El Nuevo Paradigma: De la Automatización a la Experiencia Contextual

En sus primeros usos, el comercio electrónico se apoyaba en la IA tradicional para tareas de back-end como la mejora del SEO o la clasificación de solicitudes. Hoy, la IA generativa y la automatización han elevado las prácticas, brindando experiencias de compra más pertinentes y contextualmente adecuadas.

Actualmente, la IA tiene la capacidad de analizar cantidades masivas de datos con una velocidad y precisión nunca antes vista, ofreciendo previsiones y conocimientos que eran difíciles de detectar para los humanos. Esto se traduce en una toma de decisiones más fundamentada y basada en datos para el comercio omnicanal.



En términos de compra, las herramientas impulsadas por IA, como la navegación por voz, están cambiando radicalmente la forma en que los usuarios realizan sus compras. Un informe reciente del IBM Institute for Business Value, el 57% de las empresas ya están integrando la IA generativa en sus productos y servicios, mientras que un 43% la emplea en decisiones estratégicas, demostrando que la eficiencia y productividad han dado un salto cualitativo.

El desafío más importante: la confianza del consumidor

A pesar de que las empresas están adoptando rápidamente la IA, la experiencia del cliente aún tiene oportunidades de mejora considerables. La familiaridad con tecnologías como ChatGPT y asistentes virtuales como Alexa ha crecido, pero también lo ha hecho la cautela.

Las implementaciones mal ejecutadas, como los chatbots iniciales o los modelos de aprendizaje profundo entrenados con datos inadecuados, han dejado una huella negativa. El estudio de IBM Institute of Business Value reveló que solo el 14% de los consumidores encuestados se describieron como "satisfechos" con su experiencia de compra en línea. Otros tuvieron interacciones decepcionantes y no tuvieron ganas de interactuar con la tecnología nuevamente.

Y este sentimiento no solo lo tiene el consumidor final. Más del 90% de los compradores empresariales (B2B) afirman que la experiencia del cliente es tan importante como los productos o servicios que la empresa vende. Entonces, las empresas deben planificar y diseñar sus iniciativas de automatización inteligente priorizando siempre las necesidades y la transparencia ante el cliente.

Cuatro casos transformadores de la IA en el Comercio

IBM Institute for Business Value nos brinda cuatro casos de estudio en los que la integración de la IA tradicional y la IA generativa ha sido eficaz y ya están mejorando el recorrido del cliente de principio a fin.

Modernización y expansión del modelo de negocio

La inteligencia artificial tradicional optimiza tareas rutinarias para los negocios, desde la gestión de inventario hasta el procesamiento de pedidos, esto se traduce en un ahorro significativo de costos y mayor eficiencia. Automatiza la conversión de divisas y el cumplimiento normativo, mientras que la generativa produce soporte multilingüe y contenido de marketing adaptado a los matices culturales, acelerando la expansión global.



Sin embargo, la IA generativa es más utilizada en marketing y publicidad, llevando la personalización a otro nivel, por ejemplo, paquetes de productos y ventas adicionales adaptadas al comportamiento de cada persona.Redefine los modelos de negocio al habilitar nuevas formas de compra, como el comercio por voz y el comercio social. 

PMX: Gestión Dinámica de la Experiencia del Producto

La IA está revolucionando la Gestión de la Experiencia del Producto (PXM). Funciona para automatizar la creación, clasificación y optimización del contenido, generando descripciones, imágenes e incluso experiencias interactivas, como vistas de producto de 360 grados o capacidades de prueba virtual. 



Lo más importante es la hiperpersonalización. A diferencia de la segmentación tradicional, la IA generativa crea experiencias únicas para cada cliente, con recomendaciones y ofertas que consideran los intereses, el comportamiento y los intereses individuales. La conexión personalizada impulsa la retención.

Inteligencia de pedidos y optimización logística

La automatización es un aspecto importante en la IA generativa, ya que optimiza la cadena de suministro. La inteligencia de pedidos selecciona de manera dinámica las opciones más rentables para surtir un pedido al considerar factores como la proximidad, los costos de envío y las tendencias de mercado.



Esta optimización ayuda a eliminar ineficiencias costosas. La empresa McKinsey indica que casi el 20% de los costos logísticos podrían derivarse de "entregas a ciegas", un problema que la inteligencia de pedidos ayuda a mitigar con pronóstico de la demanda y transparencia del inventario en tiempo real. Esto reduce pérdidas y genera confianza en el cliente.

Pagos Inteligentes y seguridad

Este aspecto es uno de los más importantes para los negocios. El aprendizaje automático (IA tradicional) sobresale en el procesamiento de grandes volúmenes de pagos B2C y B2B, automatizando la detección de patrones irregulares y posibles fraudes en tiempo real.



La IA generativa simula diversos escenarios de fraude, permitiendo a las empresas predecir y prevenir nuevas formas de actividad maliciosa, mejora los procesos de transacción con modelos de pago dinámicos para transacciones B2B complejas (facturación personalizada) y estrategias de precios dinámicas para clientes B2C. También ayuda a automatizar el cumplimiento de normativas financieras y la privacidad de datos.

El futuro del comercio se construye con confianza

El futuro del comercio apunta hacia lo digital. Para que esta transformación sea exitosa y sostenible, la confianza debe ser el centro de cada estrategia de implementación. Las empresas que prioricen una integración transparente y segura de la IA generativa, centrada en los valores humanos y las necesidades del cliente, serán las que forjen las relaciones más profundas y duraderas.

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