La IA revolucionará el sector del retail y de los bienes de consumo
- Transformación digital
La IA puede revolucionar el sector del retail y bienes de consumo, optimizando los procesos de previsión de la demanda, planificación del inventario y fijación de precios y promociones.
La IA no sustituirá a los seres humanos, solo aumentará sus capacidades y mejorará la productividad, permitiendo a los empleados centrarse en tareas más estratégicas, que requieran un mayor nivel de creatividad y pensamiento crítico. De hecho, según un estudio del Foro Económico Mundial (FEM), es previsible que la IA desplace algunos puestos de trabajo, pero también que cree otros muchos nuevos y transforme los existentes. Así, según el informe Future of Jobs, la IA y la automatización generarán un aumento neto de 12 millones de puestos de trabajo en todo el mundo.
Para calmar estos temores relacionados con la pérdida de empleo, las empresas deberán proporcionar a los trabajadores la formación y el soporte necesarios para integrar eficazmente la IA en sus flujos de trabajo. Al involucrarles en el proceso de adopción de la IA y demostrarles sus ventajas, se sentirán más cómodos y verán a esta tecnología como una herramienta para mejorar su trabajo en lugar de como una amenaza para su seguridad laboral.
Otra preocupación común en la adopción de la IA es la privacidad. Dado que estos sistemas analizan grandes cantidades de datos, las empresas deben asegurarse de que la privacidad de clientes y empleados está siempre asegurada, como harían con cualquier otra tecnología. Esto puede implicar el desarrollo de nuevas políticas y protocolos de seguridad, así como la obtención del consentimiento necesario por parte de clientes y empleados para la recopilación y uso de sus datos.
Por último, las empresas podrían tener también dudas con la fiabilidad de las predicciones que lleva a cabo la IA. Sin embargo, se ha demostrado que la inteligencia artificial proporciona predicciones bastante más precisas que las de los métodos tradicionales, especialmente cuando se analizan grandes conjuntos de datos. Seleccionando cuidadosamente los modelos de IA más adecuados para cada caso y supervisando continuamente su rendimiento, las empresas pueden garantizar la precisión y fiabilidad de sus predicciones.
