Os 5 principais desafios de IA no comércio eletrônico e no varejo

A inteligência artificial promete transformar o varejo e o comércio eletrônico, ajudando a personalizar a jornada do cliente, criar experiências imersivas e agilizar funções essenciais como o gerenciamento de estoque.

No entanto, a implementação eficaz da IA ​​não deixa de ter a sua quota-parte de desafios para as marcas. Aqui estão alguns dos principais obstáculos:

1. Dados ruins ou insuficientes
2. Riscos de segurança e preocupações éticas
3. Falta de confiança do cliente
4. Integração com sistemas existentes
5. Falta de habilidades de IA

Vamos examinar esses desafios e as maneiras pelas quais os varejistas podem superá-los.

Não é tão inteligente: dados ruins prejudicam a IA

A IA depende de dados acessíveis e de alta qualidade. Bons dados garantem a eficácia da IA ​​em sistemas de varejo que vão desde análise de clientes, serviços de armazém, atendimento e entrega – são a base para insights e previsões precisas.

Um dos principais casos de uso de IA no varejo é moldar jornadas omnicanal personalizadas dos clientes. Ao analisar o comportamento e as preferências do cliente em diferentes canais – online e offline – a IA pode fornecer uma experiência perfeita e personalizada para cada cliente.

A IA também é uma ferramenta poderosa para pesquisa de concorrentes. Usar a IA para analisar estratégias de preços, ofertas de produtos e táticas de marketing dos concorrentes fornece uma compreensão mais abrangente do mercado e identifica áreas de diferenciação e vantagem.

No entanto, a eficácia destes sistemas de IA está intrinsecamente ligada à qualidade e disponibilidade dos dados que os alimentam. Se os dados forem pobres, imprecisos ou esparsos, os insights da IA ​​serão falhos ou incompletos.

A gigante online Amazon aproveita com sucesso o poder dos dados de alta qualidade para impulsionar seus mecanismos de recomendação, fornecendo sugestões de produtos personalizadas para aumentar a satisfação do cliente e aumentar as vendas.

Para manter um fluxo consistente de dados fiáveis ​​para aplicações de IA, as empresas devem investir em infraestruturas de dados robustas, dar prioridade à implementação de políticas rigorosas de governação de dados e implementar ferramentas de limpeza de dados.

Essas etapas ajudam a garantir que os dados coletados não sejam apenas de alta qualidade, mas também estejam prontamente disponíveis para processos orientados por IA.

Riscos de segurança e considerações éticas

A implementação da IA ​​acarreta várias preocupações de segurança e considerações éticas. Aqui estão os riscos mais comuns:

1. Risco de conformidade: o não cumprimento dos regulamentos de privacidade de dados pode levar a sanções legais e prejudicar a reputação de uma empresa.
2. Risco de violação de dados: existe a possibilidade de vazamento de informações confidenciais dos clientes, o que pode levar a perdas financeiras e prejudicar gravemente a confiança dos clientes.
3. Tomada de decisões tendenciosa: a IA pode perpetuar a discriminação se for treinada com base em dados tendenciosos, levando a resultados injustos e potenciais problemas jurídicos.
4. Falta de transparência: Os sistemas opacos de IA podem dificultar a compreensão dos processos de tomada de decisão, minando a confiança dos clientes e das partes interessadas.
5. Preocupações éticas: Questões relacionadas com privacidade, consentimento e ações orientadas pela IA podem criar uma desconexão entre uma empresa e os seus clientes ou funcionários.

A resolução destas questões exige que as empresas tomem medidas ativas, cada uma com o seu benefício correspondente:

• As revisões regulares das práticas de dados e o investimento em software de conformidade de privacidade podem ajudar as empresas a evitar problemas jurídicos e a construir a confiança dos clientes.
• Medidas robustas de segurança de dados não apenas protegem os clientes, mas também protegem as empresas contra danos financeiros e à reputação.
• Garantir a diversidade nos conjuntos de dados e implementar técnicas de detecção de preconceitos pode levar a resultados mais justos e melhorar a experiência do cliente.
• Fornecer informações sobre como a IA toma decisões pode fornecer transparência para construir confiança e facilitar a correção de erros.
• Auditorias éticas regulares e o estabelecimento de diretrizes éticas podem alinhar as operações de IA com os valores da empresa, melhorando a reputação da marca.

