Cómo la IA Generativa está Redefiniendo las Ventas Minoristas

Desde asesores de compras para recomendaciones personalizadas de productos hasta la creación de contenido de marketing y la generación de código, la IA generativa está mejorando las experiencias de los clientes, optimizando las operaciones y aumentando la productividad.
por Azita Martin

El noventa y ocho por ciento de los minoristas planean invertir en IA generativa en los próximos 18 meses, según una nueva encuesta realizada por NVIDIA.

Eso hace que el comercio minorista sea una de las industrias que más rápido se apresura a adoptar la IA generativa para aumentar la productividad, transformar las experiencias de los clientes y mejorar la eficiencia.

Las primeras implementaciones en la industria minorista incluyen asesores de compras personalizados y publicidad adaptativa, y los minoristas probaron inicialmente modelos listos para usar como GPT-4 de OpenAI.

Pero muchos ahora se están dando cuenta del valor de desarrollar modelos personalizados entrenados con sus datos patentados para lograr un tono apropiado para la marca y resultados personalizados de una manera escalable y rentable.

Antes de construirlos, las empresas deben considerar una variedad de preguntas: si optar por un modelo de código abierto, de código cerrado o empresarial; cómo planean entrenar e implementar los modelos; cómo alojarlos; y, lo que es más importante, cómo garantizar que las futuras innovaciones y los nuevos productos puedan incorporarse fácilmente a ellos.

Las nuevas ofertas como NVIDIA AI Foundations, una colección seleccionada de modelos básicos optimizados de nivel empresarial de NVIDIA y modelos preentrenados de código abierto líderes, brindan a las empresas minoristas los componentes básicos que necesitan para construir sus modelos personalizados. Con NVIDIA NeMo, una plataforma integral para el desarrollo de grandes modelos de lenguaje, los minoristas pueden personalizar e implementar sus modelos a escala utilizando las últimas técnicas de vanguardia.

Casos de Uso de IA Generativa

Los modelos multimodales están liderando la nueva frontera en el panorama de la IA generativa. Son capaces de procesar, comprender y generar contenido e imágenes a partir de múltiples fuentes, como texto, imagen, video y activos renderizados en 3D.

Esto permite a los minoristas crear imágenes o videos llamativos para la campaña de marketing y publicidad de una marca utilizando solo unas pocas líneas de indicaciones de texto. O se pueden utilizar para ofrecer experiencias de compra personalizadas con resultados de imágenes de productos in situ y de prueba. Otro caso de uso es la generación de descripciones de productos, donde la IA generativa puede generar de forma inteligente descripciones detalladas de productos de comercio electrónico que incluyen atributos de productos, utilizando metaetiquetas para mejorar en gran medida el SEO.

Muchos minoristas están probando primero las aguas de la IA generativa con implementaciones internas. Por ejemplo, algunos están aumentando la productividad de sus equipos de ingeniería con generadores de código de computación impulsados por IA que pueden escribir líneas de código optimizadas para obtener los resultados indicados. Otros están utilizando modelos personalizados para generar textos de marketing y promociones para varios segmentos de audiencia, lo que aumenta las tasas de conversión de clics. Mientras tanto, los chatbots y los traductores están ayudando a los empleados a realizar sus tareas diarias.

Para mejorar las experiencias de los clientes, los minoristas están implementando asesores de compras impulsados por IA generativa que pueden ofrecer recomendaciones de productos personalizadas en estilos de conversación adaptados al cliente y mostrar imágenes de los productos que se recomiendan. Incluso puede mostrar esos productos si los compradores quieren ver el producto recomendado, por ejemplo, en su casa subiendo una foto de una habitación. Otro caso de uso es un chatbot multilingüe de atención al cliente capaz de responder a consultas sencillas de los clientes y enrutar las complejas a agentes humanos para un servicio mejorado y más eficiente.

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