El retail se apoya en la IA generativa para la personalización y la atención al cliente

Se espera que la IA generativa tenga un impacto de 9,2 billones de dólares en el sector del retail para 2029, ya que los profesionales del sector creen que esta tecnología puede ayudarles a agilizar las operaciones, aumentar la productividad y ofrecer experiencias más personalizadas a compradores y asociados. Así lo pone de manifiesto un nuevo estudio de Salesforce, que revela que los ejecutivos del sector retail están deseando adoptar la IA generativa para personalizar y mejorar las experiencias de compra, tanto en las tiendas físicas como online. Sin embargo, casi la mitad de los 1.300 encuestados tienen dificultades para hacer accesibles sus datos y solo el 42% conecta sus distintos silos de datos, lo que puede dar lugar a resultados de inteligencia artificial (IA) ineficaces o imprecisos.

"La revolución de la IA gira en torno a los datos, la confianza y la experiencia del cliente. Considerar la IA de forma aislada, sin entender estos elementos como un todo, perjudicará la capacidad de los minoristas para fidelizar y mejorar las relaciones con los clientes”, afirma Rob Garf, director general de Retail y Bienes de Consumo en Salesforce.

Confianza en el potencial de la IA generativa

La industria del retail apuesta por la adopción de la IA generativa. Así, los ejecutivos del sector estiman que el 36% de sus empleados ya la utilizan, y se espera que esta cifra aumente hasta el 45% a finales de 2025. Por otro lado, el 93% afirma que ya utilizan la IA generativa para algún tipo de personalización, como mensajes de correo electrónico y recomendaciones de productos, y el 81% también afirma tener un presupuesto dedicado a la IA, del cual se destina una media del 50% a la IA generativa.

Las tres áreas principales en las que los retailers planean utilizar la IA generativa son el servicio al cliente, el marketing y las operaciones en tienda. Estas áreas responden a las dos principales prioridades para los retailers que son el servicio de atención al cliente y la creación de asistentes de compras digitales conversacionales, capaces de recomendar productos a los compradores basándose en prompts de lenguaje natural.

La importancia de los datos, la confianza y la ética

Aunque los profesionales del retail comprenden la importancia de los datos, muchos todavía están trabajando en cómo unificarlos y construir una visión única de sus clientes para, así, acceder a resultados de IA generativa más eficaces. Sólo el 17% afirma tener una visión única y completa de sus clientes y aprovechar sus datos de forma eficaz, y el 49% todavía se encuentra en las fases preliminares de la creación, o incluso de la consideración de la creación, de un perfil completo de los datos de los clientes.

Esta dificultad de unificar y armonizar los datos se traduce en resultados ineficaces o inexactos, e incluso en respuestas tóxicas y sesgadas. Aunque el 67% de los retailers afirma ser totalmente capaz de capturar datos de clientes, sólo el 39% dice poder limpiar esos datos por completo, mientras que sólo el 42% dice tener la capacidad de armonizarlos.

Muchos minoristas también tienen problemas a la hora de utilizar sus datos para tomar decisiones (40%) y hacer que estos sean accesibles (47%), lo que indica que muchos retailers tienen una cantidad significativa de datos aislados que no se aprovechan para obtener resultados eficaces mediante IA generativa.

Por otra parte, los minoristas son conscientes de los riesgos de seguridad y confianza que rodean a la IA generativa. El 50% de los encuestados afirma que tienen capacidad para cumplir plenamente las normas vigentes de seguridad y privacidad de datos. En lo que respecta al uso ético de la IA generativa en tecnología, el 62% afirma tener directrices para abordar la transparencia, la seguridad de los datos y la privacidad, así como estar comprometidos con los resultados fiables e imparciales.

En cuanto a los retos, los minoristas citan el sesgo como el principal riesgo en el uso de la IA generativa -especialmente cuando los algoritmos de IA producen resultados o respuestas que contienen prejuicios- (50%), seguidos de las alucinaciones (38%) y la toxicidad (35%).