Diez impactos de la inteligencia artificial en retail

¿Qué oportunidades genera en el comercio minorista?

Pese a que la inteligencia artificial (IA) está en el inicio de su desarrollo, para el retail supone todo un mundo de oportunidades, ya que, a través de ella, los retailers pueden aprovechar para aumentar conversión, crear cestas más grandes y optimizar costes por adelantado.

En este sentido, Jefferies analiza diez claves para entender cómo impactará la inteligencia artificial en el retail:

1. Autoservicio. Dentro de la restauración, algunos operadores ya están usando la IA para tomar pedidos, lo que podría simplificar los procesos, optimizar mano de obra, aumentar el ticket medio, mejorar el rendimiento o aumentar la fidelidad, entre otros.

2. ‘Personal shopper’. Los servicios de estilismo introducidos recientemente permitirían dar a los clientes mayor confianza en sus compras, lo que se traduciría en más artículos por cesta. En diez años, los consumidores podrán probarse conjuntos completos y decorar sus hogares usando un auricular VR desde cualquier lugar.

3. Gestión de inventario. Los minoristas ya están comenzando a experimentar con tecnología de ventas a través de escaneo, pero dentro de diez años se prevé que la mayoría de los retailers utilicen un sistema de cámaras para eliminar procesos de pago, reducir mermas y controlar mejor las existencias agotadas.

4. Robots en almacenes. Aunque aún se encuentran en etapas tempranas, los robots impulsados por aprendizaje automático están comenzando a utilizarse en los almacenes de las tiendas. 

5. Innovación. La IA también puede ayudar a desarrollar nuevos productos. RVLV ha sido uno de los primeros en incorporar el diseño de IA en su mercancía y ha lanzado recientemente una colección cápsula de edición limitada basada en diseños de IA. 

6. Anticiparse a la demanda. La IA que mejora la personalización podría impulsar la demanda y reducir los costes de marketing. De cara al futuro, la compañía prevé que las empresas de comercio aprovechen la tecnología y los datos de los clientes para mejorar las recomendaciones basándose en transacciones anteriores.

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