Cómo AIoT está transformando el comercio minorista:tiendas más inteligentes, mejor servicio y cadenas de suministro optimizadas

El sector minorista no ha sido inmune a la proliferación de dispositivos y sensores habilitados para IoT en las tiendas, los canales de atención al cliente, el almacenamiento y la cadena de suministro. Ahora, los minoristas están recurriendo a la Inteligencia Artificial para aprovechar mejor estos datos.

Como tal, la inteligencia artificial de las cosas (AIoT) está surgiendo como fundamental para los minoristas. ¿Por qué? La combinación de IA con datos de dispositivos IoT ayuda a los minoristas a reinventar la experiencia en la tienda, mejorar la prestación de servicios y mantener la visibilidad del producto en todos los niveles operativos.

En el informe temático Global Data IoT in Retail and Apparel, la creciente integración de la IA en los productos y servicios de IoT en el comercio minorista es inevitable y ya está ocurriendo:"Las capas clave en la cadena de valor de IoT son la física, la conectividad, los datos, las aplicaciones y los servicios. Si bien estas capas son lógicamente discretas, las soluciones de IoT a gran escala están viendo que estos límites lógicos se están desdibujando considerablemente.

Por ejemplo, si bien seguirá habiendo una capa de datos claramente identificable en la parte superior de la pila, una proporción cada vez mayor del procesamiento de datos se produce dentro y en el borde de la red. El desarrollo acelerado de la IA generativa, en particular ChatGPT, ha aumentado la relevancia de la IA en todas las capas de IoT. Por lo tanto, un número creciente de productos y servicios de IoT incorporan IA en sus capacidades, especialmente en interfaces impulsadas por el cliente.

La selección de eventos produce resultados y soluciones en tiempo real

El enrutamiento detallado a través de la transmisión de eventos permite a los sistemas ser más selectivos en lo que analiza la IA para que pueda ser más barato y más reactivo a los eventos. Un evento representa un cambio de estado o una actualización, como la colocación de un artículo en un carrito de compras, el envío de una solicitud de tarjeta de fidelización o el hecho de que un pedido esté listo para enviarse.

Los eventos se “publican” con un tema que indica de qué se tratan y los sistemas pueden “suscribirse” para recibir todos los eventos con temas relevantes. Los sistemas de IA reciben eventos para producir resultados en tiempo real que permiten que se activen automáticamente soluciones/acciones en tiempo real, pero esta fuente de datos también proporciona un flujo para el aprendizaje constante, ya sea mediante la incorporación a una base de datos vectorial o mediante el ajuste del modelo en sí.

Conquistar a las partes interesadas con casos de uso inteligentes

Muchas de las primeras aplicaciones de la IA en el comercio minorista probablemente se centrarán en la IA generativa (Gen-AI) y los modelos de lenguaje grande (LLM). Estos se pueden utilizar para interacciones directas con los clientes a través de aplicaciones de la tienda, interacciones de servicio al cliente omnicanal e incluso para ayudar a los trabajadores en el almacén.

Pero uno de los mayores problemas de la IA basada en LLM actual es que es relativamente cara y lenta. Simplemente enviar datos de IoT a un LLM para su procesamiento rápidamente se volverá difícil de manejar y muy costoso. Los mayores beneficios de la convergencia de la IA y el IoT en el comercio minorista se obtendrán cuando las organizaciones minoristas identifiquen casos de uso inteligentes para ofrecer beneficios a los clientes, al personal y a la empresa en su conjunto.

… y deja que los beneficios hablen por sí solos

Los flujos de IoT que habilitan eventos pueden brindar beneficios a los clientes minoristas y a los empleados en la tienda, a través de canales de atención al cliente e incluso en el almacenamiento.

A continuación presentamos tres casos de uso en los que la convergencia de la IA y el IoT en el comercio minorista, respaldada por la transmisión de eventos, puede marcar una diferencia real.

1) Presentación del trabajador de fábrica conectado

Comenzando en el almacén, la IA puede ayudar en el manejo de excepciones para los trabajadores de la fábrica. La mayoría de los minoristas ahora utilizan algún tipo de dispositivo móvil o tableta en las operaciones de almacenamiento, y estos cuentan con el respaldo de dispositivos IoT en el piso para monitorear el stock y otras tareas relacionadas con el inventario.

Todos ellos proporcionan una gran cantidad de beneficios potenciales de los cuales la IA puede obtener nuevos conocimientos y abordar problemas potenciales. Por ejemplo, una solución Gen-AI podría proporcionar a todos los trabajadores una forma extremadamente sencilla de informar problemas, incidentes o cuasi accidentes o ideas sobre eficiencia. Se trata de información cualitativa, pero una IA basada en un LLM puede luego revisar, clasificar, agrupar y brindar asesoramiento seleccionado a la gerencia.

Respuesta de emergencia en tiempo real para mantener las operaciones seguras

En una situación de emergencia, por ejemplo, también existe la posibilidad de aumentar considerablemente la velocidad a la que las organizaciones pueden responder en tiempo real en el almacén o en la fábrica. Tener un sistema basado en eventos para entregar la información y una IA para transcribirla, mirarla y luego presentarla a la persona relevante lo antes posible podría mejorar la seguridad, el tiempo y el dinero en la fábrica.

