Principales oportunidades de la IA Generativa y Chat GPT en la distribución automática

HOSTELVENDING.COM 17/07/2023.- El auge del New Retail y la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) están cambiando radicalmente la forma en que las empresas del sector operan y se relacionan con los clientes. La combinación de la IA Generativa (IAG), con ChatGPT como uno de sus máximos exponentes, abren nuevas oportunidades y planteando desafíos emocionantes para el sector minorista, incluso para la distribución automática.

En un mundo digitalizado en constante evolución, los minoristas se enfrentan al desafío de aprovechar la enorme cantidad de datos disponibles para mejorar la experiencia del cliente y aumentar su rentabilidad. La IAG, junto con otras tecnologías innovadoras o tradicionales, ofrece un potencial increíble en la industria, tanto en mejoras operativas como en innovaciones disruptivas.

“En un entorno de constante innovación, las minoristas necesitan ser tremendamente ágiles en identificar las innovaciones útiles de las modas. El reto no suele ser tecnológico, sino de aplicación, ya que estas tecnologías deben desplegarse de manera coherente y adecuada para asegurar la ventaja competitiva diferencial que son capaces de ofrecer”, explica Eduardo Aramburu, director general de re_evolución digital.

Aplicaciones potenciales de la IA Generativa en el new retail

Una de las aplicaciones clave de la IAG en el retail es la utilización de asistentes avanzados para la atención al cliente. Estos asistentes pueden agilizar la respuesta a consultas, mejorar la resolución de problemas recurrentes y enriquecer la experiencia general del cliente. También se pueden utilizar tutoriales guiados para ayudar a los clientes a aprovechar al máximo los productos, y asistentes de telemarketing que faciliten la captación y venta de productos de manera efectiva y rentable.

Por otro lado, la IAG tiene el potencial de generar comunicaciones, ofertas y materiales promocionales personalizados, basados en información predefinida. Esto elimina tareas repetitivas y mejora la productividad de los comerciales. La generación de informes de tendencias también puede ser automatizada, lo que apoya al área comercial, mejora su capacitación y proporciona contexto para las diferentes campañas. Incluso se pueden crear personal shoppers virtuales que brinden una experiencia de compra personalizada y eficiente.

Elementos a tener en cuenta del despliegue de estas innovaciones

Sin embargo, el despliegue efectivo de la IAG en el sector minorista no es tarea fácil. Los minoristas deben tener en cuenta varios aspectos clave. En primer lugar, la IAG no tiene experiencia real y solo "sabe hablar, pero no sabe lo que dice". Su potencial depende de cómo se la entrena en base a modelos y datos de negocio reales. Además, para generar valor, la IAG debe integrarse en el ecosistema de gestión de la organización, comunicándose con los sistemas internos y los canales de comunicación con los clientes, como los chatbots.

Consejos para aplicar esta tecnología sin morir en el intento

Es fundamental establecer los cimientos adecuados para aprovechar al máximo la IAG y otras tecnologías. Los minoristas deben aplicar estas innovaciones de manera acertada, identificando las necesidades que pueden resolver y demostrando su valor.

Algunos consejos para lograrlo incluyen:

• Pilotos inspiracionales: al ser difícil de visualizar en ciertas ocasiones, se recomienda realizar pilotos inspiracionales que muestren las capacidades de la IAG.
• Ideación colaborativa: llevar a cabo una ideación colaborativa con expertos de la organización.
• Orquestar un proceso continuo de ejecución, medición y aprendizaje.
• Asegurarse de contar con los mecanismos necesarios para activar los beneficios potenciales de la IAG.

¿Cómo sería su aplicación en la distribución automática?

Además, la aplicación de estas tecnologías también podría extenderse al ámbito de la distribución automática, donde la IAG desempeñaría un papel crucial en la optimización de los procesos de selección, empaquetado y entrega de productos, mejorando la eficiencia y la precisión en toda la cadena de suministro.

Mencionamos algunas formas en que estas tecnologías pueden ser utilizadas:

• Atención al cliente automatizada: Mediante el uso de ChatGPT, se puede implementar un sistema de atención al cliente automatizado en las máquinas expendedoras o en los sistemas de distribución automática. Los usuarios tendrían un canal directo y eficiente para interactuar con el chatbot para obtener respuestas a sus preguntas, resolver problemas o recibir recomendaciones sobre los productos disponibles. Esto mejora la experiencia del cliente y reduce la necesidad de intervención humana para resolver consultas básicas.
• Recomendaciones personalizadas: La IA generativa puede ser utilizada para analizar los datos de compra y preferencias de los clientes y generar recomendaciones personalizadas en tiempo real. Basándose en el historial de compras y el perfil del cliente, el sistema de distribución automática puede sugerir productos específicos que se ajusten a sus preferencias, mejorando así la relevancia de la oferta y aumentando las posibilidades de venta adicional.
• Gestión de inventario y reposición automática: Utilizando algoritmos de IA generativa, el sistema de distribución automática puede analizar los patrones de demanda, el nivel de inventario y otros factores relevantes para predecir cuándo es necesario reponer los productos en la máquina automática.
• Optimización de rutas de distribución: otro beneficio de esta aplicación sería la optimización de las rutas de distribución de los vehículos que reabastecen las máquinas expendedoras. Mediante el análisis de datos en tiempo real, como el tráfico, la demanda de productos y la disponibilidad de productos en diferentes ubicaciones, el sistema puede generar rutas óptimas que minimicen los costos de transporte y maximicen la eficiencia en la reposición de los productos.
• Mantenimiento predictivo: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, la IA generativa es capaz analizar los datos recopilados de sensores y sistemas de monitoreo de las máquinas expendedoras para predecir posibles problemas o fallas antes de que ocurran. ¿En qué se traduce esto? En la planificación proactiva del mantenimiento y la reparación; o en o tras palabras: en la eliminación de incidencias en el funcionamiento de las máquinas.