{"id":14169,"date":"2023-05-31T10:22:09","date_gmt":"2023-05-31T13:22:09","guid":{"rendered":"http:\/\/infoseguridadit.com\/electronica\/?p=14169"},"modified":"2023-05-31T10:22:52","modified_gmt":"2023-05-31T13:22:52","slug":"inteligencia-artificial-4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoseguridadit.com\/electronica\/2023\/05\/31\/inteligencia-artificial-4\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial, la herramienta prometedora para el abastecimiento en tiendas"},"content":{"rendered":"\n

Inteligencia artificial: Hoy en d\u00eda, nuestras rutinas se aceleran cada vez m\u00e1s y es f\u00e1cil acostumbrarse al interminable suministro de productos y a encontrar nuestros alimentos favoritos en el comercio m\u00e1s cercano. Los perecederos y similares llegan a nosotros con tal naturalidad que pocas veces podemos vislumbrar la cantidad de esfuerzo y tecnolog\u00eda que lo lleva a nuestra mesa. Inevitablemente, detr\u00e1s de todos nuestros productos favoritos existe una cadena de suministros encaminada a mejorar nuestros d\u00edas, gracias a la revolucionaria inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

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Por Cesar Cea, Gerente de Portafolio y Desarrollo de Negocios de Zebra Technologies Am\u00e9rica Latina
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En la industria del retail, las reposiciones y el reparto de productos perecederos requieren una planificaci\u00f3n precisa del inventario, debido a la necesidad de rotar el stock antes de su caducidad o deterioro de los productos. Esta responsabilidad recae en los l\u00edderes y empleados de esta extensa cadena, quienes llevan sobre sus hombros la tarea de abastecer a una poblaci\u00f3n. Por eso, es importante que pensemos en lo que necesitan para que su trabajo en toda la cadena de suministro sea m\u00e1s eficiente.<\/p>\n\n\n\n

Parte del reto de alcanzar la m\u00e1xima eficiencia en la operaci\u00f3n de la cadena, es trabajar en la optimizaci\u00f3n de los sistemas de entrega para garantizar que cada punto de venta minorista mantenga constantemente las cantidades correctas y un stock \u00f3ptimo, especialmente para alimentos perecederos. Para ser exitosos en este aspecto, los algoritmos de inteligencia artificial basados en los pedidos predictivos pueden ser algunas de las mejores innovaciones que se han visto en un largo tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Como se menciona anteriormente, algunos de los desaf\u00edos que enfrentan las categor\u00edas de comestibles son su vida \u00fatil, la cual es relativamente m\u00e1s corta. De manera m\u00e1s precisa, las principales empresas suelen contemplar una tasa de devoluci\u00f3n de entre 6 y 7% de su producto a medida que pasa la fecha de caducidad en los estantes de las tiendas. Al contar con m\u00e1rgenes muy estrechos, la reducci\u00f3n de desperdicios se ha convertido en un indicador clave del rendimiento de este segmento.<\/p>\n\n\n\n

A su vez, es importante tomar en cuenta los patrones de demanda de diversos productos, pues estos pueden ser solo locales y estar influenciados en gran parte por la demograf\u00eda del consumidor y los atributos de la tienda. Otras variables clave que debemos tener en mente al momento de aplicar las herramientas de inteligencia artificial, son la estacionalidad, festividades, eventos, cambios de precios y transiciones de productos, las cuales hacen que sea a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil predecir la demanda real y sin restricciones de los consumidores.<\/p>\n\n\n\n

Con tantas variables en juego, es v\u00e1lido preguntarse \u00bfd\u00f3nde se puede incorporar la ciencia de datos avanzada de IA (inteligencia artificial) y el aprendizaje autom\u00e1tico de las herramientas de pedido predictivo?, \u00bfc\u00f3mo se podr\u00eda aprovechar con \u00e9xito esta gran cantidad de conjuntos de datos para optimizar la disponibilidad en los estantes de nuestras tiendas favoritas en cada punto de venta minorista, al mismo tiempo que se minimiza el desperdicio?<\/p>\n\n\n\n

Para ello, es necesario generar un pron\u00f3stico estad\u00edstico, detallado y sin restricciones, lo que llevar\u00e1 a los negocios a aumentar la base estad\u00edstica con variables de demanda emergentes que la IA puede rastrear en tiempo real, como los horarios de trabajo de los minoristas e incluso las condiciones clim\u00e1ticas de una zona determinada. Con estos pron\u00f3sticos, se puede convertir autom\u00e1ticamente estas predicciones en cantidades de \u00f3rdenes o pedidos.<\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda, la tecnolog\u00eda detr\u00e1s de los pedidos predictivos ya ha logrado grandes avances, en gran parte gracias a las innovaciones de la inteligencia artificial, espec\u00edficamente los algoritmos de agregaci\u00f3n din\u00e1mica que aprovechan el poder de la nube y est\u00e1n refinando con \u00e9xito enormes vol\u00famenes de datos. Estos pueden ser aprovechados por los repartidores y otro personal de primera l\u00ednea, quienes podr\u00e1n acceder directamente a ellos a trav\u00e9s de una interfaz, convirti\u00e9ndose as\u00ed en una herramienta esencial para cada integrante de esta cadena ya que atender\u00e1n de manera eficiente cada parada a lo largo de sus rutas de entrega.<\/p>\n\n\n\n

La innovaci\u00f3n de los pedidos predictivos, impulsados \u200b\u200bpor IA, ya ha ayudado a redefinir el espacio de los productos perecederos y se puede aplicar con \u00e9xito en muchas otras categor\u00edas de bienes de consumo. Es momento de comenzar a adoptar estos algoritmos que m\u00e1s que desplazar a los humanos, se han creado para darle mejores oportunidades para crecer sus talentos y negocios. Todos los involucrados en la industria de la tecnolog\u00eda, est\u00e1n listos para apoyar la siguiente revoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Por Cesar Cea, Gerente de Portafolio y Desarrollo de Negocios de Zebra Technologies Am\u00e9rica Latina<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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