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Cómo la gestión de inventarios con IA puede optimizar procesos en el sector retail

  • Tiempo de lectura: 2 min
  • Estrategia
Las dos caras del SEO

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Escrito por

Duván de Arco

Especialista en Posicionamiento web SEO / Estrategia de contenidos SEO / SEO Headless / Marketing Digital  y consultor SEO en Endupla SEO Growth Partners

La gestión de inventarios con IA en el sector retail está transformando la manera como las empresas administran y pueden potenciar sus stocks. Con la inteligencia artificial, se puede predecir la demanda con mayor precisión, reducir costos operativos, optimizar tiempos de entrega, gestionar proveedores y mejorar la experiencia del cliente.

En este artículo vamos a explorar los principales beneficios de la IA aplicada a la optimización de inventarios en el sector retail.

¿Qué es la gestión de inventarios con inteligencia artificial?

La gestión de inventarios con inteligencia artificial (IA) es la combinación de metodologías de trabajo y el uso de tecnologías de inteligencia artificial, que tiene como objetivo la optimización de todo el proceso de gestión de inventarios al interior de una empresa, en este caso puntual, del sector retail.

Con herramientas de análisis de datos, análisis predictivo y machine learning, la IA puede optimizar procesos de gestión de inventario para asegurar que los productos, stock y proveedores, estén en el lugar y momento oportunos. De esta forma las grandes superficies pueden gestionar y enfocar esfuerzos, tiempo y dinero en otros procesos, mientras la IA aplicada a la gestión de inventarios se hace cargo de tareas que se pueden automatizar.

¿Qué beneficios tiene usar IA en la gestión e inventarios?

Los beneficios del uso de IA en  la gestión de  inventarios son diversos dependiendo de las oportunidades de mejora. Sin embargo, empresas del sector retail se pueden ver beneficiadas en:

  1. Precisión en la predicción de demanda en retail

  2. Optimización de niveles de inventario

  3. Potencial de escalar el negocio

  4. Reducción de costos operativos

  5. Mejora en la experiencia del cliente

  6. Optimización de la cadena de suministro

  7. Control de obsolescencia y reducción de desperdicios

  8. Visibilidad en tiempo real del inventario

1. Precisión en la predicción de demanda en retail

Con el uso de algoritmos de Machine Learning se pueden analizar datos históricos de ventas, junto a factores externos como el clima, fechas especiales, producción de productos estacionales, tendencias del mercado. Esto permite reducir quiebres de stock y evitar sobreinventario.

2. Optimización de niveles de inventario

La IA tiene la capacidad de ajustar automáticamente los niveles de stock considerando los patrones de comportamiento como: tiempos de entrega, patrones de compra y fluctuaciones de la demanda. 

3. Potencial de escalar el negocio

La IA tiene la capacidad de gestión y adaptación. Al optimizar los niveles de stock se minimizan pérdidas, esto le permite a la organización disponer de mayor capital y tiempo para emplearlos en acciones orientadas al fortalecimiento de operaciones, crecimiento, marketing e innovación.

4. Reducción de costos operativos

Cuando contamos con sistemas automatizados, alimentados con información confiable y almacenados de forma segura, se pueden eliminar errores humanos en la gestión de inventarios y de esta manera optimizar recursos que le permitan al personal enfocarse en tareas estratégicas.

5. Mejora en la experiencia del cliente

Contar con productos disponibles en el momento y lugar adecuados aumenta la satisfacción del cliente, evitando situaciones de desabastecimiento y fortaleciendo la lealtad hacia la marca.

En caso de inexistencia del producto, hacer sugerencias personalizadas  de productos indicando atributos y beneficios similares con la finalidad de aumentar el porcentaje de conversión. Estas acciones son posibles si contamos con integraciones y data de las preferencias del usuario

6. Optimización de la cadena de suministro

La IA permite detectar inconsistencias en tiempo real dentro de la cadena de suministro, lo cual facilita la toma de decisiones y la gestión proactiva de posibles riesgos.

7. Control de obsolescencia y reducción de desperdicios

La gestión de inventario con  IA ayuda a prever la caducidad o falta de rotación de productos, permitiendo su redistribución, promoción a tiempo o sustitución.

8. Visibilidad en tiempo real del inventario

Los sistemas basados en inteligencia artificial pueden monitorear el stock en múltiples ubicaciones en tiempo real, generando alertas para evitar problemas de abastecimiento.

Además, se puede monitorear la rotación de productos según su ubicación por medio de alertas. Con el tiempo disponible de los colaboradores para tareas estratégicas, es posible hacer este tipo de experimentos ubicando productos que puedan hacer match con otros para potenciar las ventas cruzadas.

¿Cuáles son las tecnologías clave en la gestión de inventarios con la ayuda de IA?

Machine learning y deep learning

Estos algoritmos de aprendizaje automático procesan datos históricos para hacer predicciones precisas sobre demanda y rotación de productos.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Permite analizar comentarios, tendencias en redes sociales y retroalimentación de los colaboradores para prever cambios en la demanda de productos.

Visión artificial y sensores IoT

Los sistemas de visión artificial, de acuerdo con Amazon, son tecnologías que emplean maquinaria para la detección automática de imágenes para luego procesar la información de manera eficiente. Esta conexión entre sistemas de visión artificial e internet (IoT), automatizan la supervisión de inventario en tiempo real, procesando datos y entregando insight.

Computación en la nube

Permite acceder y procesar datos de inventarios desde diferentes ubicaciones, asegurando escalabilidad, eficiencia, ahorro en costos y disponibilidad inmediata de la información.

Blockchain

Indispensable para la mejora en la trazabilidad y seguridad en la gestión de inventarios y la información, reduciendo fraudes y errores en las cadenas de suministro.

Desafíos en la Implementación de la IA en Retail

Los desafíos son diversos y en la medida que surgen nuevas tendencias también los retos. Los principales desafíos para la implementación de la gestión de inventario con IA en retail destacamos los siguientes:

Calidad y disponibilidad de datos

Para obtener predicciones precisas, es crucial contar con datos bien estructurados y centralizados para no generar demoras y retrocesos en despliegues.

Los cambios suelen generar resistencia

La adopción de nuevas tecnologías requiere capacitaciones y gestión del cambio para su correcta implementación.

Costos iniciales

La inversión en infraestructura tecnológica y talento especializado puede ser costosa, aunque los beneficios a mediano y largo plazo lo compensan.

Integración con sistemas existentes

Muchas empresas operan con software antiguos que no son compatibles con soluciones de IA, esto dificulta la adopción y los resultados deseados.

A modo de conclusión

La inteligencia artificial ha revolucionado la gestión de inventarios en el retail, permitiendo a las empresas reducir costos, mejorar la precisión en la predicción de demanda y optimizar la experiencia del cliente.

A pesar de los desafíos en su implementación, el desarrollo de soluciones de IA a la medida puede marcar una diferencia competitiva en el sector retail. Existen casos de éxito de optimización de demanda con IA en la cadena de suministros con AWS, tú negocio puede ser el próximo.

¿Estás listo para implementar inteligencia artificial para la automatización de inventarios? Empieza a generar una ventaja operativa y marca la diferencia.

Deja tus datos en el siguiente formulario para conocer más sobre tu negocio. Juntos podemos desarrollar una solución que se adapte a tu negocio para beneficio de tus usuarios.

¡Conversemos!

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