La Inteligencia Artificial (IA) Generativa ha irrumpido con fuerza en todos los sectores y la industria del gran Consumo y la distribución no están exento a este cambio, marcando un antes y un después en la manera en que las empresas optimizan sus operaciones, diseñan productos y servicios o se relacionan con sus clientes. En un contexto donde la agilidad y la precisión son clave, esta revolución tecnológica se ha convertido en un aliado estratégico para las compañías que buscan diferenciarse y anticiparse a las necesidades del mercado.
Jordi Cuatrecasas, director de desarrollo de AECOC, asegura que «la divulgación de la IA Generativa en el sector del gran consumo y la distribución es clave para maximizar sus beneficios y gestionar sus desafíos».
Según el Barómetro compra y consumo de AECOC Shopperview, 3 de cada 4 consumidores cree que la IA generará beneficios en los procesos de compra (76%), como facilitar la comparación de productos (49%) y actualizar información sobre pedidos de entrega a domicilio (49%), lo que abre importantes campos de trabajo a las empresas del sector.
Con ese fin, la divulgación estratégica y transparente de la IA Generativa es crucial para que el tejido empresarial pueda capitalizar sus ventajas mientras aborda proactivamente los desafíos que plantea.
Aún así, la expansión de la IA Generativa no está exenta de desafíos. La AI Act de la Unión Europea impone estrictas regulaciones en sectores como el Gran Consumo, exigiendo transparencia, supervisión humana y ciberseguridad. Las empresas que no cumplan con estos requisitos podrían enfrentarse a sanciones de hasta 35 millones de euros o más del 6% de sus ingresos anuales globales.
¿Una IA sostenible?
Otro reto clave es la sostenibilidad. Se estima que entrenar un modelo de IA como GPT-3 genera unas 284 toneladas de CO. Además, los centros de datos, esenciales para el funcionamiento de la IA, pueden llegar a consumir entre 11 y 19 millones de litros de agua al día para su refrigeración, cifras comparables al consumo de una ciudad de hasta 50.000 habitantes.
Este elevado uso de recursos ha llevado a las grandes empresas tecnológicas a explorar fuentes de energía alternativas, destacando la creciente inversión en energía nuclear como una solución para abastecer sus infraestructuras.
1. Hiperpersonalización y estrategias de ventas
El análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos permite a las empresas anticipar necesidades del consumidor y generar mensajes personalizados de manera automatizada. Esto, en algunos casos, ha impulsado un aumento del 20% en ventas cruzadas en retail y e-commerce. La IA también optimiza campañas de email marketing y publicidad digital, adaptando los mensajes a cada perfil de usuario. No obstante, este nivel de personalización exige un equilibrio con la privacidad y la protección de datos para mantener la confianza del consumidor.
2. Automatización del servicio al cliente
Asistentes virtuales avanzados han permitido reducir los tiempos de resolución en grandes empresas del sector retail. Además de responder consultas frecuentes, estos sistemas pueden gestionar devoluciones, procesar pedidos y asistir en la navegación de plataformas online. En sectores como moda y belleza, los chatbots basados en IA ofrecen recomendaciones personalizadas basadas en el historial de compra del cliente, mejorando la fidelización. Sin embargo, es clave mantener la supervisión humana en interacciones que requieran empatía o resolución de problemas más complejos.
3. Desarrollo de nuevos productos y servicios
La IA Generativa permite a las empresas analizar tendencias y simular prototipos y escenarios de mercado para innovar de manera más rápida y eficiente, gracias a los datos sobre preferencias y necesidades de los consumidores, entre otras variables. A la vez, el informe subraya la importancia de abordar desafíos regulatorios y de propiedad intelectual.
4. Gestión de la relación con el cliente (CRM)
Los modelos avanzados de IA permiten a las empresas personalizar interacciones, anticipar inquietudes y optimizar la experiencia del cliente en cada punto de contacto. Las empresas pueden analizar grandes volúmenes de datos de comportamiento del cliente para obtener insights que mejoran la retención y fidelización. Además, la IA facilita la automatización de propuestas personalizadas y mejora la eficiencia en la atención al cliente, permitiendo una segmentación precisa y un seguimiento efectivo de oportunidades de venta. Al integrar estas capacidades, las empresas reducen tiempos de respuesta, aumentan la satisfacción del cliente y disminuyen costes operativos.
5. Optimización de la cadena de suministro
Analizando datos como el historial de ventas, las condiciones meteorológicas y las tendencias del mercado, las empresas pueden ajustar sus inventarios en tiempo real, asegurando la disponibilidad de productos según la demanda. Gracias a ello, organizaciones han conseguido reducir costes operativos y desperdicios, impulsando, además, un aumento de entre 15% y 35% en las ventas de sus minoristas. Además, la IA optimiza rutas logísticas, disminuyendo tiempos de entrega y mejorando la eficiencia energética, lo que a su vez aumenta la satisfacción del cliente y reduce las emisiones de carbono.
6. Eficiencia operativa
Al automatizar procesos repetitivos como la gestión de inventarios, el análisis de datos y la optimización de rutas logísticas, las empresas pueden reducir tiempos y costes ya que la IA puede predecir patrones de demanda.
