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Soluciones Creativas de IA en el sector Retail

Soluciones Creativas de IA en el sector Retail

Soluciones creativas de IA para empresas del sector retail

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el sector retail, proporcionando nuevas formas para que interactúen con los clientes, optimicen la gestión del inventario, mejoren el servicio al cliente, detecten  fraude y optimicen las operaciones de la cadena de suministro. 

Aunque  las empresas  de mayor tamaño han sido las más rápidas en adoptar soluciones de IA, las empresas más pequeñas también pueden beneficiarse de las integraciones con IA. 

En este artículo, exploraremos las formas creativas en que la IA está resolviendo los problemas del sector, ya sean grandes o pequeños, y cómo puede aplicarla a su propio negocio.

Cuales son las soluciones más creativas de IA para el sector retail? 

Exploremos algunas de las formas más creativas y efectivas en que se ha utilizado la IA, incluida la satisfacción del cliente, los chatbots, las predicciones de pedidos y ordenes de compra, las recomendaciones de ventas adicionales y más.

Personalización

No hace falta decir que una de las tendencias más importantes en cualquier transacción de consumo hoy en día es la personalización. 

Ahí es donde brillan los algoritmos impulsados por IA. Estas herramientas inteligentes permiten recopilar y analizar datos de clientes para hacer recomendaciones y proporcionar experiencias personalizadas. 

Por ejemplo,  Amazon y Netflix utilizan algoritmos de IA para analizar el comportamiento de los clientes y hacer recomendaciones de otros productos y servicios que puedan interesar a un consumidor determinado. 

CEAT, por su parte, consiguió llegar a cerca de 5,4 veces más leads gracias a las recomendaciones personalizadas 

Se ha demostrado que la personalización aumenta las ventas y la fidelidad de los clientes, y se está convirtiendo en un componente esencial del marketing en el sector retail.

Chatbots y asistentes virtuales

Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden proporcionar a los clientes una asistencia rápida y eficiente, mejorando la experiencia de compra en general. 

H&M y Sephora han utilizado chatbots para responder a las preguntas de los clientes y ofrecerles recomendaciones personalizadas. El chatbot preguntaba a los clientes por sus preferencias de estilo y les recomendaba productos en función de sus respuestas.  

El chatbot de H&M también permitía a los clientes buscar productos y realizar compras directamente en la interfaz de chat, lo que hacía que el proceso de compra fuera más fluido y cómodo.  

El resultado fue un aumento significativo de las ventas: H&M registró una tasa de clics del chatbot un 70% superior a la de sus otros canales de marketing digital. El chatbot también generó 2,5 veces más ingresos por impresión que los demás canales de marketing digital de H&M.

Al utilizar la IA para mejorar el servicio al cliente, se pueden aumentar la satisfacción y la retención de clientes de manera incremental.

Predicción de pedidos

La IA puede ayudar a optimizar sus niveles de inventario prediciendo la demanda y automatizando los procesos de pedido. 

Por ejemplo, Walmart utiliza la IA para hacer un seguimiento de los niveles de inventario en tiempo real y tomar decisiones automáticas de reposición. 

Con la ayuda de la IA para mejorar la gestión del inventario, se puede reducir el desperdicio, aumentar la eficiencia y mejorar la rentabilidad.

Recomendaciones de venta

Las empresas del sector retail también puede utilizar la IA para analizar el historial de compras de los clientes y hacerles recomendaciones de venta basadas en sus preferencias. 

Por ejemplo, el motor de recomendaciones de Amazon utiliza la IA para sugerir productos que se compran juntos con frecuencia. 

Esto no solo ayuda a aumentar las ventas, sino también a ofrecer una mejor experiencia general al cliente.

Satisfacción del cliente

¿Quién tiene tiempo para repasar encuestas interminables? 

La IA también puede utilizarse para analizar los comentarios y opiniones de los clientes y mejorar su satisfacción. 

