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Inteligencia Artificial en el retail alimentario, ¿cómo se está usando realmente?

Artículo incluido en exclusiva en el Anuario de la Innovación 2024 de Food Retail & Service.

VÍCTOR OLCINA PITA

10 de julio 2024 - 19:32

Inteligencia Artificial en el retail alimentario, ¿cómo se está usando realmente?
La IA promete transformar los supermercados, pero sus aplicaciones son aún limitadas.

Desde que hace algo más de un año OpenAI lanzara GPT4, el modelo de IA responsable de ChatGPT, esta nueva tecnología ha suscitado todo tipo de elucubraciones sobre su impacto futuro. En la actualidad, sus aplicaciones en el retail están lejos de colmar las expectativas, pero se observan avances en cuestiones tan variadas como asistentes virtuales, servicios de reposición personalizadas y cadenas de suministro más eficientes, entre otras cuestiones.

“Estamos explorando todos los posibles usos de la inteligencia artificial para no dejar ningún caso que la competencia pueda explotar y nosotros no”, reconoce Asier Gutiérrez-Fandiño, científico de datos en Walmart Global Tech.

Desde realidad aumentada hasta algoritmos para predecir futuras compras de sus clientes y asistentes virtuales para hacer el trabajo más fácil a sus empleados, Walmart lo está probando todo. El gigante norteamericano reconoce que aún no sabe qué aplicaciones de la IA tendrán más impacto sobre la productividad y la rentabilidad, por lo que ha emprendido una fase de exploración de ‘todos sus posibles usos’.

Las repercusiones de la IA sobre estos dos aspectos -productividad y rentabilidad- son aún ambivalentes. Las compañías han aprendido que pueden llamar la atención del público añadiendo el título ‘inteligencia artificial’ a cualquier cosa que hagan, desde una actualización de su chatbot al lanzamiento de un nuevo producto.

Sin embargo, aunque la implementación integral de la inteligencia artificial en el retail alimentario todavía se encuentra en una fase inicial, se observan algunos desarrollos notables que merece la pena reseñar, circunscritos a tres grandes campos: la relación marca-cliente, la experiencia en tienda y la logística.

Relación enseña-cliente

Un informe de McKinsey sostiene que, en un futuro cercano, tres cuartas partes de la creación de valor derivado de la IA generativa procederá de cuatro funciones de negocio: investigación y desarrollo, ingeniería de software, marketing y atención al cliente.

Estas dos últimas funciones corresponden a la relación marca-cliente, uno de los aspectos más desarrollados por los retailers españoles e internacionales hasta la fecha. En su versión más elemental, los chatbot impulsados por IA generativa permiten solventar incidencias de manera rápida y efectiva, ahorrando por el camino millones de minutos de llamadas telefónicas. De hecho, la adaptación del asistente virtual de Walmart en Chile ha permitido a la filial sudamericana de la compañía “ahorrar tiempo a nuestros consumidores y agentes, y ha visto las puntuaciones de satisfacción del cliente incrementadas en torno al 38%”, señalan.

Gutiérrez-Fandiño asegura que el gigante norteamericano ha mejorado su facturación online gracias a la implementación de su propio asistente virtual, Text To Shop, en diciembre de 2022, que es capaz de conversar y generar recomendaciones personalizadas.

Text To Shop, el asistente de Walmart.
Text To Shop, el asistente de Walmart.

En junio de 2023, Carrefour France presentó Hopla, su propio asistente virtual basado en el motor de OpenAI, capaz de recomendar dietas que incluyan productos sin gluten, orgánicos o ecológicos, sugerir ingredientes para completar una cena o ayudar a reducir el gasto de los hogares “sin mermar la calidad y el valor nutritivo de sus cestas”. Sin embargo, sus resultados todavía son modestos y, en ocasiones, poco satisfactorios, lo que da cuenta de las dificultades de implantar con éxito la inteligencia artificial generativa en el retail.