Superando problemas de aceitação e confiança do cliente

Os varejistas podem estar ansiosos para usar IA, mas isso não significa que todos os clientes a aceitem. Alguns são suspeitos, por um bom motivo (veja acima). Outros podem não ficar entusiasmados com a perspectiva de lidar com robôs o tempo todo.

Stitch Fix, um serviço online de estilo pessoal, oferece um exemplo de como acertar a IA e conquistar a confiança do cliente. A empresa comunica abertamente como usa IA e dados do cliente para impulsionar o serviço personalizado.

Stitch Fix também é ótimo para percorrer a linha delicada entre o uso de dados para sugerir produtos e proteger as informações do cliente, o que aumenta ainda mais a confiança.

Para promover a confiança e a aceitação do cliente, as empresas devem considerar estas etapas:

• Aumente a transparência nas operações de IA , informando aos clientes como funcionam os aplicativos de IA e como seus dados são usados.
• Garantir a privacidade dos dados dos clientes , implementando sistemas seguros de armazenamento de dados e criptografia robusta de dados,
• Construir sistemas e soluções de IA confiáveis ; testes e atualizações regulares do sistema podem garantir que os aplicativos de IA funcionem de forma consistente e precisa.
• Informe regularmente os clientes sobre os avanços da IA ​​e seus benefícios.
• Busque feedback dos clientes sobre os sistemas de IA e faça os ajustes necessários com base em suas respostas.

Fazer com que a IA funcione com sistemas e processos existentes

A integração de sistemas de IA com a infraestrutura existente pode ser complexa e desafiadora. A integração bem-sucedida da IA ​​da Amazon em suas operações de armazém serve como um estudo de caso abrangente.

As enormes operações de armazém da Amazon exigem altos níveis de eficiência e precisão. A gigante do varejo usa robôs alimentados por IA para classificar e manusear pacotes, enquanto algoritmos de IA prevêem a demanda de estoque, otimizando seu sistema de gerenciamento de estoque. A IA também alimenta as lojas Amazon Go, onde a visão computacional e as tecnologias de aprendizagem profunda rastreiam o que os clientes escolhem nas prateleiras e o que compram.

Um dos principais desafios enfrentados pela Amazon foi a necessidade de treinamento extensivo da equipe para interagir com robôs e sistemas alimentados por IA. A empresa também precisou atualizar os protocolos de segurança para evitar acidentes envolvendo humanos e robôs. A Amazon abordou essas questões por meio de treinamento e incorporando recursos de segurança em seus robôs, como sistemas para evitar obstáculos.

Após a integração da IA, a Amazon obteve maior eficiência em suas operações de armazém, levando a economia de custos e maior satisfação do cliente devido a prazos de entrega mais rápidos.

Preenchendo a lacuna de talentos em IA

A crescente procura de competências em IA ultrapassa a oferta, criando uma lacuna de talentos na indústria. No entanto, existem maneiras pelas quais as empresas podem resolver esse problema.

• Aprimoramento de habilidades . Quando equipados com habilidades de IA, os atuais membros da equipe que já estão familiarizados com as operações e a cultura da empresa podem ser inestimáveis.
• A parceria com instituições académicas pode gerar um novo fluxo de talentos em IA. Ao patrocinar laboratórios, oferecer estágios ou criar bolsas de estudo, as empresas podem atrair graduados promissores de programas de IA e ciência de dados.
• Cultivar uma cultura de trabalho inclusiva, flexível e inovadora é fundamental para atrair e reter profissionais de IA.
• Adotar o trabalho remoto também pode ampliar significativamente o conjunto de talentos, permitindo que as empresas aproveitem a experiência global em IA, promovendo a diversidade e a inovação.

O futuro da IA ​​e do varejo

Apesar dos desafios na implementação da IA ​​no comércio eletrónico e na indústria retalhista, as recompensas são consideráveis.

As empresas que enfrentam com sucesso estes desafios procuram uma eficiência sem precedentes; eles também poderão fornecer experiências altamente personalizadas aos clientes. A exploração e adoção contínuas da IA ​​serão fundamentais para manter uma vantagem competitiva neste setor em rápida evolução.