Por ejemplo, Nordstrom utiliza la IA para analizar instantáneamente los comentarios y el sentimiento de los clientes para identificar áreas de mejora en su experiencia de cliente. 

Esto ayuda a aumentar la lealtad del cliente e impulsar que vuelvan a comprar sus productos. 

Detección de fraudes

El fraude es un problema grave en el sector, y la IA puede ayudar a detectarlo y prevenirlo analizando el comportamiento del cliente y los datos de las transacciones para identificar actividades fraudulentas. 

Por ejemplo, Mastercard utiliza la IA para detectar el fraude en tiempo real analizando las transacciones en busca de patrones inusuales. 

Al utilizar la IA para mejorar la detección del fraude, cualquier empresa puede protegerse de las pérdidas financieras y mantener la confianza de los clientes al tener un sistema de seguridad que funciona en tiempo real.

Optimización de la cadena de suministro

Por último, la IA puede ayudar a optimizar las operaciones de su cadena de suministro. 

La IA puede utilizarse para analizar datos de proveedores, proveedores de transporte y otras fuentes. Esto permite mejorar las previsiones, reducir los plazos de entrega y aumentar la eficiencia. 

Por ejemplo, Nike utiliza la IA para analizar datos de producción y logística con el fin de optimizar su cadena de suministro. 

Esta solución creativa de IA ayuda a reducir costes y mejorar su capacidad para satisfacer la demanda de los clientes.

 

¿Cómo las soluciones de IA ayudan a las pequeñas empresas del sector?

 

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.

ENAIA: La plataforma de IA para pequeñas y medianas empresas del sector retail

 

Para las empresas que buscan desarrollar sus propias soluciones de IA, las plataformas como ENAIA pueden ser un recurso valioso. 

Aunque algunas de estas soluciones pueden parecer fuera del alcance de las pequeñas empresas, la realidad es que la IA es cada vez más accesible y asequible. Con el auge de las plataformas de IA basadas en la nube y la disponibilidad de herramientas de análisis de datos, pueden recopilar y analizar datos al igual que sus homólogos más grandes.

Al asociarse con proveedores de soluciones de IA, como ENAIA, las pequeñas empresas del sector retail también pueden desarrollar soluciones personalizadas que satisfagan sus necesidades específicas. Esto puede incluir desde análisis básicos hasta soluciones más avanzadas como la previsión de la demanda y el marketing personalizado.

ENAIA ofrece una plataforma de desarrollo de IA diseñada específicamente para el sector, que les permite desarrollar e implantar soluciones de IA de forma rápida y sencilla. No ofrece IAs pre entrenadas sino que el cliente puede entrenar IAs con sus propios datos, creando casos de uso personalizados para sus necesidades e integrando los resultados de manera sencilla con su CRM.

¿Se siente inspirado por estas soluciones creativas de IA en el sector retail?

 

A medida que aumenta la competencia en el sector, los minoristas que adoptan tecnologías de IA ahora pueden posicionarse para el éxito en los próximos años.

Al integrar la IA en las distintas etapas del proceso de su negocio, empresas

de todos los tamaños pueden obtener una ventaja competitiva, mejorar la eficiencia, aumentar las ventas y ofrecer mejores experiencias a los clientes. 

Atrás quedaron los días en que la integración de la IA sólo era posible para las grandes empresas. Ahora, pequeñas y medianas empresas del sector también pueden beneficiarse del poder de la IA utilizando plataformas como ENAIA para desarrollar sus propias soluciones de IA.

 

Plan Renove Industria 4.0

Plan Renove Industria 4.0

PLAN RENOVE INDUSTRIA 4.0 de euskadi

 El «Plan Renove Industria 4.0» es un Programa de ayudas destinado a apoyar la adquisición de maquinaria y/o equipamiento avanzado (Hardware y Software), para la implementación de proyectos de Industria 4.0, dirigidos a aplicar tecnologías dentro del ámbito de la Fabricación Avanzada en empresas industriales y de servicios conexos ligados al producto-proceso industrial de la Comunidad Autónoma de Euskadi.

