DF Lab / Cómo la Inteligencia Artificial está cambiando el retail chileno

El retail es el sector económico que en Chile ha liderado la adopción de las nuevas tecnologías. En un lejano 1991, por ejemplo, debutaron en la industria el código de barras y los lectores láser. Hoy, la industria ha entrado en una nueva era de la mano de la Inteligencia Artificial (IA). Ésta ha generado una transformación significativa en sus procesos, la prospección y resultados de las ventas, y ha incrementado la eficacia y la productividad para responder a las demandas de los clientes -un nuevo comprador-.

 Juniper Research estima que en 2022 las inversiones del retail en IA a nivel global llegarán a US$7.3 billones, con el objetivo de transformar digitalmente sus operaciones, formas de trabajo y labores de análisis para adelantar a su competencia. En Chile, se están viendo desarrollos de herramientas con IA principalmente en gestión inteligente de stock, demanda de usuarios y combate a fraude.

 El primero es crítico. Las empresas manejan una amplia cartera de productos y un gran volumen de inventarios, por lo que requieren contar con herramientas de análisis de datos que se correlacionen en tiempo real con las ventas, reposiciones y pedidos de los clientes. Para el retail es imposible gestionar el stock con técnicas manuales. Es difícil (por no decir imposible) rastrear todos sus detalles. La IA y el machine learning monitorean la cadena de suministros y ventas, analizando cada proceso y enviando alertas para reponer productos o identificar con anticipación el stock.

 Por otro lado, con la masificación del e-commerce, las firmas han tenido que responder a los reclamos, al mismo tiempo que ha aumentado la competencia interna por la alta demanda de productos. Esto ha generado un incremento de incidentes logísticos, con errores o retrasos en los pedidos. Durante la pandemia estos problemas quedaron en evidencia. Las soluciones basadas en IA permiten contar con herramientas que predicen el comportamiento de la demanda y las intenciones de compra, ofreciendo recomendaciones basadas en data a partir de los indicadores clave de rendimiento o KPIs (Key Performance Indicators), experiencia de usuario y atención al cliente. Esta tecnología estudia a los clientes y permite realizar cruces de variables complejas al instante y así ofrecer a las empresas las recomendaciones específicas para que se puedan tomar decisiones acertadas en los próximos ciclos de demanda.

Y quizás lo más preocupante ha sido el incremento de casos de fraudes, como robos de tarjetas o cuentas. Un 40% de las marcas de retail en Estados Unidos admitió que el fraude digital es una de las causas que ha impedido la expansión de sus negocios digitales, según Business Wire. La IA y el machine learning también cuentan con soluciones que tienen la capacidad de identificar casos de fraude en línea, ya que pueden analizar las compras a través de la base de datos de usuarios del negocio para correlacionar sus hábitos y rutinas con posibles movimientos o transacciones anómalas.