IA en el comercio electrónico: limitaciones y soluciones

En los últimos años, hemos visto enormes avances en inteligencia artificial.

Estos cambios se pueden atribuir a la aparición de redes neuronales accesibles y mejoras en la infraestructura de la nube, la potencia informática y los algoritmos de aprendizaje automático.

No es sorprendente que la IA esté recibiendo cierta atención en el comercio digital.

Las aplicaciones del mundo real pueden variar desde recomendaciones de productos, chatbots inteligentes, análisis de sentimiento o sentimiento.

Las marcas comerciales como Amazon no son ajenas a la inteligencia artificial, ya que utilizan el aprendizaje automático para impulsar su motor de recomendación de productos y el análisis predictivo para mantener su promesa de envío de un día.

A pesar de sus ventajas, la IA es una empresa algo cara e incierta.

Muchos obstáculos impiden la adopción de la IA, desde la falta de comprensión de la IA, los datos inadecuados o incompletos, la ausencia de profesionales de IA calificados y las dificultades para identificar casos de uso válidos.

¿Qué es la IA?

La IA es un campo de estudio que procesa grandes conjuntos de datos para predecir resultados futuros.

Este campo se está desarrollando rápidamente.

Los sistemas de IA modernos pueden descifrar y completar el habla humana, competir en un sistema basado en reglas, tomar decisiones de autoevaluación y más.

Al mismo tiempo, la IA no es una solución mágica a ningún problema.

Estas soluciones deben diseñarse, probarse y requieren datos limpios para proporcionar los resultados deseados.

Limitaciones y soluciones de IA en el comercio electrónico

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Identificar un caso de uso

Los clientes son cada vez más cautelosos con la información inapropiada e irrelevante.

Gravitan hacia marcas que comprenden y personalizan sus experiencias de compra.

Contratar más personal de apoyo puede ser la respuesta, pero es un desafío escalar.

La IA, por lo tanto, ofrece una excelente alternativa a las interacciones humanas: puede enriquecer la experiencia del usuario con recomendaciones de productos relevantes, análisis de tonos y sentimientos y visión por computadora.

Un ejemplo de esto son los chatbots con tecnología AI.

No solo pueden responder preguntas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sino incluso descifrar el tono y el sentimiento para hacer deducciones y sugerir soluciones hiperpersonalizadas.

Amazon ha confiado durante mucho tiempo en la inteligencia artificial para facilitar las recomendaciones en todos los niveles del recorrido del cliente.

Utilizan su enorme red de minoristas y los datos personales de sus clientes para enseñar al algoritmo a sugerir mejores productos a los clientes.

Otros ejemplos incluyen Lowe’s y Home Depot usando imágenes de computadora y procesamiento de lenguaje natural (NLP), respectivamente.

En el caso de Lowe’s, los escáneres con tecnología de inteligencia artificial ayudan a los clientes a encontrar productos en sus tiendas, así como a reordenar productos automáticamente tan pronto como los estantes comienzan a vaciarse.

Cuando se usa IA para analizar páginas de reseñas, Home Depot puede identificar adjetivos y palabras descriptivas para ayudar a los compradores a comprender mejor el producto.

Estas mejoras han generado un mayor compromiso y mayores ventas.

Datos incompletos

Es un secreto a voces que cualquier IA es tan buena como los datos ingresados ​​en ella.

Para funcionar según lo previsto, los sistemas de inteligencia artificial deben estar entrenados con datos de antemano.

Es decir, necesitan datos precisos, claros y valiosos para completar.

Con datos incompletos, los resultados de la IA serán engañosos.

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Para muchas empresas más pequeñas, la pregunta principal es dónde obtener estos datos.

Además de recopilar datos con herramientas independientes, deberá contratar científicos e ingenieros de datos para revisar la integridad y uniformidad de los datos.

Recursos humanos

La IA no se trata solo de ingeniería de software. Abarca muchas disciplinas, como matemáticas, psicología, estadística y lingüística.

Por lo tanto, los departamentos de IA incluyen ingenieros de inteligencia empresarial, arquitectos de IA, ingenieros de aprendizaje automático y equipos de ciencia de datos.

Desafortunadamente, existe una escasez en la industria de estos roles, y las empresas deben competir en un mercado de talento más pequeño para llevar a cabo su proyecto de IA.

Riesgos de implementación

Con sus datos y recursos humanos disponibles, puede comenzar a trabajar.

Esto significa invertir en investigación, modelado, capacitación, muestreo de datos y recopilación de comentarios sobre su progreso.

Incluso después de una implementación exitosa, necesita mantener un equipo para interpretar y mejorar su algoritmo de IA.

Conseguir que toda la empresa apoye el proyecto de IA y fomentar una nueva cultura no siempre es fácil.

No es sorprendente que todo esto haga que las empresas de comercio electrónico tengan miedo de invertir en proyectos de IA.

¿Existen alternativas a la IA en el comercio electrónico?

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La IA tiene muchas aplicaciones prácticas en el comercio electrónico, desde recomendaciones de productos hasta chatbots y personalización.

Sin embargo, la IA no es un producto de estantería, que requiere todo, desde la gestión de datos hasta la creación de un equipo dedicado.

La buena noticia es que la tecnología nos ofrece muchas formas de lograr los mismos objetivos con muchas alternativas de IA en el mercado.

Herramientas de servicio al cliente

Muchas herramientas de servicio al cliente ofrecen chatbots u otras herramientas centradas en la inteligencia artificial para mejorar la experiencia del cliente.

Estas herramientas reducen la carga de trabajo de los equipos y los gastos generales de administrar un equipo de personal de servicio al cliente.

Muchas tiendas de comercio electrónico utilizan chatbots de IA para concienciar, ofrecer sugerencias y, en general, facilitar la toma de decisiones.

Herramientas de participación de ventas

Aquellos que se ocupan de las ventas basadas en cuentas y las ventas internas dependen cada vez más de las herramientas de habilitación de ventas habilitadas por IA.

Estas herramientas aumentan la productividad y ofrecen sugerencias a los equipos de ventas para que puedan cerrar tratos.

Estas herramientas pueden ayudar a los equipos de comercio electrónico corporativos a automatizar, personalizar y predecir el mejor curso de acción.

Herramientas de flujo de trabajo de comercio electrónico

Tanto la inteligencia artificial como los flujos de trabajo independientes del comercio electrónico utilizan el aprendizaje automático para la participación del cliente.

Sin embargo, los flujos de trabajo pueden automatizar y enrutar funciones de pedidos, como aprobaciones de crédito o notificación de depósitos específicos para cumplir con los pedidos.

Su entorno empresarial no está estancado, por lo que un mecanismo de flujo de trabajo de comercio electrónico flexible le permitirá adaptarse y reaccionar a medida que se presenten las oportunidades.

Esto puede significar pasar a nuevos modelos de negocio o abrir nuevas tiendas y fomentar una cultura de innovación.

¿Es la IA adecuada para su negocio de comercio electrónico?

La demanda de personalización está aumentando y la IA solo será más accesible desde aquí.

Se espera que muchas industrias continúen invirtiendo en tecnología de inteligencia artificial, y el comercio electrónico no es una excepción.

Al mismo tiempo, la IA no debería interferir, pero debería ayudar a que su negocio tenga éxito.

Antes de elegir el camino de la IA, considere cuidadosamente si es la decisión correcta para sus clientes, industria y negocio.

Author

Moisés Cabrera

Encantado de emprender, el Internet es como pez en el rio para mi y quiero aportar valor a este mundo digital. Si crees que es de interés estos artículos no dudes en comentar.

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