El comercio \u00abagente\u00bb est\u00e1 transformando la forma en que los consumidores descubren y compran productos. En lugar de buscar, explorar y comparar opciones, los clientes recurren cada vez m\u00e1s 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 atenci\u00f3n de los consumidores, sino tambi\u00e9n por las recomendaciones de la inteligencia artificial.<\/p>\n
Este cambio es esto resulta especialmente evidente en China<\/strong>. La profunda integraci\u00f3n de las plataformas de contenidos, los mercados de comercio electr\u00f3nico y la venta minorista instant\u00e1nea ha acortado dr\u00e1sticamente el proceso de decisi\u00f3n del cliente. Desde el descubrimiento del producto hasta la compra, a menudo solo transcurren unos minutos. Las marcas que son capaces de ofrecer la informaci\u00f3n adecuada en el contexto adecuado obtienen una ventaja competitiva significativa.<\/p>\n Sin embargo, lo que realmente marca la diferencia no es el n\u00famero 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.<\/p>\n Muchas organizaciones confundir la adopci\u00f3n generalizada de la IA con la transformaci\u00f3n impulsada por la IA<\/strong>. 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.<\/p>\n Pero esto no es m\u00e1s que el principio.<\/p>\n La IA personal mejora la productividad individual. La IA organizativa transforma la capacidad de las empresas mediante la integraci\u00f3n de la IA<\/strong> en los procesos empresariales, la gesti\u00f3n del conocimiento y la toma de decisiones. La diferencia no radica en la tecnolog\u00eda en s\u00ed misma, sino en si es posible recopilar, compartir y mejorar continuamente el conocimiento de la organizaci\u00f3n y la adopci\u00f3n de la inteligencia artificial.<\/p>\n Pensemos en una cadena minorista. Los directores regionales con experiencia suelen adquirir valiosos conocimientos especializados en materia de merchandising, gesti\u00f3n de tiendas y ejecuci\u00f3n 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.<\/p>\n Este mismo reto se plantea en numerosas organizaciones. Los empleados adoptan la inteligencia artificial de forma independiente, sin disponer de una plataforma com\u00fan para compartir conocimientos. Los distintos departamentos utilizan herramientas y est\u00e1ndares data diferentes, lo que dificulta la aplicaci\u00f3n a gran escala de las mejores pr\u00e1cticas. La direcci\u00f3n sigue bas\u00e1ndose en m\u00faltiples niveles jer\u00e1rquicos de informaci\u00f3n, en lugar de en inteligencia operativa en tiempo real.<\/strong><\/p>\n Sin una base com\u00fan 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 organizaci\u00f3n.<\/p>\n La IA organizativa aborda este reto mediante convertir la experiencia individual en capacidad institucional<\/strong>, lo que permite a las organizaciones acumular conocimientos, replicar las mejores pr\u00e1cticas y reforzar la colaboraci\u00f3n entre las distintas \u00e1reas.<\/p>\n Para implantar con \u00e9xito la IA en una organizaci\u00f3n no basta con implementar nuevas tecnolog\u00edas. Las empresas deben redise\u00f1ar su data, sus procesos y su gobernanza en funci\u00f3n de los objetivos empresariales.<\/p>\n En el caso de las empresas de bienes de consumo, comercio minorista y moda, destacan cuatro prioridades.<\/p>\n 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 redise\u00f1ar los flujos de trabajo en los que la IA pueda apoyar \u2014o automatizar\u2014 la toma de decisiones.<\/p>\n Un error muy extendido consiste en considerar las tasas de adopci\u00f3n de la IA como prueba de una transformaci\u00f3n. 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 organizaci\u00f3n.<\/p>\n El valor de la IA en las organizaciones y de su implantaci\u00f3n no radica simplemente en un an\u00e1lisis m\u00e1s r\u00e1pido. Reside en lo que permite a data influir de forma activa en las decisiones empresariales<\/strong>.<\/p>\n La inteligencia artificial puede mejorar la previsi\u00f3n de la demanda combinando los datos hist\u00f3ricos de ventas con se\u00f1ales externas, como las condiciones meteorol\u00f3gicas, las promociones, los d\u00edas festivos y la confianza de los consumidores. Enfoques similares pueden optimizar las estrategias de fijaci\u00f3n de precios, las inversiones en promociones y la segmentaci\u00f3n de clientes.<\/p>\n Muchas organizaciones ya cuentan con plataformas de an\u00e1lisis consolidadas, Sin embargo, las decisiones cruciales siguen bas\u00e1ndose principalmente en la experiencia<\/strong>. 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 obst\u00e1culos para aprovechar el valor empresarial de la inteligencia artificial.<\/p>\n A medida que la demanda de los consumidores se fragmenta cada vez m\u00e1s, la capacidad de predicci\u00f3n est\u00e1 adquiriendo tanta importancia como la eficiencia operativa.<\/p>\n Las organizaciones deben conectar la cadena de suministro de extremo a extremo data e implementar la inteligencia artificial para la previsi\u00f3n de la demanda, la optimizaci\u00f3n de inventarios, la planificaci\u00f3n de la reposici\u00f3n y los sistemas de alerta temprana. La inteligencia artificial puede optimizar procesos aislados, pero sin una integraci\u00f3n data entre las distintas funciones empresariales, no puede mejorar el rendimiento en toda la empresa<\/strong>.<\/p>\n Las tiendas f\u00edsicas siguen siendo uno de los puntos de contacto m\u00e1s importantes entre las marcas y los consumidores.<\/p>\n Las tiendas equipadas con inteligencia artificial de forma continua generar inteligencia operativa<\/strong>, desde el comportamiento de los clientes hasta el rendimiento de los productos, al tiempo que se dota a los empleados de primera l\u00ednea de asistentes de inteligencia artificial que ofrecen acceso inmediato a informaci\u00f3n sobre los productos, datos de inventario y recomendaciones personalizadas.<\/p>\n Las mejores tiendas que utilizan la inteligencia artificial son aquellas en las que los clientes apenas se perciben la tecnolog\u00eda, pero experimentan claramente sus ventajas.<\/p>\n Para implantar la IA en una organizaci\u00f3n se necesita algo m\u00e1s que un proveedor tecnol\u00f3gico capaz de implementar herramientas de IA. Las organizaciones necesitan un socio que pueda estrategia empresarial de transici\u00f3n, capacidades data, adopci\u00f3n de la inteligencia artificial y transformaci\u00f3n organizativa<\/strong>.<\/p>\nDonde se genera una verdadera ventaja competitiva<\/h2>\n
Cuatro prioridades para desarrollar la IA organizativa y garantizar su adopci\u00f3n en las empresas<\/h2>\n
1. Redise\u00f1o de procesos: integrar la IA en la infraestructura empresarial<\/h3>\n
2. Incorporar el data al proceso de toma de decisiones<\/h3>\n
3. Crear cadenas de suministro predictivas<\/h3>\n
4. Reinventar las tiendas f\u00edsicas en torno a la experiencia del cliente<\/h3>\n
El enfoque de Artefact: la IA organizativa comienza con un dise\u00f1o de base cero<\/h2>\n