MIAMI.- La inteligencia artificial (IA) se define como la capacidad de las máquinas para razonar, recordar información, aprender e identificar nuevas ideas a través del descubrimiento de datos.
La automatización inteligente está guiada por herramientas de IA que requieren mínimas intervenciones manuales de rutina.
Se espera que la adopción de la automatización inteligente impulsada por la inteligencia artificial en las industrias de retail y de productos de consumo aumente de un 40% de empresas hoy a más del 80% en tres años, de acuerdo con una investigación de IBM.
Particularmente en el sector minorista, el estudio ‘La próxima revolución de la IA en retail y productos de consumo’ prevé un mayor crecimiento en la planificación de la cadena de suministro.
El estudio explica que los minoristas y las marcas utilizan inicialmente la automatización inteligente para mejorar la eficiencia y reducir los costos, para después aumentar la agilidad operativa, mejorar la calidad y la velocidad en la toma de decisiones, y mejorar la experiencia del cliente.
De acuerdo con la investigación, más del 80% de los ejecutivos de las industrias de retail y de productos de consumo esperan que sus empresas utilicen la automatización inteligente para 2021.
Además, el 40% afirma que sus organizaciones ya están involucradas en alguna forma de automatización inteligente.
En la automatización inteligente, la inteligencia artificial se infunde en la automatización, lo que permite que las máquinas aprendan y generen recomendaciones, y que tomen decisiones autónomas y que eventualmente se autoremedien.
Los encuestados consideran que la automatización inteligente puede ayudar a reducir los costos operativos hasta un 7% en promedio, además de un aumento de un 10% en los ingresos anuales.
El 85% de las empresas minoristas y el 79% de las empresas de productos de consumo planean utilizar la automatización inteligente para la planificación de la cadena de suministro para 2021, agrega el estudio.
Además, el 79% de ellas espera utilizar la automatización inteligente para la inteligencia del cliente hacia ese mismo año.
4 componentes de la automatización inteligente
IBM plantea que la automatización inteligente consiste en tres primeros pasos alimentados por IA y el cuarto por automatización:
1. Compromiso sobre puntos de contacto externos donde los usuarios interactúan con los sistemas.
2. Aprender de los análisis a través de diferentes fuentes de datos y reconocer referencias semánticas para usar como criterios para tomar decisiones.
3. Razonar desde aprender a tomar decisiones autónomas y remediarse con el tiempo.
4. Hacer o ejecutar para llevar a cabo la siguiente mejor acción que los sistemas pueden ejecutar digitalmente y/o que las personas o los robots pueden ejecutar físicamente.
Durante una reunión con Carlos Capps, líder de la industria de retail y productos de consumo en IBM Business Services, en el marco del IBM Innovation Exchange 2019, se expuso cómo la compañía busca ayudar a los clientes a encontrar nuevas formas de valor, hacer las operaciones más eficientes y trabajar en nuevos negocios.
‘El consumidor se ha transformado y eso obliga a crear nuevas formas de valor’, afirma Capps.
‘Un cambio de cultura en la empresa implica lanzar productos y servicios más rápido a los clientes. Por eso se necesita un trabajo mas ágil, menos monolítico y pesado como antes; pequeñas ideas y desarrollos en vez de hacer grandes cambios’, agrega.
Capps explica que el consumidor actual se ha fragmentado y ahora tiene más opciones, es hipercconetctado, activo, involucrado, y tiene la necesidad de un personalizado tratamiento ‘en escala’.
Lo anterior significa que las marcas en la actualidad ya no pueden ‘pensar solo en una tienda sino en miles de tiendas y diversos productos; las decisiones deben ser en escala’.
Para ello, se deben crear sistemas que permitan hacer cambios dinámicamente y de forma autónoma, por ello es importante aplicar la inteligencia artificial en varios niveles de analíticos: dashboard, información historia para hacer predicciones y probabilidades de vender más en un cierto periodo.
El siguiente nivel ya es más prescriptivo y para tomar acciones –explica Capps–, mientras que el último nivel es cognitivo, que implica medir y mejorar las decisiones.
‘Aquí entra el nivel analítico de inteligencia artificial: evalúo la calidad de mis decisiones, el sistema cognitivo aprende de sus errores o aciertos, decisiones de precios, ofertas, descuentos, e indica la next best action que se puede hacer’, dice Capps.
Las decisiones sobre cuáles son los productos que se deben desarrollar conforman la llamada ‘Gestión del Ciclo de Vida del Producto’, que ahora tiene información más dinámica de los patrones de consumo.
‘Con la automatización inteligente tienes información más granulada, entonces se basa menos en cálculos estadísticos; es encontrar el nivel ideal en el inventario y no tener ni mucho ni poco, es medir las variaciones de demanda’, concluye Capps.