Aquí, la malla de eventos puede vincular muchos agentes de IA, cada uno de ellos adaptado a un conjunto específico de eventos. Esto puede ser tan sencillo como suscribirse a todos los eventos que contienen audio sin procesar y utilizar un modelo de voz a texto para crear la transcripción, que luego se publica nuevamente en la malla. Todos estos componentes se comunican de forma asincrónica a través de la malla de eventos utilizando mensajes garantizados para garantizar que no se pierda ningún evento en tránsito y que se entreguen a la persona o dispositivo adecuado para desencadenar una respuesta de emergencia.

2) Comprender mejor las preferencias de los clientes para personalizar la experiencia de compra

AIoT permite a los minoristas aprovechar de forma inteligente los datos de la tienda y de los clientes para ofrecer experiencias de compra altamente personalizadas. Al utilizar la IA para analizar los datos de los clientes desde los dispositivos IoT, los minoristas pueden adaptar las recomendaciones de productos, las ofertas e incluso las experiencias en la tienda a las preferencias individuales. Tomemos el ejemplo de proporcionar un asistente de atención al cliente en la tienda que sepa dónde está el cliente y, lo que es más importante, dónde se encuentra todo lo demás.

Por ejemplo, un cliente podría decirle a la aplicación de la tienda que está buscando construir una cerca. Ya no tienen que esperar a que el representante de la ferretería les indique dónde está el producto que necesitan y cuál deben utilizar. En cambio, un asistente de IA utilizaría información específica de la tienda para brindar una respuesta adaptada a las necesidades de cada cliente. Iría a sus bases de datos, respondería la consulta de forma inteligente y diría:Está bien, ahora que hemos descubierto el tipo de materiales que necesita, caminemos por la tienda y los encontremos.

Maximizar la experiencia del cliente front-end requiere movimiento de datos back-end

Ser capaz de atender estas solicitudes de forma rápida, precisa y eficaz significa que el evento permite toda la información bursátil y el procesamiento de IA. Los clientes necesitan saber en tiempo real si los materiales que necesitan están disponibles, y esto también requeriría el uso contextual de sensores en la tienda para dirigirlos al área de la tienda para encontrar sus productos.

Un enfoque basado en eventos para integrar tanto los datos de este dispositivo como el procesamiento de IA utilizaría una malla de eventos (una red de agentes de eventos interconectados que permite la distribución de información de eventos entre aplicaciones, servicios en la nube y dispositivos) para permitir el procesamiento en tiempo real y conocimientos predictivos. Una vez adquiridos, los eventos también podrían incluir documentación final e instrucciones que expliquen al cliente cómo construir el proyecto requerido cuando llegue a casa.

3) Un agente Copilot de confianza emerge en el centro de contacto

Los centros de atención al cliente modernos ahora cuentan con un copiloto de IA diseñado para brindar un mejor servicio al cliente. Microsoft Copilot, por ejemplo, ahora es inherente a Microsoft 365 y amplía los canales existentes del centro de contacto con IA generativa para mejorar las experiencias de servicio e impulsar la productividad de los agentes.

La IA puede ayudar a procesar llamadas grabadas o en tiempo real al servicio de atención al cliente para resaltar cualquier problema grave que necesite asistencia de emergencia. Tenga en cuenta que no se trata de que la IA reemplace a la persona de atención al cliente, sino que reacciona a los problemas que han surgido en una llamada de persona a persona para proporcionar un contexto en tiempo real sobre el cliente y el problema que está teniendo.

IA habilitada para eventos para agregar aún más contexto para los representantes de servicio al cliente

Al habilitar este copiloto de IA para eventos y vincularlo con los numerosos puntos de datos a lo largo del proceso de servicio al cliente (datos de CRM para el historial del cliente, tipo de dispositivo/canal desde el que se comunican, scripts/protocolos de servicio al cliente e informes de BI), las organizaciones pueden ofrecer nuevos niveles de información en tiempo real al representante de servicio al cliente.

Los agentes de IA pueden suscribirse a un conjunto limitado de eventos, proporcionar una plantilla de aviso específica para esa suscripción y luego usar un LLM para mejorar el evento con información adicional. Por ejemplo, realizar un análisis de sentimiento en las interacciones de los usuarios para identificar clientes con problemas que necesitan ser dirigidos a un experto, un cliente listo para una venta adicional o sintetizar nuevos eventos basados en la combinación de datos acumulados.

El comercio conectado crea un futuro minorista más inteligente

La combinación de IA e IoT en la industria minorista representa un cambio transformador en la forma en que los minoristas pueden aprovechar la tecnología y los datos a su disposición. Una estrategia basada en eventos es un componente crítico en este proceso y ayudará a las organizaciones minoristas a mejorar las experiencias de los clientes, agilizar las operaciones y empoderar a los empleados desde la fábrica hasta la tienda y el centro de contacto.