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Cómo usar la inteligencia artificial para mejorar tu stock

Tiempo de lectura: 7 minutos

La inteligencia artificial en las empresas proporciona a estas numerosas ventajas, entre las que se incluye la gestión de stock.

ÍNDICE

1. Inteligencia artificial en las empresas.

2. Gestión de stock, IA y machine learning.

3. Las oportunidades que brindan las nuevas tecnologías.

3.1. Recomendaciones personalizadas de productos y servicios.

3.2. Automatización del servicio de atención al cliente mediante chatbots.

3.3. Ajuste de precios en función de la demanda.

3.4. Realización de campañas digitales.

4. Técnicas predictivas y análisis de datos.

La inteligencia artificial en las empresas permite una mejor gestión de todos sus procesos. Les ayuda en labores como analizar grandes masas de datos, mejorar la atención a sus clientes o investigar acerca de una hipótesis para ver si es acertada. Asimismo, ofrece la posibilidad de automatizar sus procedimientos más tediosos y de llevar a cabo una mejor gestión de stock.


 

1. Inteligencia artificial en las empresas

En cuanto a este último aspecto, la inteligencia artificial o IA es una magnífica ayuda para el control de stocks y su gestión eficaz. Contribuye a optimizar todos los puntos básicos de este ámbito de la logística, que son los siguientes:

  • Contar con el producto o servicio correcto.
  • Disponer de él en el lugar idóneo.
  • Tenerlo en la calidad y la cantidad exactas.
  • Ofrecerlo del modo correcto.
  • Brindarlo en el momento ideal.
  • Proporcionárselo al cliente apropiado.
  • Marcarle el precio adecuado.

Aun así, las aplicaciones de la inteligencia artificial serían poco útiles si quien las crea desconoce el tipo de negocio al que van destinadas. La inteligencia funciona mediante algoritmos que ofrecen los resultados. Estos deben ser los apropiados a la clase de negocio al que se van a aplicar.

En otras palabras, de nada serviría esta inteligencia si la utilizamos para un comercio de alimentación empleando algoritmos adaptados al mundo del transporte. Por tanto, cada tipo de negocio requiere sus propios modelos de IA.

En este sentido, los responsables de la empresa deben trabajar con los creadores de los algoritmos para introducir los más ajustados al tipo de entidad que dirigen. Igualmente, es preciso que dispongan de la mayor cantidad posible de datos. Ambos factores hacen que las nuevas tecnologías de IA funcionen de manera óptima.

2. Gestión de stock, IA y machine learning

Todo lo anterior se debe a que este tipo de inteligencia incluye distintos programas y tecnologías que le permiten completar tareas y aprender de situaciones anteriores. De hecho, también se denomina machine learning, porque consigue que las máquinas aprendan. Y, para hacerlo, se apoya en dos factores principales:

  • El análisis de los datos que contiene almacenados.
  • La experiencia.

Pero la IA cuenta con otra poderosa herramienta que se distingue de la anterior y es conocida como deep learning. Esta consiste en el desarrollo de redes neuronales que pretenden parecerse a las del cerebro humano. La combinación de ambas utilidades le posibilita desarrollar numerosas aplicaciones de inteligencia artificial muy provechosas para los negocios.

En concreto, respecto a la gestión y control de stock, tiene usos como los siguientes:

  • Puede analizar las tendencias históricas de pedidos: Con los resultados obtenidos, hace encargos predictivos y logra que el comercio nunca se quede sin suministros.
  • Analiza los datos históricos de ventas: Y, en tiempo real, lleva a cabo pronósticos de las que van a producirse. Por tanto, basándose en los resultados, se piden los productos que van a venderse.
  • Permite visualizar las existencias en tiempo real: A través de cámaras conectadas por medio de las citadas redes neuronales. De tal forma, siempre se sabe la cantidad de provisiones que se tiene y lo que hace falta pedir.

Estas son algunas muestras de las ventajas que la inteligencia artificial ofrece a la gestión de estocaje en las empresas. De igual modo, les brinda otras muchas opciones prácticas para su gestión y desarrollo.

3. Las oportunidades que brindan las nuevas tecnologías

Todo lo explicado hasta ahora evidencia la utilidad de las nuevas tecnologías para la gestión de las empresas y comercios. Pero es solo una parte de lo que la IA puede hacer por ellas. Esta les proporciona, además, otras muchas herramientas muy beneficiosas, como las siguientes:

  • Recomendaciones personalizadas de productos o servicios.
  • Automatización del servicio de atención al cliente mediante chatbots.
  • Ajuste de precios en función de la demanda.
  • Realización de campañas digitales.

3.1. Recomendaciones personalizadas de productos y servicios

La IA maneja el big data, es decir, enormes masas de datos sobre la conducta de los compradores. A su vez, su análisis permite a la empresa hacer recomendaciones personalizadas de productos a cada cliente. Para ello, se basa, por ejemplo, en compras anteriores que haya hecho o en artículos que haya visitado en la página web.

3.2. Automatización del servicio de atención al cliente mediante chatbots

Los robots que hablan o chatbots son mucho más que eso. Se tratan de dispositivos capaces de interactuar con los clientes y darles respuesta a sus dudas y preguntas. Incluso tienen la habilidad de procesar el lenguaje natural.

3.3. Ajuste de precios en función de la demanda

Esta inteligencia tecnológica es asimismo capaz de analizar la demanda que tiene un producto en un momento determinado. Y, basándose en ello, se sube o se baja su precio. Esta acción genera un beneficio automático añadido a los negocios.

3.4. Realización de campañas digitales

La IA puede analizar en tiempo real qué productos son susceptibles de ser incluidos en campañas publicitarias. Así, las crean con ellos para maximizar las ventas. Más aún, es capaz de configurar la mejor versión del anuncio.

4. Técnicas predictivas y análisis de datos

De todo lo que la inteligencia artificial puede hacer por las empresas y comercios, hay dos técnicas principales para la gestión de stock. Son el análisis de datos y el análisis predictivo.

El primero, igualmente llamado descriptivo, muestra lo que está ocurriendo a través del análisis de cifras. Por ejemplo, de los datos de ventas a lo largo del año o de variación de ingresos. Respecto al segundo, es capaz de hacer una estimación de lo que va a suceder. Se basa en situaciones anteriores para predecir lo que va a pasar. Por ejemplo, analiza las ventas de las últimas fechas para calcular las de los días futuros.

En conclusión, la inteligencia artificial en las empresas resulta muy útil para mejorar su gestión. No en balde, en España hay una Estrategia Nacional para introducirla. Incluso ejerce un papel fundamental en la gestión y control del stock.