El comercio «agente» está transformando la forma en que los consumidores descubren y compran productos. En lugar de buscar, explorar y comparar opciones, los clientes recurren cada vez más a la inteligencia artificial para que les oriente en sus decisiones de compra. A medida que la inteligencia artificial se convierte en un nuevo nivel de toma de decisiones, las marcas deben competir no solo por la atención de los consumidores, sino también por las recomendaciones de la inteligencia artificial.

Este cambio es esto resulta especialmente evidente en China. La profunda integración de las plataformas de contenidos, los mercados de comercio electrónico y la venta minorista instantánea ha acortado drásticamente el proceso de decisión del cliente. Desde el descubrimiento del producto hasta la compra, a menudo solo transcurren unos minutos. Las marcas que son capaces de ofrecer la información adecuada en el contexto adecuado obtienen una ventaja competitiva significativa.

Sin embargo, lo que realmente marca la diferencia no es el número de herramientas de IA que una empresa utilice, sino si la IA se integra en su data, en sus procesos y en sus sistemas de toma de decisiones.

Donde se genera una verdadera ventaja competitiva

Muchas organizaciones confundir la adopción generalizada de la IA con la transformación impulsada por la IA. Los empleados utilizan modelos de lenguaje a gran escala para redactar reports, analizar data y crear presentaciones, lo que se traduce en un aumento significativo de la productividad.

Pero esto no es más que el principio.

La IA personal mejora la productividad individual. La IA organizativa transforma la capacidad de las empresas mediante la integración de la IA en los procesos empresariales, la gestión del conocimiento y la toma de decisiones. La diferencia no radica en la tecnología en sí misma, sino en si es posible recopilar, compartir y mejorar continuamente el conocimiento de la organización y la adopción de la inteligencia artificial.

Pensemos en una cadena minorista. Los directores regionales con experiencia suelen adquirir valiosos conocimientos especializados en materia de merchandising, gestión de tiendas y ejecución en el mercado local. Sin embargo, estos conocimientos suelen quedar limitados a las personas que los poseen. Cuando estas personas abandonan la empresa, gran parte de esa experiencia desaparece con ellas.

Este mismo reto se plantea en numerosas organizaciones. Los empleados adoptan la inteligencia artificial de forma independiente, sin disponer de una plataforma común para compartir conocimientos. Los distintos departamentos utilizan herramientas y estándares data diferentes, lo que dificulta la aplicación a gran escala de las mejores prácticas. La dirección sigue basándose en múltiples niveles jerárquicos de información, en lugar de en inteligencia operativa en tiempo real.

Sin una base común en materia de inteligencia artificial y un marco de gobernanza, las mejoras en la productividad individual rara vez se traducen en un mejor rendimiento de la organización.

La IA organizativa aborda este reto mediante convertir la experiencia individual en capacidad institucional, lo que permite a las organizaciones acumular conocimientos, replicar las mejores prácticas y reforzar la colaboración entre las distintas áreas.

Cuatro prioridades para desarrollar la IA organizativa y garantizar su adopción en las empresas

Para implantar con éxito la IA en una organización no basta con implementar nuevas tecnologías. Las empresas deben rediseñar su data, sus procesos y su gobernanza en función de los objetivos empresariales.

En el caso de las empresas de bienes de consumo, comercio minorista y moda, destacan cuatro prioridades.

1. Rediseño de procesos: integrar la IA en la infraestructura empresarial

Las organizaciones deben dar prioridad a los casos de uso de la IA de alto valor, establecer normas comunes de data y de gobernanza, y rediseñar los flujos de trabajo en los que la IA pueda apoyar —o automatizar— la toma de decisiones.

Un error muy extendido consiste en considerar las tasas de adopción de la IA como prueba de una transformación. Si la IA se limita a los ordenadores personales en lugar de integrarse en los flujos de trabajo de la empresa, mejora la eficiencia local, pero no la capacidad de la organización.

2. Incorporar el data al proceso de toma de decisiones

El valor de la IA en las organizaciones y de su implantación no radica simplemente en un análisis más rápido. Reside en lo que permite a data influir de forma activa en las decisiones empresariales.

La inteligencia artificial puede mejorar la previsión de la demanda combinando los datos históricos de ventas con señales externas, como las condiciones meteorológicas, las promociones, los días festivos y la confianza de los consumidores. Enfoques similares pueden optimizar las estrategias de fijación de precios, las inversiones en promociones y la segmentación de clientes.

Muchas organizaciones ya cuentan con plataformas de análisis consolidadas, Sin embargo, las decisiones cruciales siguen basándose principalmente en la experiencia. El modelo Data se utiliza a menudo para validar las decisiones una vez tomadas, en lugar de ayudar a definirlas en tiempo real. Esto sigue siendo uno de los mayores obstáculos para aprovechar el valor empresarial de la inteligencia artificial.

