El software en forma de Inteligencia Artificial (AI) y soluciones de aprendizaje automático (Machine Learning o ML) está a punto de volverse mucho más atractivo para el retail. Irónicamente, puede ser solo el hardware lo que asegure este futuro inteligente.

Cuando las personas miran su iPhone, ¿ven una pieza de hardware o software? La respuesta es probablemente la primera, a pesar de que es el software el que hace que nuestras vidas estén más conectadas, sin interrupciones, manejables y basadas en la tecnología.

Lo que realmente representa el iPhone es la perfecta armonía de hardware y software. Un elemento es un objeto comercializable, una unidad física y tangible sin la cual muchas personas no pueden vivir. El otro elemento (el software) es lo que hace que esa unidad tenga tanta demanda y sea tan exitosa. En esencia, es el software el que proporciona el valor, pero el hardware es el que cierra el trato.

El iPhone es un ejemplo perfecto de cómo los dos mundos pueden manifestarse en un solo objeto, sin embargo, hay innumerables ejemplos en la industria de cómo esta relación simbiótica también puede funcionar en dispositivos separados, pero conectados para elevar las transformaciones digitales.

Se ha hablado mucho del papel de los grandes datos y de la conversión de la información en una estrategia procesable. Cada vez con más frecuencia, esos datos son generados por equipos físicos. Especialmente después de la pandemia, vemos muchos espacios de trabajo físicos que dependen de sensores, cámaras y dispositivos de seguridad para ayudar a generar datos sobre las horas peak, la gestión del lugar de trabajo o la salud y seguridad.

Esto, podría resultar de gran beneficio para los desarrolladores de software. Con frecuencia, los tomadores de decisiones se resisten a las aplicaciones y algoritmos que podrían mejorar sus operaciones y procesos de gestión de riesgos. Esto se debe a menudo a que no es un concepto visible. Tienen que confiar en la física, las matemáticas y la experiencia más allá de su propio ámbito. En muchos casos, es más probable que los miembros de C-suite o altos ejecutivos confíen en una conexión entre los sistemas de hardware y software que en un proveedor de SaaS que simplemente integra una pieza de un kit de software. Conocen el hardware: lo han usado y confían en él.

A pesar de todo el enfoque en el software como un cambio de juego operativo, podría ser el hardware el que encienda la transición hacia empresas, fábricas y tiendas inteligentes del futuro.

Visibilidad de extremo a extremo

La relación entre el hardware y el software puede resumirse mejor en el sector minorista en los próximos años.

A lo largo de la cadena de suministro, dentro y fuera de los centros de distribución, y ya sea a las tiendas o directamente a los hogares de las personas, la gestión de inventario nunca ha sido más compleja en medio del auge del comercio electrónico y el cumplimiento omnicanal.

Los minoristas no solo necesitan conocer el volumen y el paradero de las existencias en un momento dado, sino que también deben ser lo suficientemente flexibles para responder a la demanda de los consumidores en tiempo real. La visibilidad es clave, y las conjeturas manuales sobre los niveles óptimos de adquisición simplemente ya no son suficientes. Por lo tanto, el ML se ha vuelto fundamental para establecer un pronóstico más preciso de qué artículos se necesitan, dónde y cuándo.

El papel de las cámaras automáticas en los almacenes, por ejemplo, puede facilitar el seguimiento de los volúmenes de forma automática y en tiempo real continuo. El desarrollo de estantes inteligentes para medir pesos y controlar los niveles de existencias también ha avanzado mucho. Los datos resultantes pueden alimentar el software de IA para garantizar una precisión completa, de principio a fin.

Más inteligente que nunca

Esta es una oportunidad para que los minoristas hagan un mejor uso del personal en lugar de liberarlo por completo.

Los beneficios de una función de compras completamente conectada son demasiado importantes para ignorarlos. La IA se alimenta de datos y, por lo tanto, solo funciona a su capacidad óptima si esos datos son precisos. Por más experimentados que sean, los humanos siempre serán más propensos a cometer errores cuando se trata de esta entrada de datos. Al quitarles esa presión, tanto los empleados como los empleadores saldrán del otro lado sabiendo que ni los productos ni el dinero se están desperdiciando cuando llega el momento de la auditoría.

Lo que ha hecho esta noción de ‘tienda inteligente’, como resultado, es elevar la propuesta de IA en su conjunto. Es posible que los tomadores de decisiones aún se estén adaptando a la idea de que los algoritmos superen su experiencia. Pero sí responden positivamente a los resultados de tiempo ahorrado, eficiencia laboral mejorada o mejor rentabilidad.