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¿Por qué hay tanta gente en retail que le tiene miedo a la IA?

Ene 25, 2021 3 min.

Este artículo fue publicado originalmente en RetailWire.

Aunque la inteligencia artificial (IA) no es algo nuevo – apareció en los 50 – sí es cierto que últimamente se ha convertido en trending topic. Esto se debe principalmente a que ahora disponemos de los datos y del poder computacional para usar la IA de forma eficiente. Los retailers actuales pueden aprovechar la IA para mejorar y optimizar los procesos de negocio, pero también hay mucha desinformación sobre la tecnología que debería ser abordada.

No me sorprende, por ejemplo, que empleados de retail estén preocupados porque creen que la IA podría afectarles negativamente y poner en peligro sus puestos de trabajo. Según un estudio reciente de KPMG, solo el 26% de los trabajadores de retail apoya la adopción de la IA. Y este es sólo un ejemplo – la prensa está llena de artículos en los que se da a entender que la IA es el gran solucionador de problemas que asumirá el pensamiento y la intervención humana en todos los ámbitos.

Sencillamente, esto no es cierto. Pero como es una percepción errónea y un miedo común, hemos de alejarnos de las charlas sobre IA y el servicio al cliente (enseguida pensamos en robots por los pasillos preparados para hablar con los clientes y reponer ellos mismos las estanterías); y en vez de esto, deberíamos centrarnos en cómo puede usarse la IA para recopilar e interpretar datos y cómo esos resultados pueden mejorar, que no reemplazar, los procesos de retail existentes.

El retail trata principalmente sobre el flujo de inventario a través de la cadena de suministro. La incorporación de la IA en la previsión de la demanda y la optimización del inventario puede mejorar la disponibilidad de producto, reducir las mermas, suavizar el flujo de productos y mejorar la eficiencia operativa en los centros de distribución y en las tiendas. Puede ayudar a producir mejores pronósticos de demanda que reflejan de forma precisa el impacto de las promociones, la canibalización e incluso los cambios en la meteorología. También puede optimizar los pedidos para minimizar las mermas a la vez que se evitan las roturas de stock y asegurando las curvas de lanzamiento o terminación cuando cambia el surtido del retailer.

Y más. Cuando la IA se integra en el software de optimización de las jornadas laborales, la creación de los horarios requiere de mucho menos tiempo y es mucho más precisa. Los retailers pueden desarrollar rápidamente los horarios de los turnos de trabajos que dan soporte tanto a las iniciativas de negocio como a las necesidades humanas usando los datos de pronóstico y teniendo en cuenta las leyes contractuales locales y los requisitos de trabajo individuales. Con la IA asistiendo este proceso, el estrés provocado por tener un exceso o una escasez de empleados puede casi eliminarse, al tiempo que ofrece a las tiendas asociadas unas horas de trabajo más predecibles.

La IA realmente reluce cuando se incorpora al software para recopilar datos que puede usarse para mejorar trabajos y procesos existentes y, a su vez, la vida de las personas involucradas. Si se entrega de forma correcta, casi todo el mundo – y no solo los matemáticos y científicos de datos – puede interpretar y usar estos datos para avanzar en un proyecto o mejorar un proceso.

¿Cuál es el futuro de la IA en los próximos 10, 20 ó 50 años? No creo que nadie lo sepa en este momento. Se puede especular, pero yo no lo veo como un sustituto de las personas. Los que trabajan en retail deberían preguntarse: “si quiero avanzar ¿Cómo adopto la IA y obtengo lo mejor de ella?” No debería verse como un riesgo, ni como una amenaza, sino cómo una herramienta de ayuda.

La buena noticia es que, según KPMG, “el 85% de los retailers cree que la IA tiene el potencial para mejorar significativamente la eficiencia operativa”. Sin embargo, la adopción en la industria es lenta por todas las barreras que he ido comentando. ¿Qué podemos hacer para mejorar la percepción que se tiene sobre la IA?

Autor

Andrew Blatherwick

Chairman Emeritus and Advisor