3. Crear cadenas de suministro predictivas

A medida que la demanda de los consumidores se fragmenta cada vez más, la capacidad de predicción está adquiriendo tanta importancia como la eficiencia operativa.

Las organizaciones deben conectar la cadena de suministro de extremo a extremo data e implementar la inteligencia artificial para la previsión de la demanda, la optimización de inventarios, la planificación de la reposición y los sistemas de alerta temprana. La inteligencia artificial puede optimizar procesos aislados, pero sin una integración data entre las distintas funciones empresariales, no puede mejorar el rendimiento en toda la empresa.

4. Reinventar las tiendas físicas en torno a la experiencia del cliente

Las tiendas físicas siguen siendo uno de los puntos de contacto más importantes entre las marcas y los consumidores.

Las tiendas equipadas con inteligencia artificial de forma continua generar inteligencia operativa, desde el comportamiento de los clientes hasta el rendimiento de los productos, al tiempo que se dota a los empleados de primera línea de asistentes de inteligencia artificial que ofrecen acceso inmediato a información sobre los productos, datos de inventario y recomendaciones personalizadas.

Las mejores tiendas que utilizan la inteligencia artificial son aquellas en las que los clientes apenas se perciben la tecnología, pero experimentan claramente sus ventajas.

El enfoque de Artefact: la IA organizativa comienza con un diseño de base cero

Para implantar la IA en una organización se necesita algo más que un proveedor tecnológico capaz de implementar herramientas de IA. Las organizaciones necesitan un socio que pueda estrategia empresarial de transición, capacidades data, adopción de la inteligencia artificial y transformación organizativa.

En Artefact, acompañamos a las organizaciones a lo largo de todo el proceso de transformación hacia la IA: desde la definición de la estrategia de IA y la identificación de casos de uso de gran valor hasta el rediseño de los modelos operativos, la implementación de soluciones de IA y el fomento de su adopción en toda la organización.

Colaboramos con empresas líderes de bienes de consumo, comercio minorista y moda para transformar la planificación empresarial, la gestión del conocimiento, las operaciones de la cadena de suministro y el marketing mediante la inteligencia artificial. Entre nuestros proyectos recientes se incluyen:

  • Análisis empresarial inteligente: Desarrollo de plataformas de inteligencia de mercado basadas en inteligencia artificial para un grupo líder del sector de la alimentación y las bebidas, lo que permite obtener información de mercado multidimensional de forma automatizada, reducir considerablemente el tiempo dedicado al análisis regional y mejorar la toma de decisiones comerciales.
  • Gestión del conocimiento en la empresa: Desarrollo de un agente de conocimiento basado en inteligencia artificial para una empresa internacional de alimentación saludable, que permita recopilar las mejores prácticas de distintos mercados y replicarlas rápidamente en todas sus operaciones a nivel mundial.
  • Transformación de la cadena de suministro: Ayudar a una importante marca de consumo a rediseñar su marco de toma de decisiones en materia de cadena de suministro, utilizando la inteligencia artificial para mejorar la previsión de la demanda, la optimización de las existencias y la resiliencia general de la cadena de suministro.

Todos estos proyectos se basan en el mismo principio: diseño basado en cero.

En lugar de limitarnos a incorporar la inteligencia artificial a los procesos existentes, partimos de una pregunta más fundamental: “Si hoy tuviéramos que diseñar este proceso empresarial desde cero, contando con la inteligencia artificial desde el primer día, ¿cómo sería?”

Responder a esa pregunta implica replantearse los flujos de trabajo, redefinir cómo se desarrolla el proceso data en toda la organización, aclarar las funciones respectivas de las personas y la inteligencia artificial, y establecer nuevos modelos de gobernanza y rendimiento que les permitan colaborar de forma eficaz.

La tecnología por sí sola rara vez transforma a las organizaciones. La ventaja competitiva sostenible se consigue rediseñando la forma en que se lleva a cabo el trabajo.

Edam Zhu Cuenta con más de 20 años de experiencia en consultoría en la venta y la implementación de soluciones para los sectores de consumo, comercio minorista y estilo de vida. Está especializado en impulsar transformaciones digitales y empresariales a gran escala mediante la combinación de estrategia, diseño de modelos operativos y capacidades digitales para crear soluciones comercialmente viables. Edam cuenta con una amplia experiencia en estrategia de la cadena de suministro, marketing omnicanal y rediseño operativo, especialmente en mercados fragmentados y en rápida evolución.