas se realice de forma más rápida y práctica.
El uso del aprendizaje automático también contribuye a predecir los
picos de ventas en el mercado mediante un análisis de datos preciso. Con ello,
las empresas pueden organizar y anticipar su producción para tener stocks
disponibles para nuevas demandas. Esta tecnología también puede ayudar a los
minoristas a aumentar sus ventas mediante la captación de nuevos clientes: el
análisis de datos es capaz de predecir tendencias, identificar necesidades y
predecir nuevas oportunidades en diferentes nichos de consumo gracias al acceso
instantáneo a informaciones que configuren con precisión los perfiles de los
clientes actuales o potenciales.
A partir de estos ejemplos, está claro que los patrones creados a
partir del análisis de grandes cantidades de datos con la ayuda del aprendizaje
automático están ayudando a los minoristas a obtener información más precisa,
lo que supone una importante ventaja competitiva. Entender el lenguaje de los
usuarios, reconocer los patrones de compra y aprender de la información puede
ayudar a los minoristas a afrontar retos importantes y complejos. Con la rápida
evolución de las empresas y los consumidores en el mundo digital, el potencial
que aporta al sector el uso de estas tecnologías es cada vez más importante e
indispensable”.
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