El pionero en España, Eroski, presentó un modelo similar en mayo de 2023, pero no lo ha hecho extensivo a todos sus clientes hasta abril de este año. “El desarrollo ha sido más lento de lo que esperábamos”, reconoce Mari Mar Escrig, directora de Ecommerce de la enseña vasca. La cooperativa ha trabajado junto a un reducido grupo de clientes para detectar errores de la IAgen y solucionar los más comunes: alucinaciones (respuestas inventadas con aspecto de verosimilitud), falta de precisión y, en líneas generales, lentitud.

“Hemos conseguido acotar las alucinaciones gracias al empleo de otros modelos de respuesta natural, y a que hemos acotado los lugares en los que el asistente puede encontrar respuestas. Ahora sí podemos decir que hemos conseguido una precisión lo bastante buena”, explica.

En un plano más sofisticado se encuentran apps como la de Alcampo, presentada en diciembre de 2023, que, además de procesar el historial de compra de los clientes y hacerles recomendaciones personalizadas, está capacitada para “generar pedidos tipo basados en las compras recurrentes de los clientes”, explica Veronika Nikolaeva, directora de ecommerce de la enseña. A la hora de elaborar estos pedidos tipo, la inteligencia artificial aprende de los pedidos pasados, excluye los productos considerados como ocasionales y permite a los clientes hacer su compra online de manera mucho más rápida y conveniente.

Walmart ha mejorado su facturación online gracias a la implementación de su propio asistente virtual, Text To Shop, en diciembre de 2022, que es capaz de conversar y generar recomendaciones personalizadas

Por su parte, Walmart está desarrollando un servicio de reposición personalizada llamado InHome Replentishment, que lleva esta misma idea un paso más allá. Mediante inteligencia artificial, este servicio recopila información acerca de los hábitos de sus clientes y es capaz de anticiparse a sus necesidades, realizar pedidos y entregarlos directamente “en la despensa o el frigorífico de los consumidores”, según señala Whitney Pedgen, vicepresidenta de Nuevas Propuestas en Walmart U.S.

Por otra parte, la multinacional con sede en Bentonville está desarrollando tecnologías en realidad aumentada para ayudar a sus clientes a ver cómo les quedan sus prendas de ropa y de qué manera encajan sus artículos para el hogar en el espacio de su propia casa.

En España, Sorli ha anunciado recientemente el lanzamiento de una nueva aplicación basada en IA que proporciona menús, recetas y listas de la compra adaptadas a los gustos y características de cada cliente (nivel de actividad física, alergias, preferencias, etc.). La enseña ha invertido 500.000 euros en esta nueva herramienta, que debería servir para potenciar las ventas entre los consumidores más preocupados por la salud y la conveniencia.

Experiencia en tienda

En el ámbito de la tienda, la inteligencia artificial puede ayudar en cuestiones tan variadas como detectar roturas de stock, gestionar productos a punto de caducar o identificar la tipología de frutas y verduras.

Desde 2022, Walmart, en colaboración con Focal Systems, ha instalado cámaras de visión por computadora que escanean los lineales y alertan a los trabajadores de que repongan los productos agotados. Las cámaras de visión por computadora, situadas en áreas estratégicas, hacen barridos periódicos de comprobación y permiten disminuir sensiblemente las roturas de stock.

La enseña noruega Rema 1000 i Norge ha introducido recientemente básculas con cámaras de visión artificial y sistemas de IA capaces de identificar productos vendidos a granel, como frutas y verduras

En una línea similar, los robots de StrongPoint, además de acompañar y resolver diversas cuestiones que puedan surgir a los clientes en el supermercado, están programados para recorrer los pasillos y estanterías por la noche, tomar fotografías y generar realogramas de la situación actualizada del stock.

Por otra parte, la enseña noruega Rema 1000 i Norge ha introducido recientemente básculas con cámaras de visión artificial y sistemas de IA capaces de identificar productos vendidos a granel, como frutas y verduras. Esta tecnología permite reducir errores debidos al desconocimiento o el fraude en la identificación de frutas.