El plazo de presentación de solicitudes está abierto hasta el 4 de octubre de 2021 y el programa de ayudas está dotado con 5M€. 

Las empresas destinatarias del «Plan Renove Industria 4.0» son Las pequeñas y medianas empresas (Pymes) industriales y de servicios conexos ligados al producto-proceso industrial, que presenten proyectos de adquisición de maquinaria y/o equipamiento avanzado (Hardware y Software) para la implementación de proyectos de Industria 4.0.

El plan ayuda a las empresas objeto de la subvención a recibir apoyo económico en la adquisición de nueva maquinaria y equipamiento avanzado para proyectos como:

  • Big Data y Analítica avanzada, para procesos de Business Intelligence, Data Mining para la predicción de patrones de comportamiento.
  • Proyectos de Robótica Avanzada y Colaborativa, para la colaboración en tiempo real con los trabajadores, mejorando los procesos y la productividad dentro de la planta.
  • Proyectos IIoT (Industrial Internet of Things), que permitan sensorizar y garantizar la conectividad a internet de todo tipo de dispositivos y maquinaría dentro de la fábrica.
  • Proyectos de Inteligencia Artificial dirigidos al entorno industrial, en donde las máquinas y/o el equipamiento en planta sean capaces de aprender y tomar decisiones de manera autónoma.

 

jornada de cen navarra cen digital - neuraptic inteligencia artificial

 

 

  • La incorporación de técnicas de Machine Learning o Deep Learning en el entorno industrial.
  • Proyectos de Sistemas ciber-físicos que incorporen componentes, dotados de capacidades de computación y conectividad avanzadas dentro de la cadena de valor. 

 

Si tu centro de actividad se ubica en Euskadi esta es una gran oportunidad hacia la transformación digital de tu empresa y la mejora de tu competitividad. Si tienes dudas, contacta con nosotros y los expertos en Inteligencia Artificial de ENAIA te asesoraremos sobre todas las oportunidades que puede suponer la implantación de proyectos de Industria 4.0 en tu empresa.   

 

 

Consulta la información completa acerca del Plan Renove Industria 4.0 en:

SPRI.EUS

¿QUÉ TIPO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PROVEEDOR NECESITO?

¿QUÉ TIPO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PROVEEDOR NECESITO?

¿QUÉ TIPO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL NECESITA MI EMPRESA? ¿CÓMO ELIJO A UN BUEN PROVEEDOR DE IA?

 

La transformación digital es una prioridad absoluta en la agenda de todas aquellas empresas que caminan hacia la Industria 4.0 y no hay duda de que la Inteligencia Artificial juega un papel esencial en esta metamorfosis. 

Actualmente, existe una oferta heterogénea muy amplia de soluciones y de proveedores de Inteligencia Artificial. Sin embargo, es muy importante tener claro que no todas las empresas necesitan ni el mismo tipo de Inteligencia Artificial ni el mismo tipo de proveedor.

Desde ENAIA pretendemos facilitar una guía práctica para las empresas que han decidido aplicar Inteligencia Artificial pero no saben hacia qué tipo de solución y proveedor dirigirse.

Cuando dudamos sobre algo, lo primero que solemos hacer es buscar información en Google y en este caso, evidentemente los primeros resultados de la búsqueda serían las páginas de las Big Tech (Google, Amazon, Microsoft, etc.). Sin embargo, las soluciones de IA de las Big Tech no siempre son las apropiadas para todas las empresas. Al seguir profundizando en la búsqueda empezarían a aparecer otro tipo de proveedores como jóvenes start ups, consultoras, etc.  En este punto, la incertidumbre aumentaría, por lo que deberíamos resetear y hacernos unas preguntas básicas:

¿Cuál es mi acceso a internet?

