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La IA en el comercio minorista

La inteligencia artificial estará en el centro de las futuras transformaciones del sector minorista. La necesaria optimización de la calidad de los datos maestros sigue planteando retos para los sistemas ERP establecidos, como SAP for Retail.
Lars Klimbingat, Retailsolutions
17 septiembre 2024
B2B2C
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Este texto ha sido traducido automáticamente del alemán al español.

El sector minorista lleva mucho tiempo bajo presión debido a la mayor sensibilidad de los clientes a los precios y a la presión general sobre los márgenes. Para contrarrestarlo, las iniciativas de digitalización pretenden optimizar procesos como la planificación de compras y reaprovisionamientos, estimular ventas adicionales mediante recomendaciones de venta personalizadas y hacer más eficientes los precios y las gamas de productos. El mayor reto es la inmensa cantidad de datos sobre artículos y clientes. Aunque el big data abre interesantes escenarios de aplicación para la inteligencia artificial, como las tiendas sin cajeros, la alta calidad de los datos necesaria para ello es crucial, especialmente para los procesos invisibles que se ejecutan en segundo plano.

El reto de la calidad de los datos

Una dificultad clave para los minoristas es armonizar las ventas en los distintos canales de venta, como las tiendas físicas, los mercados en línea y las tiendas o ventas por catálogo. La cantidad de información sobre productos no deja de crecer, al tiempo que la gama de productos está sujeta a cambios constantes. Por tanto, los minoristas tienen que registrar y mutar cada día grandes cantidades de nuevos registros de datos de productos con hasta cientos de atributos. Además, la inclusión de datos estructurados y no estructurados procedentes de imágenes y vídeos de productos es cada vez más importante debido al crecimiento del comercio electrónico. Este mantenimiento de datos requiere mucho tiempo y es propenso a errores, ya que se basa en la información entrante sobre los productos y en las numerosas reglas derivadas de ella. La calidad incorrecta de los datos puede tener consecuencias devastadoras, como entregas incorrectas y precios diferentes para productos idénticos. Además, existe la amenaza de que disminuya la satisfacción del cliente, que se propaga rápidamente en la era de las redes sociales.

Sin embargo, las normas para el mantenimiento de los datos maestros pueden causar dificultades a los sistemas ERP establecidos, como SAP for Retail. Por ello, los minoristas suelen recurrir a desarrollos internos para ampliar su ERP. Esto se asocia a elevados costes de mantenimiento, menor flexibilidad del sistema y funcionalidades inadecuadas. Los complementos estandarizados que pueden integrarse en el ERP sin modificaciones pueden ofrecer una solución.

Extensiones normalizadas de la IA

El aprendizaje automático, una subdisciplina de la inteligencia artificial, permite crear y adaptar reglas de prueba de forma flexible y sin implicar al departamento informático. Los algoritmos identifican reglas de verosimilitud, realizan correcciones de errores de forma autónoma o hacen automáticamente sugerencias de correcciones al usuario. La información obtenida de este modo vuelve al sistema como datos de entrenamiento, con lo que el sistema aprende gradualmente por sí mismo la clasificación correcta.

AI al principio de un desarrollo

Esta automatización parcial mediante inteligencia artificial reduce las tasas de error y los costes del proceso y, en última instancia, permite optimizar la reposición o la planificación de acciones, así como la planificación de surtidos específicos para cada tienda. Ahora, los minoristas también pueden trabajar con sus proveedores para utilizar datos meteorológicos, de eventos o geodatos con el fin de mejorar la planificación y la disponibilidad de los productos y perseguir proyectos de cero residuos. La calidad de los datos de los artículos es, por tanto, especialmente importante para la eficiencia de los procesos de gestión de mercancías. El desarrollo continuo y la integración de soluciones de IA prometen superar eficazmente en el futuro los obstáculos que aún existen hoy en día y aumentar significativamente el rendimiento de los sistemas. Un mantenimiento sofisticado de los datos maestros allana el camino para aplicaciones de IA orientadas al futuro, como las tiendas just-walk-out, las cestas de la compra inteligentes, los espejos digitales y otras aplicaciones inteligentes que podrían revolucionar el sector minorista.

retailsolutions.ch

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Lars Klimbingat, Retailsolutions

Lars Klimbingat es Socio y Director del Centro de Competencia de Gestión de Datos Maestros y Procesos de Retailsolutions, consultora de SAP especializada en comercio mayorista y minorista.


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