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Soluciones de IA para el sector retail

Soluciones de IA para el sector retail

Cómo la IA está generando soluciones en el sector retail?

La industria retail ha experimentado una transformación significativa en la última década, y la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un motor clave de este cambio. 

Con el desarrollo de nuevas soluciones de IA, las empresas del sector  ahora pueden abordar problemas de larga data como la personalización, la gestión de inventario, la detección de fraudes, los chatbots y la búsqueda visual. 

En este artículo de blog, exploraremos por qué el sector retail está dando este paso adelante y las diversas soluciones de IA para el sector.

Por qué el retail está dando este paso hacia las soluciones de IA 

Las soluciones basadas en IA ofrecen una serie de ventajas que pueden ayudar a los minoristas a seguir siendo competitivos en un sector que cambia rápidamente. 

Y hay varias razones por las que los minoristas están recurriendo a soluciones potenciadas por IA para abordar retos comunes. 

Eficiencia

Al automatizar muchas tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, las soluciones basadas en IA pueden liberar a los empleados para que se centren en tareas de mayor nivel, lo que puede conducir a un aumento de la productividad y la innovación.

Experiencia del cliente 

Al utilizar la IA para ofrecer una experiencia de compra más personalizada, eficiente y agradable, las empresas de retail pueden diferenciarse de la competencia y fidelizar a sus clientes. 

Esto es particularmente importante en el espacio del comercio electrónico, donde los clientes tienen una amplia gama de opciones y son más propensos a cambiar a un competidor si tienen una mala experiencia.

Ahorro de costes 

Al optimizar los niveles de inventario y reducir los residuos, la IA puede ayudar a ahorrar dinero y mejorar la eficiencia de los procesos de negocios.

Esto es particularmente importante para los productos perecederos, como en las cocinas comerciales, donde incluso una pequeña cantidad de residuos puede tener un impacto significativo en la rentabilidad.

Avances recientes en soluciones de IA

 

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Los últimos avances en tecnología de PLN incluyen el desarrollo de modelos lingüísticos que generan texto realista, como los chatbots con IA en el servicio de atención al cliente.

Computer Vision

La visión por computador es el campo de la IA que se centra en capacitar a las máquinas para interpretar datos visuales, como el desarrollo de software de reconocimiento facial.

Robótica

La robótica es el campo de la IA que se centra en la creación de máquinas que puedan realizar tareas tradicionalmente realizadas por humanos. Puede tratarse del uso de drones, robots autónomos y robots colaborativos (cobots) que pueden trabajar junto a trabajadores humanos en la fabricación.

Machine Learning

El machine learning es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. 

Los avances recientes en la tecnología incluyen el desarrollo de algoritmos de deep learning, que pueden procesar grandes cantidades de datos y mejorar la precisión en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Soluciones de IA para el comercio minorista

Las soluciones de IA están ayudando a las empresas de retail a mejorar sus operaciones, aumentar la eficiencia y ofrecer mejores experiencias a los clientes. 

A continuación cubriremos las soluciones de IA actuales más populares para el sector:

Personalización

La personalización es un aspecto fundamental en la industria del retail, y la IA está revolucionando la forma en que los minoristas abordan la personalización. 

Con  IA,  se puede personalizar la experiencia de compra de cada cliente, ofreciéndole recomendaciones a medida basadas en sus compras anteriores, historial de navegación y preferencias. 

Esta personalización conduce en última instancia a una mayor satisfacción y fidelidad del cliente.

Gestión del inventario

La gestión del inventario es un proceso complejo que puede dar lugar a desperdicios y pérdidas si no se optimiza adecuadamente. 

Dicho esto, la IA ayuda a optimizar los niveles de inventario mediante la previsión de la demanda y el ajuste del inventario en consecuencia. 

Esto ayuda a reducir el despilfarro, mejorar la rentabilidad y garantizar que siempre tengan los productos adecuados en stock.

Detección del fraude

El fraude es otra preocupación importante para el sector, y las soluciones de IA están ayudando a identificar y prevenir las transacciones fraudulentas. 

Por ejemplo, los algoritmos de IA analizan los datos de las transacciones para identificar actividades sospechosas y bloquear transacciones fraudulentas en tiempo real.

Chatbots

¿Alguna vez ha sentido que necesitaba más información o algún tipo de ayuda en una transacción en línea? Los chatbots de IA son una solución fantástica para proporcionar orientación rápida. 

Y estas herramientas basadas en IA son cada vez más populares en el sector retail. 

Esto se debe a que los chatbots pueden proporcionar asistencia instantánea al cliente y reducir la carga de trabajo de los representantes humanos de atención al cliente. 

Mediante el uso de chatbots,  se puede mejorar el servicio de atención al cliente y, al mismo tiempo, reducir costes.

Búsqueda visual

La búsqueda visual es una nueva forma de que los clientes encuentren los productos que desean de forma más rápida y sencilla. 

Mediante el uso de IA para la búsqueda visual, se puede mejorar la experiencia de compra y aumentar las tasas de conversión. 

Por ejemplo, Pinterest utiliza IA para potenciar su función de búsqueda visual, que permite a los usuarios buscar productos utilizando imágenes en lugar de texto.

