«La IA abre una nueva etapa de eficiencia, pero el verdadero reto sigue estando en el gobierno del dato»

Como en tantos otros sectores, la inteligencia artificial está transformando el mundo del consumo y el retail, abriendo nuevas posibilidades para optimizar operaciones, personalizar experiencias y anticipar la demanda con mayor precisión. Pero este salto tecnológico no está exento de desafíos. Desde la complejidad en la toma de decisiones hasta la necesidad de instaurar un gobierno del dato sólido, las empresas se enfrentan a un cambio de paradigma que exige estrategia, conocimiento y agilidad.

Para entender mejor el nuevo escenario, hablamos con Antonio Manzanero, director de CPG & Retail Industry en Stratesys, quien comparte su visión sobre cómo las compañías pueden aprovechar el potencial de la IA sin perder de vista el papel insustituible de la inteligencia humana.

[MCPRO] ¿Qué papel juega actualmente la Inteligencia Artificial en el sector Consumo & Retail y cómo ha evolucionado su adopción en los últimos años?

Las empresas del sector consumo siempre han buscado mejoras en cualquier aspecto para aumentar sus ingresos, reducir sus costes y minimizar riesgos. La escala de las operaciones hace que la mínima mejora en un proceso pueda dar unos resultados apreciables.

Desde hace años y desde el punto de vista tecnológico, muchas mejoras han estado relacionadas con la Transformación Digital y con Big Data. Con la aparición de IA podemos decir que han aparecido nuevas capacidades tecnológicas que están igualmente siendo gradualmente aprovechadas para continuar consiguiendo mejoras.

En estos momentos, en general, su adopción estaría en las primeras etapas, aunque cada organización lleva su ritmo de madurez, desde la exploración y pilotos para evaluar los diferentes ámbitos, hasta la definición de una estrategia, su planificación e implantación.

[MCPRO] Se habla de “ganar la batalla de la eficiencia”. ¿Cuáles son los principales retos operativos que enfrentan hoy las compañías del sector, y cómo contribuyen los datos a superarlos?

En el primer lugar pondría una correcta estimación de la demanda, y una adaptación la capacidad en consecuencia. Sin ambas, se puede ser muy eficiente en tareas que no serían del todo útiles al negocio.

Un alto Forecast Accuracy y una adecuada planificación y programación de operaciones, facilitarán niveles de stock optimizados, que por un lado evitarán excesos de stock, que inmovilizan capital y generan desperdicio, y por otro lado evitarán faltas de stock que reducen ingresos.

La mejora en las operaciones aumentará la calidad del producto y la disponibilidad de los activos mejorando también los indicadores de Order Fulfillment, reduciendo las incidencias y los costes de mantenimiento.

[MCPRO] Mencionáis que la IA ha democratizado el acceso a la tecnología. ¿Qué impacto real está teniendo esto en empresas medianas y pequeñas? ¿Puedes compartir algún ejemplo concreto?

Organizaciones que, por su capacidad de inversión y talento especializado, no tenían acceso a datos, recursos de Big Data y algoritmos, pueden acceder a funciones que antes solo se podían obtener con una gran inversión. Del mismo modo las aplicaciones actuales ofrecen capacidades de IA integradas y de desarrollos low o no code.

De este modo, las capacidades avanzadas están más accesibles democratizándose su uso. Algunos ejemplos pueden ser recomendadores de productos, campañas de marketing personalizadas, asistentes conversacionales.

[MCPRO] En un mercado tan competitivo, ¿cuáles dirías que son los diferenciales clave entre aquellas empresas que integran la IA en su toma de decisiones y las que aún no lo han hecho?

La IA se suma a los métodos habituales de toma de decisiones, aportando más datos y más posibilidades de análisis al predecir los resultados y los riesgos en entornos de incertidumbre, por tanto, es una ayuda adicional en la agilidad para tomar decisiones que mejor se adapten a los objetivos. Mediante la IA se puede interactuar con los datos para, por ejemplo, identificar nuevos patrones que den lugar a nuevos insights en el mercado para segmentar mejor a los clientes y tomar decisiones relacionadas con cada grupo de clientes. Esta agilidad no solo hay que entenderla en la toma de decisiones, sino también en la medición de su resultado de las acciones en el menor plazo posible, por ejemplo, al evaluar el resultado de una promoción o el lanzamiento de un producto.

Adicionalmente, los procesos de decisión pueden tener una alta complejidad. Pueden tener varios decisores con objetivos contrapuestos, puede haber muchas alternativas, en ambientes de más o menos incertidumbre, etc. En estas situaciones es muy difícil tomar decisiones con métodos habituales y la intuición, y es útil apoyarse en los procesos estadísticos y algoritmos en los que se apoya la IA.

[MCPRO] ¿Cómo ha cambiado la relación de las empresas con el dato? ¿Qué desafíos observáis a la hora de instaurar un buen gobierno del dato?

