La IA está redefiniendo el comercio minorista, impulsando la personalización del consumidor, la eficiencia operativa y la sostenibilidad. El informe de Globant destaca cómo la adopción de IA generativa ha crecido exponencialmente y su impacto en ventas y optimización de recursos es cada vez más significativo.
Globant, una empresa digitalmente nativa centrada en reinventar negocios a través de soluciones tecnológicas innovadoras, presentó su nuevo informe: «El imperativo de la IA: Equilibrar la eficiencia con el impacto en el cliente en el comercio minorista». El documento revela cómo la inteligencia artificial está impulsando cambios significativos en la industria del retail, optimizando la experiencia del consumidor, la eficiencia operativa y las prácticas sostenibles.
“Los minoristas que dudan en adoptar la IA no solo avanzan lentamente, sino que pierden terreno de forma activa. La IA no es el futuro del comercio minorista; es el presente, y las marcas que no la integren ahora se arriesgan a volverse irrelevantes”, afirmó Agustín Huerta, SVP Digital Innovation en Globant.
El estudio destaca que las empresas que han integrado la IA en al menos una función empresarial aumentaron drásticamente del 55% en 2023 al 72% en 2024. Además, el 65% de las organizaciones a nivel mundial ya han adoptado la IA generativa, lo que demuestra su creciente impacto en la industria.
Principales resultados del informe
Hiper-personalización impulsada por IA: La IA permite a los retailers analizar el comportamiento del consumidor en tiempo real, proporcionando recomendaciones personalizadas que van más allá del historial de compras. Desde motores de recomendación avanzados hasta herramientas de búsqueda inteligentes, la hiper-personalización mejora la conversión y la lealtad del cliente al ofrecer experiencias más intuitivas y relevantes. Además, tecnologías como la visión por computadora ayudan a optimizar la disposición de productos en tiendas físicas y mejorar la experiencia de compra. Por ejemplo, mediante cámaras y sensores, los retailers pueden analizar el flujo de clientes dentro del local, identificar las zonas de mayor tráfico y reorganizar estratégicamente la disposición de productos para maximizar la visibilidad y aumentar las ventas. Existen compañías que utilizan visión por computadora combinada con deep learning para implementar sistemas de pago sin cajas, ofreciendo una experiencia de compra más fluida y eficiente.
Eficiencia operativa optimizada: La IA está transformando la gestión de inventarios y la planificación de la demanda mediante el análisis predictivo, lo que permite a los retailers reducir el desperdicio y optimizar el stock en función de tendencias y comportamientos de compra. Además, los precios dinámicos impulsados por IA ajustan los valores en tiempo real con base en la oferta, la demanda y la competencia, maximizando la rentabilidad.
Impacto en ventas: Durante la temporada de compras de noviembre y diciembre de 2024, la IA influyó en ventas online globales por 229.000 millones de dólares, un incremento significativo respecto a los 199.000 millones registrados en 2023. Además, el uso de chatbots y asistentes virtuales basados en IA creció un 42% en comparación con el año anterior, agilizando la atención al cliente y optimizando los procesos de compra.
Transformación del comercio social: Las plataformas sociales han evolucionado en verdaderos canales de venta gracias a la IA. TikTok, Instagram y otras redes utilizan algoritmos de IA para analizar métricas de engagement y generar recomendaciones personalizadas en tiempo real. Los chatbots con inteligencia artificial permiten búsquedas visuales avanzadas y atención automatizada, facilitando la conversión de clientes y aumentando la tasa de interacción con las marcas.
Sostenibilidad impulsada por IA: La IA permite a los minoristas mejorar la trazabilidad de sus productos, optimizar la logística y reducir el impacto ambiental. A través del análisis de datos de la cadena de suministro, la IA ayuda a identificar oportunidades para reducir residuos y minimizar emisiones de carbono. Además, la IA predictiva permite a las marcas ajustar la producción a la demanda, evitando sobreproducción y promoviendo prácticas de consumo más responsables.