Muchas empresas, sobre todo del sector industrial, tienen grandes restricciones en el acceso a internet. Por ejemplo, es posible estar en una cadena de montaje y no tener acceso a la red.

¿Qué tipo de empresa soy?

¿Soy una empresa nueva en la que mi producto/servicio está basado en IA? ¿Soy una empresa ya existente en la que quiero aplicar IA para potenciar mi producto/servicio? ¿Soy una PYME que no tiene los mismos recursos que una gran empresa pero quiero implantar Inteligencia Artificial?

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¿Qué pasa con la privacidad de mis datos?

¿Qué restricciones tiene mi empresa o compañía para sacar datos y cederlos a terceros para diferentes usos?

Tras responder a estas preguntas básicas es importante definir tres aspectos clave de tu solución de IA

1. ¿Qué tipo de Inteligencia Artificial necesito?

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PREFABRICADA/PREENTRENADA

Se trata de soluciones de IA para tareas concretas, habitualmente genéricas y recurrentes. Por ejemplo, Inteligencia Artificial para reconocimiento facial y del habla, chatbots, traductores automáticos, etc. Lo que se hace es entrenar una IA, un modelo concreto que puede venderse a muchos clientes distintos porque tienen una misma necesidad. Podríamos decir que es como vender un producto en una caja listo para usar.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA TAREAS ESPECÍFICAS

Soluciones de Inteligencia Artificial desarrolladas por proveedores que entrenan una IA específica para tu tarea.

2. ¿Qué tipos de licencia hay?

PERPETUA

El cliente adquiere el derecho de uso de la Inteligencia Artificial indefinidamente (sin tiempo de caducidad establecido). Se adquiere mediante un pago único.

SUSCRIPCIÓN

El cliente adquiere el derecho de uso de la IA por un tiempo limitado con un precio mucho más reducido que el de la licencia perpetua. Los periodos suelen ser mensuales, trimestrales, anuales, etc., con opción de renovar automáticamente la suscripción.

PAY AS YOU GO

El cliente paga por el uso real de la IA, habitualmente basado en el número de predicciones realizadas por la Inteligencia Artificial o en los recursos de computación y almacenamiento requeridos por la IA.

3. ¿Qué modelo de proveedor me interesa?

CLOUD BASED

Soluciones desarrolladas principalmente por las Big Tech. Suelen ser de pago por uso. ¿Cuál suele ser la principal desventaja de estas soluciones de Inteligencia Artificial?

Que la tarea con la que se ha entrenado esta IA no se ajuste a mi tarea y por lo tanto no pueda obtener el rendimiento suficiente. Otro inconveniente de las Cloud Based puede ser la privacidad de los datos. Es decir, estas IA necesitan sacar los datos de tu empresa a los servidores de las Big Tech y en muchas empresas u organizaciones esto no es posible por su política de privacidad.

ON PREMISES

Inteligencia Artificial que se ejecuta directamente en nuestro sistema. Esto principalmente nos evita el problema de privacidad de las Soluciones Cloud Based porque ejecutas la IA en tu empresa y de este modo no sale ningún dato.

El inconveniente de este tipo de solución de Inteligencia Artificial para las empresas puede ser que su coste de puesta en marcha sea mayor y que es necesario adaptar más los sistemas de la empresa por lo que el retorno suele obtenerse más tarde, a más largo plazo.

PRE-BUILT SOLUTIONS

Inteligencia Artificial pre-entrenada para casos de uso muy específicos. Suelen ser desarrolladas por proveedores que ya existían (por ejemplo de visión artificial o traducción automática) y que materializan su know-how en un producto genérico de Inteligencia Artificial pre-entrenada.

EMBEDDED SOLUTIONS

Son productos finales que llevan la Inteligencia Artificial integrada.