El dato ha pasado a tener un gran valor. El cuidado del dato estará relacionado con las conclusiones de los análisis y los resultados de las decisiones tomadas. Es necesario por tanto asegurar la suficiencia y completitud del dato, así como su calidad y seguridad.

En cuanto a los sistemas de gestión se deben definir coherentes con los modelos de datos utilizados para analizar los resultados de la empresa, de modo que se recogen los datos de la manera más inmediata posible y con la estandarización necesaria posibilitando los análisis en tiempo real.

Uno de los desafíos del Gobierno del Dato es implementar en las empresas nuevos roles y responsabilidades en torno al dato, además de conducir el cambio cultural necesario en torno a la generación, tratamiento y uso de los datos. En este punto posiblemente las empresas más grandes tengan más recursos internos para habilitar estas nuevas funciones.

[MCPRO] Hablas del valor de la “inteligencia humana” en un entorno dominado por algoritmos. ¿Qué competencias deben reforzar los profesionales para aprovechar al máximo el potencial de la IA?

Aparte de las capacidades a nivel de usuario de relacionarse con copilots o con agentes de IA, es conveniente que los profesionales comprendan a un cierto nivel el funcionamiento de los algoritmos de los modelos de IA y cómo son entrenados por los datos, comprendiendo los riesgos asociados a los sesgos intrínsecos de los mismos. En cuanto a los análisis de datos igualmente se necesitará de una cierta comprensión de los métodos estadísticos subyacentes a los análisis de datos, de modo que se puedan hacer las consultas adecuadas e interpretar correctamente los resultados.

Son las personas las que deben monitorizar los datos e interpretar los resultados de las IAs, asegurando una trazabilidad y transparencia, y tomando responsabilidades sobre los resultados de las acciones. Desde este punto de vista, para una correcta utilización de la IA, se necesita tener conocimiento sobre seguridad y las normativas aplicables. Otras competencias están relacionadas con adoptar las dinámicas en las que se identifican los procesos y se despliegan modelos de IA que mejor se adapten al negocio de la compañía, en colaboración con todos los departamentos.

[MCPRO] La planificación predictiva, la personalización de promociones y la optimización logística son tres áreas clave en la estrategia de muchas compañías del sector. ¿Cuál de ellas dirías que está generando actualmente un mayor retorno?

No se trata de elegir entre las tres porque una tenga más rendimiento que otra. Quizás en el caso particular de cada organización se pueda elegir un área de mayor retorno, pero en general, cada área tiene que avanzar en su mejora para cumplir sus objetivos cada vez más exigentes. Por ejemplo, la personalización de promociones podrá generar una demanda que sin su predicción pude dar lugar a rotura de stocks, y sin su óptima ejecución puede dar lugar a costes excesivos, dando lugar a no poder cumplir con los objetivos de venta y/o margen para la promoción.

[MCPRO] ¿Cómo trabajáis en Stratesys para traducir los datos en valor tangible para los clientes? ¿Podrías compartir algún caso de éxito?

Nuestro foco en el ámbito de los datos se centra en que estos estén lo más accesibles posible, siempre listos para consumir y tratar. Ponemos especial foco en el modelo de datos y en todas las visiones posibles de los mismos, siendo plenamente conscientes de que no siempre se requiere analizar la misma información desde el mismo punto de vista. La flexibilidad en el consumo de la información es la clave.

En cuanto a casos de éxito podríamos contar muchos, pero podríamos destacar los más recientes llevados a cabo para Success Factors y Salesforce, dos plataformas que unidas al mundo SAP muestran un análisis de la situación de la compañía muy completo y valioso.

[MCPRO] En un entorno tan volátil y cambiante, ¿qué recomendaciones darías a las empresas que aún dudan sobre dar el salto hacia la digitalización avanzada?

La digitalización avanzada equivale tener un sentido adicional a los de las organizaciones que no la adopten, y de este modo hablita a mejorar el desempeño en todas las acciones empresariales. Es un requerimiento para seguir teniendo capacidad de adaptación y de competencia.

En cada negocio se debe realizar un análisis cuidadoso y completo, explorando las tecnologías, evaluando los beneficios y los riesgos, definiendo unos objetivos y una estrategia y plan claros y realizables.

[MCPRO] Para terminar, ¿qué papel crees que jugarán los datos y la IA en la próxima gran transformación del sector retail? ¿Dónde pondrías el foco estratégico de cara a los próximos tres años?

Los datos son la materia prima de la IA, son la base para implementar una IA propia para cada cliente y negocio. Pero, al igual que cualquier materia prima, necesitas que sea de calidad, sin fisuras, sin sesgos y lo más completa y enriquecida posible. Es aquí donde el papel del CDO (Chief Data Officer) y el Gobierno del Dato tienen mucho que decir, y es por eso por lo que nuestra área de Data Governance es una de las más demandadas durante los últimos años, la IA y la democratización del acceso a la analítica hacen que unas políticas de gobierno del dato sean especialmente necesarias en este momento.