Los 5 principales desafíos de la IA en el comercio electrónico y el comercio minorista

La inteligencia artificial promete transformar el comercio minorista y el comercio electrónico al ayudar a personalizar el recorrido del cliente, crear experiencias inmersivas y optimizar funciones básicas como la gestión de inventario.

Sin embargo, la implementación efectiva de la IA no está exenta de desafíos para las marcas. Estos son algunos de los principales obstáculos:

1. Datos malos o insuficientes
2. Riesgos de seguridad y preocupaciones éticas
3. Falta de confianza del cliente
4. Integración con sistemas existentes.
5. Falta de habilidades de IA

Examinemos estos desafíos y las formas en que los minoristas pueden superarlos.

No tan inteligente: los datos deficientes paralizan la IA

La IA depende de datos accesibles y de alta calidad. Los buenos datos garantizan la eficacia de la IA en los sistemas minoristas que van desde análisis de clientes, servicios de almacén, cumplimiento y entrega: es la piedra angular para obtener información y pronósticos precisos.

Uno de los principales casos de uso de la IA en el comercio minorista es dar forma a recorridos omnicanal personalizados para los clientes. Al analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes en diferentes canales, tanto en línea como fuera de línea, la IA puede brindar una experiencia perfecta y personalizada para cada cliente.

La IA también es una herramienta potente para la investigación de la competencia. El uso de IA para analizar las estrategias de precios de la competencia, las ofertas de productos y las tácticas de marketing proporciona una comprensión más completa del mercado e identifica áreas de diferenciación y ventaja.

Sin embargo, la eficacia de estos sistemas de IA está intrínsecamente ligada a la calidad y disponibilidad de los datos de los que se alimentan. Si los datos son deficientes, inexactos o escasos, los conocimientos de la IA serán defectuosos o incompletos.

El gigante en línea Amazon aprovecha con éxito el poder de los datos de alta calidad para impulsar sus motores de recomendación, ofreciendo sugerencias de productos personalizadas para aumentar la satisfacción del cliente y aumentar las ventas.

Para mantener un flujo constante de datos confiables para las aplicaciones de IA, las empresas deben invertir en una infraestructura de datos sólida, priorizar la implementación de políticas estrictas de gobernanza de datos e implementar herramientas de limpieza de datos.

Estos pasos ayudan a garantizar que los datos recopilados no solo sean de alta calidad, sino que también estén fácilmente disponibles para los procesos impulsados ​​por la IA.

Riesgos de seguridad y consideraciones éticas.

La implementación de la IA conlleva varios problemas de seguridad y consideraciones éticas. Estos son los riesgos más comunes:

1. Riesgo de cumplimiento: no cumplir con las regulaciones de privacidad de datos podría dar lugar a sanciones legales y dañar la reputación de una empresa.
2. Riesgo de violación de datos: existe la posibilidad de que se filtre información confidencial del cliente, lo que podría provocar pérdidas financieras y dañar gravemente la confianza del cliente.
3. Toma de decisiones sesgada: la IA puede perpetuar la discriminación si se entrena con datos sesgados, lo que genera resultados injustos y posibles problemas legales.
4. Falta de transparencia: Los sistemas de IA opacos pueden dificultar la comprensión de los procesos de toma de decisiones, erosionando la confianza de los clientes y las partes interesadas.
5. Preocupaciones éticas: las cuestiones relacionadas con la privacidad, el consentimiento y las acciones impulsadas por la IA pueden crear una desconexión entre una empresa y sus clientes o empleados.

Para abordar estos problemas es necesario que las empresas tomen medidas activas, cada una con su correspondiente beneficio:

• Las revisiones periódicas de las prácticas de datos y la inversión en software de cumplimiento de privacidad pueden ayudar a las empresas a evitar problemas legales y generar confianza con los clientes.
• Las sólidas medidas de seguridad de los datos no sólo protegen a los clientes, sino que también protegen a las empresas de daños financieros y de reputación.
• Garantizar la diversidad en los conjuntos de datos e implementar técnicas de detección de sesgos puede generar resultados más justos y mejorar la experiencia del cliente.
• Proporcionar información sobre cómo la IA toma decisiones puede brindar transparencia para generar confianza y facilitar la corrección de errores.
• Las auditorías éticas periódicas y el establecimiento de directrices éticas pueden alinear las operaciones de IA con los valores de la empresa, mejorando la reputación de la marca.