¿Preparado para la revolución de la inteligencia artificial?

El sector retail está en constante evolución, y  siempre se deben buscar formas de mantenerse a la vanguardia. 

Al aprovechar el poder de las soluciones de IA, la industria retail puede optimizar los niveles de inventario, reducir los gastos y mejorar la rentabilidad. 

También pueden ofrecer una experiencia de compra más personalizada, eficiente y agradable que puede fidelizar a los clientes e impulsar las ventas.

A medida que la tecnología de IA siga avanzando, podemos esperar que surjan soluciones aún más innovadoras en el sector. Quienes  adopten estas soluciones e inviertan en herramientas basadas en IA estarán mejor posicionados para prosperar en los próximos años.

Las 5 tendencias de la IA en 2023

Las 5 tendencias de la IA en 2023

5 tendencias

de la AI en 2023

 

Durante la última década, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado en todos los aspectos de nuestra sociedad. Desde chatbots y asistentes virtuales como Siri y Alexa hasta maquinaria industrial automatizada y automóviles autónomos.

La tecnología más común que implementan las IA como ENAIA en la actualidad, es el aprendizaje automático, que usa algoritmos de software avanzados diseñados para realizar tareas específicas (por ejemplo, responder preguntas, traducir idiomas) y mejorar con el tiempo, gracias a la exposición cada vez a más cantidad de datos.

Teniendo en cuenta el panorama actual, hoy os contamos las tendencias más importantes relacionadas con el uso de la inteligencia artificial en los negocios y la sociedad en el 2023.

ilustración de objetivos de empresa. innovación

La democratización en curso de la IA

La IA solo puede alcanzar su máximo potencial si todas las empresas y organizaciones pueden beneficiarse de ella y en 2023 será más fácil que nunca ya que cada vez más aplicaciones hacen posible que la IA esté disponible para todos, independientemente de su nivel de experiencia técnica. Así, será más fácil crear una aplicación propia, incluso sin saber codificar, gracias al creciente número de plataformas sin código o de bajo código sin necesidad de acudir a científicos de datos e ingenieros de software de IA.

Una IA ética y explicable

La IA necesita datos para aprender, y eso a menudo significa datos personales. Muchos de los casos de uso potencialmente más útiles de la IA pueden ser datos altamente confidenciales, como información de salud o información financiera. Si nosotros, el público general, no confiamos en la IA ni entendemos cómo toma decisiones, no nos sentiremos cómodos dando nuestra información y todo se vendrá abajo. Es por eso que en 2023 se intentará superar el problema de la «caja negra» de la inteligencia artificial.

El papel de la ética en la IA también será cada vez más importante a medida que las organizaciones busquen eliminar el sesgo y la injusticia de sus sistemas automatizados de toma de decisiones. Se ha demostrado que los datos sesgados influyen en los resultados de la automatización, lo que puede generar discriminación y trato injusto, lo cual es inaceptable en un mundo donde la IA desempeñe un papel decisivo en el empleo, justicia o atención médica.

IA Generativa

Una rama creciente de la ciencia se dedica a crear herramientas y aplicaciones de IA que pueden imitar una de las habilidades humanas más exclusivas: la creatividad.

Los algoritmos de IA generativa toman datos existentes (video, imágenes, audio o incluso código) y los usan para crear contenido completamente nuevo que nunca ha existido en el mundo no digital.

La síntesis de datos de audio y video puede eliminar la necesidad de capturar películas y discursos en vídeo: basta con introducir en el generador lo que deseas ver y escuchar, y la IA lo creará por ti.

Trabajo aumentado

Otra de las tendencias que toman fuerza en 2023, es que cada vez trabajaremos más junto a robots y máquinas inteligentes diseñadas para ayudarnos a hacer nuestro trabajo mejor y de manera más eficiente.

Esto puede ser mediante teléfonos inteligentes que nos brindan acceso instantáneo a datos y a su análisis, podría ser un auricular de realidad aumentada (AR) que superponga información digital al mundo que nos rodea, lo que podría facilitarnos información en tiempo real que nos ayude a identificar peligros y riesgos para nuestra propia seguridad en un entorno industrial, indicando cuando los cables pueden estar bajo tensión o cuando un componente puede estar caliente. Los gerentes y los equipos de gestión también tendrán cada vez más acceso a paneles e informes en tiempo real, lo que brindará información inmediata y actualizada sobre la eficacia operativa.

IA sostenible

En 2023, todas las empresas tendrán una mayor presión para reducir su huella de carbono y minimizar su impacto en el medio ambiente.

Los esfuerzos en curso para implementar una infraestructura más ecológica impulsada por fuentes de energía renovables también forman parte del movimiento hacia una inteligencia artificial más sostenible.

Pero la IA puede contribuir también a la sostenibilidad en otros sectores y áreas de actividad: por ejemplo, la visión por ordenador combinada con imágenes de satélite puede ayudar a identificar la deforestación y la tala ilegal en bosques tropicales, o la pesca ilegal que afecta a las especies en los océanos.