HYBRIDS

Soluciones de Inteligencia Artificial para empresas que no tienen claro su modelo de negocio y deciden optar por el modelo híbrido. Un ejemplo serían las consultoras que ofrecen tanto bolsas de horas de consultores o herramientas y plataformas de proveedores que cubren múltiples tipos de casos de uso.

En este punto de conocimiento de la heterogeneidad del mercado de la Inteligencia Artificial es posible que hayas tenido que descartar la opción habitualmente más económica, la de las Big Tech, porque sus soluciones genéricas no se adaptan correctamente a la tarea específica que tu empresa quiere automatizar. Existen tantas tareas específicas que (de momento) es imposible cubrirlas en su totalidad con una única Inteligencia Artificial.

En este caso, si tienes claro que necesitas una Inteligencia Artificial entrenada específicamente para tu tarea, empresas como Neuraptic y su plataforma ENAIA de Inteligencia Artificial y Machine Learning son tu solución.

Navarra más cerca de la Transformación Digital

Navarra más cerca de la Transformación Digital

NAVARRA MÁS CERCA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Concluyen las jornadas de “CenDigital: Transformación y Liderazgo” en las que Neuraptic ha participado como ponente de la charla «El Valor del Dato y la Inteligencia Artificial».  Un evento enriquecedor para todos los participantes y en especial para las empresas de Navarra que dirigen su camino hacia la transformación digital. 

Neuraptic IA ha sido una de las empresas participantes en el encuentro empresarial organizado por Confederación Empresarial Navarra (CEN) con el objetivo de acompañar a las empresas navarras en el camino hacia la transformación digital, uno de los grandes desafíos para el futuro del tejido productivo de la Comunidad Foral.

Como bien ha afirmado Juan Miguel Sucunza, presidente de CEN, «la transformación digital no es una opción, es crucial para que las empresas sobrevivan».

Las jornadas han abordado distintas temáticas relacionadas con la Industria 4.0 en las que grandes  expertos de empresas internacionales líderes en su sector han expuesto su experiencia y casos de éxito.

Mikel Elkano, CEO de Neuraptic, ha sido uno de los ponentes del debate “El valor del dato y la Inteligencia Artificial”, cuya moderación ha corrido a cargo de Ana Ursúa, directora general de AIN.  La charla ha estado enfocada al dato como pieza básica para el funcionamiento de una compañía y su utilidad para la incorporación de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial.

Elkano ha compartido mesa junto a Jorge Acedo, Director de R&D Control Systems Ingeteam Wind Energy, y Jacobo Garnacho, líder de IA para SPGI en IBM. Acedo ha hecho hincapié en que la Inteligencia Artificial es una tecnología capaz de ofrecer respuestas eficaces, pero no es fácil diseñar proyectos que puedan aprovecharla. Asimismo, ha afirmado que «El auge de la Intelgencia Artificial (IA) en el mundo de los negocios ha ido parejo a un crecimiento paralelo de vendedores de bolas de cristal y crecepelos» en referencia a los proveedores que venden esta tecnología con promesas imposibles.

jornada de cen navarra cen digital - neuraptic inteligencia artificial
Jorge Acedo (Ingeteam) , Jacobo Garnacho (IBM) y Mikel Elkano, CEO de Neuraptic, durante su ponencia «El Valor del Dato y la Inteligencia Artificial en las Jornadas de la Confederación Empresarios de Navarra (CEN). Fotografía de Diario de Navarra. 

Por su parte Garnacho y Elkano, CEO de Neuraptic, han defendido el potencial que actualmente tiene la IA para ahorrar costes y aumentar los ingresos de las empresas siempre que estas herramientas se empleen correctamente. 

Además, Mikel Elkano de la empresa navarra de Inteligencia Artificial Neuraptic, ha centrado su exposición en la presentación de una guía práctica para las pymes con el fin de facilitar la elección de un proveedor de IA y ha concluido afirmando que se debe emplear la Inteligencia Artificial para aumentar y mejorar la función del ser humano, “no para reemplazarlo”.