Para muchos minoristas, la IA sigue siendo un concepto difuso que podría ayudarnos potencialmente en el futuro. Pero la realidad es que la IA ya está aquí y, en tiempos de incertidumbre económica, puede ayudar a los minoristas a tomar decisiones más precisas. El experto en IA de Pricer, Serge de Gosson de Varennes, enumera las dificultades del sector y ofrece consejo a los minoristas que estén listos para dar el siguiente paso.
En el comercio minorista, predecir las futuras ventas siempre ha sido una lucha, ya que todos los métodos se basan en un historial de ventas y no en otros factores igualmente importantes. Estos métodos se basan en intentar detectar patrones y tendencias en datos anteriores y, después, esperar que se repitan en el futuro.
Faltan factores externos
Por desgracia, estos modelos no son precisos porque no tienen en cuenta factores externos relevantes, como los cambios demográficos, la inflación o los precios de la competencia. Sencillamente, no ha sido posible crear modelos más avanzados que también tengan en cuenta estos factores y ofrezcan una mayor precisión.
El último año, hemos visto más claro que nunca lo vulnerables que son los minoristas ante estos factores externos, con muchos de ellos lidiando con todo, desde cambios en las cadenas logísticas hasta grandes fluctuaciones en el coste de las materias primas.
Abstenerse es más caro
Por lo tanto, los minoristas deben empezar a usar cada vez más los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Al contrario que los métodos tradicionales, ahora es posible hacer mejores predicciones a un precio razonable.
Los nuevos modelos de IA tienen muy pocas limitaciones en cuanto a qué factores pueden introducirse en ellos. Les ofrecen a los minoristas una imagen más precisa. Pero es importante prestar atención para evitar posibles obstáculos en el camino.
Cinco dificultades
- Los modelos de IA necesitan grandes cantidades de información para ser fiables. Si el entrenamiento del modelo incorpora muy pocos datos, sus predicciones serán peores. Sin embargo, hoy en día, estos grandes conjuntos de datos suelen estar disponibles.
- Asegúrese de que sus datos no estén sesgados; por ejemplo, que no tengan una gran tendencia hacia una categoría concreta o representen excesivamente a un tipo concreto de cliente. Esto podría distorsionar el modelo.
- Evite el exceso de adaptación. Este se da cuando se presentan demasiados datos en el entrenamiento del modelo, lo que provoca que se adapte en exceso a estos datos concretos y dificulta las predicciones a partir de nuevos datos.
- Tenga acceso a especialistas con amplios conocimientos. Crear modelos fiables es difícil sin un profundo conocimiento de la matemática y estadística subyacente.
- Tenga las expectativas adecuadas. A menudo es difícil saber cómo se ha llegado a las predicciones que ha recibido, incluso cuando son correctas. Por eso necesita a personas con conocimiento de la industria que determinen si los resultados son razonables y contribuyan a comprender los factores subyacentes.
No solo para unos pocos privilegiados
En cierto sentido, la IA se ha democratizado: ya no son solo los gigantes minoristas globales los que pueden permitirse invertir en IA. Muchas de las herramientas se basan en tecnologías de código abierto y una gran parte del conocimiento existente para almacenar datos, etc., también puede utilizarse para trabajar con IA. Sin embargo, es importante recordar que la inversión en IA debe verse como un proceso continuo, y no como un coste inicial, ya que estos modelos necesitan mantenimiento, aprendizaje y más aprendizaje con sus datos.
A pesar de estas dificultades, la IA supone un enorme potencial para los minoristas. Durante mucho tiempo, los modelos de previsión se volvían obsoletos antes incluso de utilizarlos. 2023 va a ser más complicado que los años anteriores, con aumentos de precios continuos y conflictos en la zona, así como interrupciones en las cadenas logísticas. Por lo tanto, la IA es más necesaria que nunca y es la hora de que los minoristas pasen a la acción.
Publicado el 24 de mayo, 2023
