{"id":145574,"date":"2024-09-17T07:30:00","date_gmt":"2024-09-17T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/?p=145574"},"modified":"2024-09-09T11:21:19","modified_gmt":"2024-09-09T09:21:19","slug":"la-ia-en-el-comercio-minorista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/la-ia-en-el-comercio-minorista\/","title":{"rendered":"La IA en el comercio minorista"},"content":{"rendered":"<p>El sector minorista lleva mucho tiempo bajo presi\u00f3n debido a la mayor sensibilidad de los clientes a los precios y a la presi\u00f3n general sobre los m\u00e1rgenes. Para contrarrestarlo, las iniciativas de digitalizaci\u00f3n pretenden optimizar procesos como la planificaci\u00f3n de compras y reaprovisionamientos, estimular ventas adicionales mediante recomendaciones de venta personalizadas y hacer m\u00e1s eficientes los precios y las gamas de productos. El mayor reto es la inmensa cantidad de datos sobre art\u00edculos y clientes. Aunque el big data abre interesantes escenarios de aplicaci\u00f3n para la inteligencia artificial, como las tiendas sin cajeros, la alta calidad de los datos necesaria para ello es crucial, especialmente para los procesos invisibles que se ejecutan en segundo plano.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" data-block-type=\"core\">El reto de la calidad de los datos<\/h2>\n\n\n\n<p>Una dificultad clave para los minoristas es armonizar las ventas en los distintos canales de venta, como las tiendas f\u00edsicas, los mercados en l\u00ednea y las tiendas o ventas por cat\u00e1logo. La cantidad de informaci\u00f3n sobre productos no deja de crecer, al tiempo que la gama de productos est\u00e1 sujeta a cambios constantes. Por tanto, los minoristas tienen que registrar y mutar cada d\u00eda grandes cantidades de nuevos registros de datos de productos con hasta cientos de atributos. Adem\u00e1s, la inclusi\u00f3n de datos estructurados y no estructurados procedentes de im\u00e1genes y v\u00eddeos de productos es cada vez m\u00e1s importante debido al crecimiento del comercio electr\u00f3nico. Este mantenimiento de datos requiere mucho tiempo y es propenso a errores, ya que se basa en la informaci\u00f3n entrante sobre los productos y en las numerosas reglas derivadas de ella. La calidad incorrecta de los datos puede tener consecuencias devastadoras, como entregas incorrectas y precios diferentes para productos id\u00e9nticos. Adem\u00e1s, existe la amenaza de que disminuya la satisfacci\u00f3n del cliente, que se propaga r\u00e1pidamente en la era de las redes sociales.<\/p><div class=\"great-fullsize-content-es\" style=\"margin-left: auto;margin-right: auto;text-align: center;\" id=\"great-2910114332\"><a href=\"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/kit-de-medios\/\" target=\"_blank\" aria-label=\"nl_werbung_800x100_es\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es.jpg\" alt=\"\"  srcset=\"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es.jpg 800w, https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es-400x50.jpg 400w, https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es-768x96.jpg 768w, https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/nl_werbung_800x100_es-100x13.jpg 100w, 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Por ello, los minoristas suelen recurrir a desarrollos internos para ampliar su ERP. Esto se asocia a elevados costes de mantenimiento, menor flexibilidad del sistema y funcionalidades inadecuadas. Los complementos estandarizados que pueden integrarse en el ERP sin modificaciones pueden ofrecer una soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" data-block-type=\"core\">Extensiones normalizadas de la IA<\/h2>\n\n\n\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico, una subdisciplina de la inteligencia artificial, permite crear y adaptar reglas de prueba de forma flexible y sin implicar al departamento inform\u00e1tico. Los algoritmos identifican reglas de verosimilitud, realizan correcciones de errores de forma aut\u00f3noma o hacen autom\u00e1ticamente sugerencias de correcciones al usuario. La informaci\u00f3n obtenida de este modo vuelve al sistema como datos de entrenamiento, con lo que el sistema aprende gradualmente por s\u00ed mismo la clasificaci\u00f3n correcta.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" data-block-type=\"core\">AI al principio de un desarrollo<\/h2>\n\n\n\n<p>Esta automatizaci\u00f3n parcial mediante inteligencia artificial reduce las tasas de error y los costes del proceso y, en \u00faltima instancia, permite optimizar la reposici\u00f3n o la planificaci\u00f3n de acciones, as\u00ed como la planificaci\u00f3n de surtidos espec\u00edficos para cada tienda. Ahora, los minoristas tambi\u00e9n pueden trabajar con sus proveedores para utilizar datos meteorol\u00f3gicos, de eventos o geodatos con el fin de mejorar la planificaci\u00f3n y la disponibilidad de los productos y perseguir proyectos de cero residuos. La calidad de los datos de los art\u00edculos es, por tanto, especialmente importante para la eficiencia de los procesos de gesti\u00f3n de mercanc\u00edas. El desarrollo continuo y la integraci\u00f3n de soluciones de IA prometen superar eficazmente en el futuro los obst\u00e1culos que a\u00fan existen hoy en d\u00eda y aumentar significativamente el rendimiento de los sistemas. Un mantenimiento sofisticado de los datos maestros allana el camino para aplicaciones de IA orientadas al futuro, como las tiendas just-walk-out, las cestas de la compra inteligentes, los espejos digitales y otras aplicaciones inteligentes que podr\u00edan revolucionar el sector minorista.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.retailsolutions.ch\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">retailsolutions.ch<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial estar\u00e1 en el centro de las futuras transformaciones del sector minorista. 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