La inteligencia artificial también promete revolucionar el mundo del etiquetado. La startup israelí Wasteless desarrolla desde hace años etiquetas que permiten actualizar en tiempo real el precio de los productos a medida que se acerca la fecha de caducidad; lo que, según la compañía, permite incrementar la facturación y los márgenes al optimizar la asignación de precios, aumentar la rotación de producto y disminuir el desperdicio.

El elevado precio de las etiquetas electrónicas ha frenado su incorporación durante años, pero esto parece estar cambiando, y retailers como Walmart, Lidl o Aldi han comenzado a incorporarlas a una parte de sus establecimientos

“El consumidor ha comenzado a comportarse de manera diferente. Antes buscaba un producto a precio fijo con la fecha de caducidad más lejana; hoy, elige una fecha de caducidad más próxima por motivo de conveniencia”, apuntaba en 2019 Gian Maria Gentile, por entonces director de IT en Finiper, la cadena de hipermercados italiana que ha incorporado la innovación de Wasteless.

Etiquetas electrónicas de Wasteless.
Etiquetas electrónicas de Wasteless.

Durante años, el elevado precio de estas etiquetas electrónicas ha frenado su incorporación masiva, pero esto parece estar cambiando. Walmart anunció en junio de 2023 que incorporaría las etiquetas de SES-imagotag en 500 de sus establecimientos y Lidl Great Britain ha anunciado en febrero de este año que incorporará la nueva tecnología en todas sus tiendas, siguiendo la estela de Aldi.

Logística

En tercer lugar, la IA ya está permitiendo incrementar la eficiencia, capacidad de respuesta y productividad de las cadenas de suministro, aspectos particularmente relevantes en un sector con altos índices de rotación.

En España, Alcampo, una vez integrados ecommerce, tienda y almacén, ha logrado incrementar sensiblemente su productividad en la preparación de pedidos online gracias a su colaboración con la compañía tecnológica Ocado.

En su caso, la inteligencia artificial diseña el recorrido óptimo de los trabajadores (pickers) a lo largo del establecimiento para recoger los artículos de cada pedido online, establece la ubicación de cada cubeta dentro del vehículo de reparto y planifica la ruta del transportista para evitar pérdidas de tiempo y optimizar el espacio. No solo eso: la IA aprende de las incidencias para proponer nuevas rutas en el futuro.

“Antes, el picker recorría la tienda con el carrito para preparar un solo pedido, lo que daba unas 60 picadas (recogidas de artículo) por hora. Ahora, la productividad en tienda ha subido a 136 picadas por hora, y en los back of store (almacenes dedicados únicamente al ecommerce) ésta se incrementa a 250 picadas por hora”, explica Enrique Cabeza, director de Supply Chain y responsable ISF de Alcampo.

Mercadona, en colaboración con Cimcorp, ha incorporado una arquitectura automatizada que permite sincronizar toda la cadena de suministro en tres de sus centros logísticos más avanzados (Zaragoza, Sagunto y San Isidro). Un sistema de robots se encarga de despaletizar, clasificar las cajas, asignarles un código y ubicarlas en el almacén de acuerdo a su orden previsto de salida. Desde la enseña valenciana aseguran que esto les permite adaptarse a las fluctuaciones en la demanda y garantizar que sus productos frescos lleguen del campo a la tienda en un plazo de 24 horas.

Sin embargo, Walmart es, una vez más, el caso más avanzado. “La IA nos ha ayudado a reducir costes y a mejorar eficiencias operativas”, asegura Gutiérrez-Fandiño. El gigante norteamericano, que en 2022 adquirió a su proveedor de automatización, Alert Innovation, ha alcanzado tal grado de integración que puede garantizar entregas en 30 minutos, desde las seis de la mañana hasta las diez de la noche.

“Y esto no ha hecho más que empezar”, insiste. Es posible que, a partir de ahora, nos adentremos en un largo periodo de mejoras incrementales y menos llamativas, pero imprescindibles para consolidar la efectividad de la inteligencia artificial. “En Estados Unidos apenas empezamos a ver los primeros efectos”, asegura el científico de datos.

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