Superar los problemas de confianza y aceptación del cliente

Los minoristas pueden estar deseosos de utilizar la IA, pero eso no significa que todos los clientes la agradezcan. Algunos sospechan, por buenas razones (ver arriba). Es posible que a otros no les entusiasme la perspectiva de tener que lidiar con robots todo el tiempo.

Stitch Fix, un servicio de diseño personal en línea, ofrece un ejemplo de cómo utilizar correctamente la IA y ganarse la confianza del cliente. La empresa comunica abiertamente cómo utiliza la inteligencia artificial y los datos de los clientes para impulsar el servicio personalizado.

Stitch Fix también es excelente para recorrer la delicada línea entre el uso de datos para sugerir productos y proteger la información del cliente, lo que aumenta aún más la confianza.

Para fomentar la confianza y la aceptación del cliente, las empresas deben considerar estos pasos:

• Mejore la transparencia en las operaciones de IA informando a los clientes cómo funcionan las aplicaciones de IA y cómo se utilizan sus datos.
• Garantice la privacidad de los datos de los clientes mediante la implementación de sistemas seguros de almacenamiento de datos y un cifrado de datos sólido.
• Construir sistemas y soluciones de IA confiables ; Las pruebas y actualizaciones periódicas del sistema pueden garantizar que las aplicaciones de IA funcionen de manera consistente y precisa.
• Informe periódicamente a los clientes sobre los avances de la IA y sus beneficios.
• Busque comentarios de los clientes sobre los sistemas de inteligencia artificial y realice los ajustes necesarios en función de sus respuestas.

Hacer que la IA funcione con sistemas y procesos existentes

La integración de sistemas de IA con la infraestructura existente puede resultar compleja y desafiante. La exitosa integración de la IA de Amazon en sus operaciones de almacén sirve como un caso de estudio completo.

Las enormes operaciones de almacén de Amazon requieren altos niveles de eficiencia y precisión. El gigante minorista utiliza robots impulsados ​​por IA para clasificar y manipular paquetes, mientras que los algoritmos de IA predicen la demanda de existencias, optimizando su sistema de gestión de inventario. La IA también impulsa las tiendas Amazon Go, donde la visión por computadora y las tecnologías de aprendizaje profundo rastrean lo que los clientes eligen de los estantes y lo que compran.

Uno de los principales desafíos que enfrentó Amazon fue la necesidad de una amplia capacitación del personal para interactuar con robots y sistemas impulsados ​​por inteligencia artificial. La empresa también necesitaba actualizar los protocolos de seguridad para prevenir accidentes que involucraran a humanos y robots. Amazon abordó estos problemas mediante capacitación e incorporando funciones de seguridad en sus robots, como sistemas para evitar obstáculos.

Después de la integración de la IA, Amazon experimentó una mayor eficiencia en sus operaciones de almacén, lo que generó ahorros de costos y una mayor satisfacción del cliente debido a tiempos de entrega más rápidos.

Cerrar la brecha de talento en IA

La creciente demanda de habilidades de IA supera la oferta, creando una brecha de talento en la industria. Sin embargo, hay formas en que las empresas pueden abordar este problema.

• Mejora de habilidades . Cuando están equipados con habilidades de IA, los miembros actuales del equipo que ya están familiarizados con las operaciones y la cultura de la empresa pueden resultar invaluables.
• La asociación con instituciones académicas puede generar una nueva afluencia de talento en IA. Al patrocinar laboratorios, ofrecer pasantías o crear becas, las empresas pueden atraer graduados prometedores de programas de inteligencia artificial y ciencia de datos.
• Cultivar una cultura laboral inclusiva, flexible e innovadora es clave para atraer y retener profesionales de la IA.
• Adoptar el trabajo remoto también puede ampliar significativamente la reserva de talento, permitiendo a las empresas aprovechar la experiencia global en IA, fomentando la diversidad y la innovación.

El futuro de la IA y el comercio minorista

A pesar de los desafíos que plantea la implementación de la IA en el comercio electrónico y la industria minorista, las recompensas son considerables.

Las empresas que superan con éxito estos desafíos buscan una eficiencia sin precedentes; También podrán brindar experiencias altamente personalizadas a los clientes. La exploración y adopción continua de la IA será clave para mantener una ventaja competitiva en este sector en rápida evolución.