La Inteligencia Artificial es una revolución. Aprovéchala para optimizar tu empresa independientemente de cuál sea tu sector o dimensión y mejora los procesos con ENAIA nuestra IA autónoma, Multimodal y en constante aprendizaje, sin grandes inversiones, de forma sencilla y sin necesidad de conocimientos de programación ni de IA.

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Necesidades de nuestros clientes

Necesidades de nuestros clientes

ENAIA, LA PLATAFORMA MULTIMODAL MLOps

TIPOS DE PROBLEMAS Y NECESIDADES DE NUESTROS CLIENTES

Empresas de muchos sectores realizan tareas diariamente que no aportan ningún valor pero que, sin embargo, suponen una gran inversión en tiempo y, en consecuencia, en costes.

Las organizaciones son cada vez más conscientes de la necesidad de repensar sus procesos para optimizar al máximo sus recursos humanos y materiales.

En nuestro día a día, nos encontramos con negocios de distintos sectores con problemas muy diferentes para los que la solución es la misma: la implantación de Inteligencia Artificial en sus procesos. 

Estos son algunos de los problemas de los clientes con los que ENAIA se ha encontrado.  Problemas a los que hoy, hemos dado solución con una tecnología innovadora que ha hecho más rentables los procesos de estas empresas y negocios.

INDUSTRIA AUTOMOVILÍSTICA

“Necesitamos detectar grietas  y manchas de grasa en el puesto de inspección de calidad de las piezas que fabricamos.”

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«Queremos que ENAIA nos desarrole un software que reciba las imágenes de nuestras cámaras y nos muestre en pantalla lo que haya detectado en las piezas”. 

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“El software enviará una señal a nuestro PLC cuando detecte una pieza con grietas o manchas de grasa.”

BUFETE DE ABOGADOS

“Perdemos mucho tiempo organizando los textos jurídicos”

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“Nos ahorraría mucho tiempo si tuviéramos una aplicación que clasificara los documentos dependiendo del tipo de pleito y los organizara en carpetas”

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“Cada área jurídica tiene su jerga y suele emplear una estructura de documentos muy parecida”

EMPRESA DE ENERGÍA EÓLICA

“Necesitamos anticiparnos a los fallos que puedan producirse en nuestros molinos de altamar, porque ir físicamente a reparar un molino es costoso.”

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“Queremos monitorizar los datos que recibimos desde los sensores del molino y que un software evalúe la probabilidad de que el molino tenga una avería.”

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“Así garantizamos que el molino funciona en condiciones seguras.”

Creemos que la Inteligencia Artificial es una revolución que puede ayudar a muchas empresas de múltiples sectores a impulsar y monetizar sus negocios.

Queremos hacer accesible esta tecnología a todas las empresas y procesos.

Para ello, hemos creado ENAIA, la plataforma Multimodal MLOps, capaz de entrenar una IA de forma rápida, sencilla y asequible para cualquier tarea, por muy específica que sea.

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IA aplicada al Mantenimiento Predictivo

IA aplicada al Mantenimiento Predictivo

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL MANTENIMIENTO PREDICTIVO

 

Caso de uso: Predicción de fallos mecánicos en maquinaria industrial. 

RETO:

El objetivo es predecir los futuros fallos mecánicos de los equipos industriales antes de que se produzcan para evitar paros de producción inesperados y las consiguientes pérdidas económicas. 

· Tipo de datos:Series temporales.

· Datos de entrada: series temporales de vibraciones y temperaturas.

· Datos de salida: alarma de posible fallo mecánico.

Superpoderes que aporta la Inteligencia Artificial a los equipos y/o Responsables de Mantenimiento: 

Detección de vibraciones

Manipulación futura

jornada de cen navarra cen digital - neuraptic inteligencia artificial

(Infografía ENAIA: IA aplicada al mantenimiento predictivo).

Más información relacionada con este artículo: 

– ¿Cómo puede la inteligencia artificial [y la inteligencia artificial multimodal] ayudar a optimizar y hacer más rentables los negocios en múltiples sectores? ¡Visita nuestra página «Sectores» y obtén más información!

IA aplicada al Marketing

IA aplicada al Marketing

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL MARKETING

 

Caso de uso: Generación de informes de escucha social a partir de los textos publicados en las redes sociales.

RETO:

El reto consiste en extraer información de los seguidores de las redes sociales que sea útil para la gestión de la reputación de la marca.

· Tipo de datos: Lenguaje natural.

· Datos de entrada: posts en redes sociales. 

· Datos de salida: Informe sobre el tono positivo/negativo hacia la marca y otros temas asociados a ello. 

Superpoderes otorgados a los equipos encargados por la Inteligencia Artificial:

ESCUCHA ABSOLUTA

TELEPATÍA

jornada de cen navarra cen digital - neuraptic inteligencia artificial

(Infografía ENAIA: IA aplicada al marketing).

Más información relacionada con este artículo: 

– ¿Cómo puede la inteligencia artificial [y la inteligencia artificial multimodal] ayudar a optimizar y hacer más rentables los negocios en múltiples sectores? ¡Visita nuestra página «Sectores» y obtén más información!