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La IA generativa es un tema de actualidad que revolucionará todas las industrias ¿El motivo? Su capacidad, similar a la de las personas, de entender e interpretar el lenguaje natural, sintetizar grandes cantidades de información no estructurada y generar contenido (texto e imágenes) completamente nuevo.

El retail no es una excepción. De hecho, la IA generativa se adapta de forma única a un amplio rango de casos de uso en la cadena de valor del retail, prometiendo redefinir profundamente áreas, como experiencia del cliente, soporte, abastecimiento y operaciones de marketing, entre otras.

Al impulsar este cambio generalizado, la IA generativa está llamada a llevar la agilidad del retailer al siguiente nivel, pero ¿cómo? ¿Cómo se traducirá esto en la práctica? Y en un momento en que todas las organizaciones del retail están experimentando con la IA generativa, ¿cómo se diferenciarán para mantenerse por delante de la competencia?

Una anatomía de la agilidad

Para responder a estas preguntas, primero hay que saber qué significa la agilidad para un retailer. En nuestra opinión sus atributos clave se dividen en dos categorías:

La primera es la habilidad de la organización para responder más rápido y de forma continua a los acontecimientos externos del mercado y de la competencia. Así como ser capaces de incorporar proveedores y comercializar productos más rápido, lo que incluye adaptar rápidamente las tiendas, funciones internas de cadena de suministro y de marketing (junto con ecosistema externo de socios) para dar respuesta a las preferencias en evolución de los clientes.

La segunda es la capacidad del liderazgo para adaptarse más rápidamente a las narrativas y direcciones estratégicas cambiantes mediante la modernización de la tecnología y la toma de decisiones autónoma conservando al mismo tiempo los motores de valor integrados. 

placa madre

 

¿Por qué es difícil ser ágil?

Si bien es fácil definir la agilidad en el retail, muchos retailers encuentran complicado alcanzarla. ¿La razón? Hasta ahora, la agilidad ha dependido de la capacidad para actuar en base al juicio, la comprensión y el talento humano, y estos han sido factores limitantes.

Las empresas de retail ya utilizan la IA generativa para hacer predicciones, optimizar los resultados y generar conocimiento, pero la capacidad humana para generar nuevo contenido, reunir perspectivas de diferentes fuentes y crear una narrativa clara ha sido un territorio inexplorado para la tecnología, lo que convierte a las personas en la única opción.

¿Algunos ejemplos? El texto de una promoción personalizada que ha sido escrita por un especialista, la descripción de un producto en un site de e-commerce que ha de definirse manualmente; la asociación de keywords que tiene que ser gestionada por diferentes autores y los documentos legales que han de ser analizados por expertos en leyes. Cada tarea añade tiempo y coste al negocio. Sin embargo, con la IA generativa, se pueden gestionar todas estas tareas mediante las máquinas, impulsando la agilidad al tiempo que liberan a las personas para dedicarlas a actividades de más valor.

red neuronal
Aunque la IA generativa puede mejorar la agilidad del retail de muchas maneras, existe un factor común para el éxito: apoyo y aceptación por parte de los trabajadores. 

 

Seis formas en las que IA generativa puede mejorar la agilidad

  • Desarrollando contenido de producto. En la actualidad, generar imágenes y descripciones de producto, así como los metadatos asociados es una tarea manual que consume mucho tiempo. La IA generativa puede producir imágenes de productos con la ayuda de modelos o sin ellos, mejorar las existentes y generar tanto descripciones de productos como metadatos relacionados. El resultado: se acorta el tiempo de salida al mercado de los nuevos productos y se aumenta la productividad en hasta un 40%. Cognizant trabaja estrechamente con una de las principales compañías de CPG del mundo para crear metadatos de producto relevantes utilizando la IA generativa y, al hacerlo, mejora la visibilidad de los productos durante las búsquedas.
  •  Ofreciendo conocimiento a los clientes. Las operaciones de retail contienen mucha información sin explotar. La IA generativa puede aprovechar este conocimiento y trabajar junto con los empleados, proporcionándoles instrucciones expertas y contextualizadas y las mejores prácticas. Por ejemplo, un ingeniero de mantenimiento en un centro de distribución puede conseguir la asistencia para reparar el equipo. Cognizant ha implementado una aplicación de consultoría de ingeniería basada en la IA generativa para una gran fabricante que ayude a los técnicos de servicio a realizar las operaciones cotidianas de servicios de forma eficiente.
  • Optimizando y mejorando los contact centers de retail. La IA generativa mejorará los chatbots inteligentes gracias a su habilidad para entender las reclamaciones difíciles, interpretar sentimientos, conversar con empatía y proporcionar las soluciones adecuadas. También puede reducir el esfuerzo manual mediante la automatización del descubrimiento de datos y la redacción de respuestas por correo a los clientes.
  • Creando campañas de marketing personalizado a escala. Desarrollar manualmente contenido creativo a medida es muy costoso y muy intensivo en tiempo. La IA generativa puede aprovechar los datos del cliente para generar contenido personalizado de campaña, industrializando la creación de comunicaciones personalizadas en tiempo real.  
  • Modernizando la TI legacy. Las tecnologías legacy siguen siendo prevalentes en el retail. Pero mientras estas tecnologías legacy necesitan modernizarse, es importante no perder “el ingrediente secreto” con el que los sistemas legacy aportan ventaja competitiva y valor. La IA generativa puede aplicar la ingeniería inversa al valor añadido de los sistemas al tiempo que convierte el código heredado en estándares modernos, acelerando la modernización.
  • Automatizando los procesos de abastecimiento. La demanda de abastecimiento de retail exige análisis de contratos con terceras partes, como proveedores de productos, logística y tecnología. La capacidad de la IA generativa para extraer y comparar información de diferentes documentos y resumir las conclusiones automatizará los esfuerzos manuales.  

Las diferentes áreas de aplicación aportan valor diferente al negocio, así como riesgos y complejidad de implementación. Cognizant tiene un framework detallado a través del cual las organizaciones pueden evaluar estos factores para priorizar preseleccionar y crear una hoja de ruta para sus programas de IA generativa.

Aunque la IA generativa puede mejorar la agilidad del retail de muchas maneras, existe un factor común para el éxito: apoyo y aceptación por parte de los trabajadores. A menos que las personas de toda la empresa adopten las nuevas formas de trabajar y colaborar con la IA generativa, no se obtendrán los beneficios potenciales. 

Lo más importante es que las organizaciones adapten sus nuevos modelos operativos para que se centren en los resultados empresariales y desarrollen una cultura positiva en torno a la IA generativa.


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