Inteligencia artificial, la herramienta prometedora para el abastecimiento en tiendas

Cesar Cea, Gerente de Portafolio y Desarrollo de Negocios de Zebra Technologies América Latina

Hoy en día, nuestras rutinas se aceleran cada vez más y es fácil acostumbrarse al interminable suministro de productos y a encontrar nuestros alimentos favoritos en el comercio más cercano. Los perecederos y similares llegan a nosotros con tal naturalidad que pocas veces podemos vislumbrar la cantidad de esfuerzo y tecnología que lo lleva a nuestra mesa. Inevitablemente, detrás de todos nuestros productos favoritos existe una cadena de suministros encaminada a mejorar nuestros días, gracias a la revolucionaria inteligencia artificial.

En la industria del retail, las reposiciones y el reparto de productos perecederos requieren una planificación precisa del inventario, debido a la necesidad de rotar el stock antes de su caducidad o deterioro de los productos. Esta responsabilidad recae en los líderes y empleados de esta extensa cadena, quienes llevan sobre sus hombros la tarea de abastecer a una población. Por eso, es importante que pensemos en lo que necesitan para que su trabajo en toda la cadena de suministro sea más eficiente.

Parte del reto de alcanzar la máxima eficiencia en la operación de la cadena, es trabajar en la optimización de los sistemas de entrega para garantizar que cada punto de venta minorista mantenga constantemente las cantidades correctas y un stock óptimo, especialmente para alimentos perecederos. Para ser exitosos en este aspecto, los algoritmos de inteligencia artificial basados en los pedidos predictivos pueden ser algunas de las mejores innovaciones que se han visto en un largo tiempo.

Como se menciona anteriormente, algunos de los desafíos que enfrentan las categorías de comestibles son su vida útil, la cual es relativamente más corta. De manera más precisa, las principales empresas suelen contemplar una tasa de devolución de entre 6 y 7% de su producto a medida que pasa la fecha de caducidad en los estantes de las tiendas. Al contar con márgenes muy estrechos, la reducción de desperdicios se ha convertido en un indicador clave del rendimiento de este segmento.

A su vez, es importante tomar en cuenta los patrones de demanda de diversos productos, pues estos pueden ser solo locales y estar influenciados en gran parte por la demografía del consumidor y los atributos de la tienda. Otras variables clave que debemos tener en mente al momento de aplicar las herramientas de inteligencia artificial, son la estacionalidad, festividades, eventos, cambios de precios y transiciones de productos, las cuales hacen que sea aún más difícil predecir la demanda real y sin restricciones de los consumidores.

Con tantas variables en juego, es válido preguntarse ¿dónde se puede incorporar la ciencia de datos avanzada de IA (inteligencia artificial) y el aprendizaje automático de las herramientas de pedido predictivo?, ¿cómo se podría aprovechar con éxito esta gran cantidad de conjuntos de datos para optimizar la disponibilidad en los estantes de nuestras tiendas favoritas en cada punto de venta minorista, al mismo tiempo que se minimiza el desperdicio?

Para ello, es necesario generar un pronóstico estadístico, detallado y sin restricciones, lo que llevará a los negocios a aumentar la base estadística con variables de demanda emergentes que la IA puede rastrear en tiempo real, como los horarios de trabajo de los minoristas e incluso las condiciones climáticas de una zona determinada. Con estos pronósticos, se puede convertir automáticamente estas predicciones en cantidades de órdenes o pedidos.

Hoy en día, la tecnología detrás de los pedidos predictivos ya ha logrado grandes avances, en gran parte gracias a las innovaciones de la inteligencia artificial, específicamente los algoritmos de agregación dinámica que aprovechan el poder de la nube y están refinando con éxito enormes volúmenes de datos. Estos pueden ser aprovechados por los repartidores y otro personal de primera línea, quienes podrán acceder directamente a ellos a través de una interfaz, convirtiéndose así en una herramienta esencial para cada integrante de esta cadena ya que atenderán de manera eficiente cada parada a lo largo de sus rutas de entrega.

La innovación de los pedidos predictivos, impulsados ​​por IA, ya ha ayudado a redefinir el espacio de los productos perecederos y se puede aplicar con éxito en muchas otras categorías de bienes de consumo. Es momento de comenzar a adoptar estos algoritmos que más que desplazar a los humanos, se han creado para darle mejores oportunidades para crecer sus talentos y negocios. Todos los involucrados en la industria de la tecnología, están listos para apoyar la siguiente revolución.