De The Economist

Un vistazo al futuro de las ventas minoristas está disponible en una pequeña oficina en Hamburgo. Desde ahí, Otto, un minorista del comercio electrónico alemán, está usando la inteligencia artificial para mejorar sus actividades. La compañía ya está desplegando la tecnología para tomar decisiones a una escala, velocidad y precisión que superan las capacidades de sus empleados humanos.

La big data y el "aprendizaje de máquinas" han sido usados en las ventas minoristas durante años, notablemente en Amazon, el gigante del comercio electrónico. La idea es recolectar y analizar enormes cantidades de información para comprender los gustos del consumidor, recomendar productos a las personas y personalizar sitios web para los clientes.

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El trabajo de Otto destaca porque ya está automatizando decisiones de negocios que van más allá de la gestión de clientes. Lo más importante es tratar de reducir las devoluciones de productos que ya cuestan a la compañía millones de euros al año.

Su análisis de datos convencional sugería que los clientes tenían menos probabilidad de regresar mercancía si llegaba en un plazo de dos días. Cualquier período más largo significaba problemas: un cliente podía ver el producto en una tienda un euro más barato y comprarlo, obligando a Otto a olvidarse de la venta y asumir los costos del envío.

Sin embargo, a los clientes también les disgustan los envíos múltiples, prefiriendo recibir todo a la vez. Ya que Otto vende mercancías de otros marcas, y no almacena esos productos él mismo, es difícil que evite uno de los dos males: los retrasos de envíos hasta que todos los pedidos estén listos para la entrega o que lleguen muchas cajas en diferentes momentos.

La solución típica sería mejorar ligeramente el pronóstico hecho por los humanos de qué van a comprar los clientes, de manera que algunos productos pudieran pedirse con anticipación. Otto fue más lejos y creó un sistema que usa la tecnología de Blue Yonder, una empresa emergente en la cual tiene una participación accionaria.

Un algoritmo de aprendizaje profundo, que originalmente fue diseñado para experimentos de física de partículas en el laboratorio CERN en Ginebra, hace el trabajo pesado. Analiza alrededor de 3.000 millones de dólares de transacciones pasadas y 200 variables, incluidas las ventas pasadas, las búsquedas en el sitio web de Otto y la información del clima, para predecir lo que comprarán los clientes, una semana antes de que hagan un pedido.

El sistema de IA ha resultado tan confiable –predice con una precisión del 90 por ciento lo que se venderá en un plazo de 30 días–, que Otto le permite comprar automáticamente alrededor de 200.000 artículos al mes a marcas de terceros sin intervención humana. Sería imposible que una persona escudriñara la variedad de productos, colores y tallas que la máquina ordena.

Las ventas minoristas en internet son un lugar natural para la tecnología de aprendizaje de máquinas, dijo Nathan Benaich, un inversionista en IA.

En general, las existencias excedentes que Otto debe tener han declinado en un 20 por ciento. El nuevo sistema de IA ha reducido las devoluciones de productos en más de dos millones de artículos al año. Los clientes reciben sus productos antes, lo cual mejora la retención, y la tecnología también beneficia al ambiente, porque menos paquetes son enviados para empezar y menos son devueltos.

La iniciativa sugiere que un papel importante de la IA en los negocios podría ser simplemente hacer que funcionen mejor los procesos existentes. Otto no despidió a nadie como resultado del nuevo enfoque algorítmico, y de hecho ha contratado a más empleados. En muchos casos, la IA no afectará a la nómina general de una empresa, pero desempeñará tareas a un nivel de productividad que las personas no podrían alcanzar.

La experiencia de Otto también subraya que las compañías comunes pueden usar la IA, no solo gigantes como Amazon y Google, dijo Dave Selinger, experto en tecnología minorista y ex científico de datos en Amazon.

El grado al cual la compañía ha cedido control a un algoritmo es extremadamente inusual, dijo Selinger, pero pudiera no pasar mucho tiempo antes de que otros sigan el ejemplo.

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