Predictive,Analytics,Web,Big,Data,Industry,4.0.,Smart,Industrial,Digital

Análisis predictivo e inteligencia artificial: 3 aplicaciones que anuncian su gran futuro

Comparte nuestro contenido

El uso del análisis predictivo en el sector retail no es nuevo, debe rondar ya una década desde la primera vez que leímos o escuchamos la anécdota de “los pañales y la cerveza”, uno de los clásicos al igual que las tres “Vs” provenientes del imaginario de Big Data. Pero, lo que sí puede considerarse como novedad es lo que sucede cuando la inteligencia artificial participa en el proceso de forma activa y aporta a la operación.

Primero comencemos por reconocer qué es el análisis predictivo y cómo ha evolucionado:  El análisis predictivo es el método estadístico que a través de la cobertura de datos de hechos que ya sucedieron o están sucediendo puede obtener conclusiones de cómo se va a desarrollar determinada actividad o qué tanto cambiará un comportamiento en el futuro. Para obtener estas conclusiones, es necesario utilizar algoritmos que cada día involucran más procesos de inteligencia artificial. Adquirir la capacidad de poder predecir un comportamiento, depende de una gran cantidad de variables que no sería factible que un humano pudiera tomarlas todas en cuenta conscientemente en un momento dado, por lo que la automatización inteligente toma ventaja en este proceso.

Ahora, otro factor es cómo funciona la inteligencia artificial predictiva: La inteligencia artificial no pretende solamente crear robots con características de humanos que sean capaces de llevar a cabo todas las actividades que los seres humanos no quieran hacer. En realidad, la inteligencia artificial está usando un contexto más específico: así como los humanos pensamos, las máquinas también pueden aprender a pensar. De eso trata el “machine learning”, también conocido como aprendizaje automatizado.

Pero la inteligencia artificial predictiva va más allá. El machine learning se encarga de que una máquina adquiera la capacidad de aprender a clasificar, agrupar y calcular, en base al desarrollo de algoritmos diseñados a partir de un conjunto de datos que se le ha proporcionado previamente. En este punto comienza la activación y relevancia agregada del análisis predictivo que se encarga de “interpretar” y llevar a la práctica (accionar) en base a todos los datos obtenidos.

Cuando esto se aplica a la operación de una empresa enfocada en retail, a la vez que el entorno se sofistica, también lo hacemos nosotros. El cliente/shopper aprende. Las empresas necesitan recurrir a la expresión más ágil del análisis predictivo, la que presenta el nivel de automatización más elevado de la inteligencia artificial.

Análisis predictivo

La inteligencia artificial permite, al análisis predictivo y a las organizaciones del sector retail, dar respuesta a sus problemas más urgentes, como los relacionados con:

1.-Ubicación del comercio

Si hasta ahora ya se empleaba el análisis predictivo para determinar dónde abrir una tienda, hoy día, este tipo de decisiones se pueden optimizar con la ayuda de la inteligencia artificial.  El hecho que verdaderamente marca a diferencia con el análisis predictivo tradicional es que la IA puede, además de obtener y procesar este conocimiento, proporcionar a los minoristas una comprensión del porqué de esa decisión, basado en comportamientos recabados del shopper, en base a la identificación de los impulsores más importantes y las variables críticas que contribuyen al marcar la opción recomendada como idónea.

2.-Dotación de personal

en teoría, durante el año no hace falta análisis predictivo para conocer cuántos empleados se necesitan en el establecimiento para cubrir las necesidades de los clientes, pero con la inteligencia artificial se va más allá y es posible conocer con exactitud cuántos trabajadores harán falta cada día y en qué áreas serán más necesarios. El resultado es un menor coste para el minorista y una mejor experiencia en la tienda para el shopper

3.-Gestión de inventario 

Esta área en particular es un desafío para cualquier organización, sea mediana o grande. Para los responsables de estas áreas en el sector del retail. encontrar el equilibrio es difícil y, cualquier error puede causar un impacto significativo sobre los flujos de ingresos. Para evitar estos riesgos hacen falta modelos de predicción que muestren qué artículos se precisarán y dónde serán requeridos, lo cual puede implicar varios almacenes, varios centros de distribución y una cantidad altas de puntos de venta.

En el proceso arriba mencionado, las variables son muchas “a cuadrar”, así que plantearse el uso de la inteligencia artificial para resolver el asunto, en estos tiempos y con la velocidad de respuesta que requiere hoy el retail, la hace indispensable. Así, en base a aplicaciones que construyen modelos de predicción, los minoristas encuentran respuestas que les garantizan la efectividad en sus cadenas de suministro, lo que redunda, al final y cuando el círculo es “virtuoso”, en incremento de ventas, disminución de costes y pérdidas, así como en la mejora progresiva de la rentabilidad.

Esperamos que esta información permita comenzar a comprender cómo y por qué el análisis predictivo y la inteligencia artificial, serán herramientas clave del futuro de cualquier negocio, tenga la dimensión y alcance que tenga.

Autor: Ricardo Cárdenas

CMO PABIS Retail


Comparte nuestro contenido

Dejar un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.