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IA para una gestión más inteligente del inventario minorista

Descubre cómo la IA está revolucionando la gestión del inventario minorista, mejorando la eficiencia e impulsando la satisfacción del cliente. Infórmate sobre el papel de Vision AI en la previsión, la reducción de residuos y la optimización de los niveles de existencias para un futuro minorista más inteligente.

Mantener las estanterías llenas de productos atractivos es crucial para el éxito de un negocio minorista. Quedarse sin existencias puede perjudicar las finanzas, con la consiguiente pérdida de ingresos y consumidores descontentos. Por otra parte, el exceso de existencias malgasta dinero y espacio de almacenamiento. 

La inteligencia artificial puede hacer más inteligente la gestión del inventario minorista. La IA puede ayudar a las empresas minoristas a analizar grandes cantidades de datos, hacer predicciones precisas y optimizar los inventarios de forma más eficiente. Echa un vistazo a cómo la IA agiliza estos procesos.

La IA y la gestión del inventario minorista: ¿Cuál es el problema?

La IA ayuda a los minoristas a controlar los niveles de existencias, predecir la demanda de los clientes y mantener niveles óptimos de inventario en tiempo real. Esto es una buena noticia porque las tiendas pueden ahorrar dinero, mantener en stock los productos populares y aumentar las ventas.

Un trabajador de una tienda reponiendo productos frescos para los clientes

Por ejemplo, las empresas pueden utilizar la IA para identificar los productos que no se venden bien. Analizando los datos de ventas, la IA puede identificar rápidamente los artículos que se quedan en las estanterías. Los minoristas pueden entonces crear espacio para artículos más populares retirando estos productos de venta lenta. Así se aprovecha al máximo el espacio de las estanterías y se garantiza que los compradores encuentren lo que buscan más a menudo, lo que les hace felices y les hace volver.

Los expertos prevén que el mercado mundial de la IA en el comercio minorista aumente hasta superar los 45.740 millones de dólares en 2032, frente a los aproximadamente 8.410 millones de dólares de 2022. Los minoristas alimentan este crecimiento aumentando su necesidad de mejorar la eficacia operativa y la satisfacción del cliente. Las soluciones de gestión de inventario minorista basadas en IA pueden ayudar a los minoristas a alcanzar estos objetivos.

Las ventajas de la IA en la gestión del inventario minorista

La IA en el comercio minorista está redefiniendo la forma en que los minoristas gestionan el inventario. No se trata sólo de automatizar tareas; se trata de utilizar los datos para mejorar la gestión del inventario minorista. Con la IA, los minoristas consiguen un socio que trabaja incansablemente para perfeccionar sus prácticas de inventario, garantizando unos niveles de existencias eficientes, minimizando las roturas de stock y maximizando la rentabilidad.

He aquí algunas ventajas destacadas que la IA aporta a la gestión del inventario de los minoristas:

  • Inventario optimizado: Los análisis predictivos evitan el exceso de existencias y las roturas de stock.
  • Previsión precisa: El análisis de datos garantiza una previsión precisa de la demanda, ayudando a la planificación.
  • Reducción de residuos: La identificación de los artículos de baja rotación minimiza los residuos y el exceso de inventario.
  • Operaciones eficientes: La automatización de tareas como el reordenamiento ahorra tiempo y recursos.
  • Información en tiempo real: La visibilidad instantánea de los niveles de inventario facilita la toma rápida de decisiones.

¿Cómo están aplicando las empresas la IA en la gestión del inventario minorista?

Ya hemos hablado de las olas que está provocando la IA y de las ventajas que ofrece en la gestión del inventario minorista. Ahora, examinemos cómo están implementando la IA las distintas aplicaciones.

Análisis del tráfico de clientes

Comprender cómo se mueven los clientes dentro de una tienda minorista es esencial para gestionar el inventario con eficacia. Los minoristas pueden utilizar los datos de tráfico peatonal para mejorar el funcionamiento de sus tiendas y hacer que funcionen mejor.

Pueden decidir la cantidad de existencias, el número de empleados y la disposición de la tienda. Esto les ayuda a atender a los clientes con mayor eficacia. Una forma de conseguirlo es utilizar la visión por ordenador para seguir y analizar los movimientos de los clientes.

Por ejemplo, los minoristas pueden desplegar cámaras por sus tiendas que utilicen algoritmos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8 para la alimentación. Estas cámaras controlan los puntos de entrada y salida de los clientes en tiempo real, proporcionando información valiosa sobre los patrones de tráfico. 

Estudiando los datos, las tiendas pueden averiguar las horas más concurridas, las zonas populares y los lugares donde los clientes permanecen más tiempo. Con esta información, los minoristas pueden tomar decisiones informadas sobre la gestión del inventario. Durante las horas de mayor afluencia, se aseguran de que los artículos más populares estén en stock. También evitan el exceso de inventario en las zonas menos populares de la tienda. Previsión de la demanda y análisis predictivo

La IA está cambiando por completo la forma en que los minoristas prevén la demanda de los clientes. Las previsiones de aprendizaje automático utilizan datos de ventas anteriores, tendencias actuales, meteorología y redes sociales para hacer predicciones. Basándose en los resultados de este análisis, los minoristas pueden prever las ventas de productos y los plazos con más precisión que los métodos tradicionales.

Gigantes del comercio minorista como Zara están utilizando la previsión mediante IA para perfeccionar sus estrategias. Al gestionar todos los aspectos, desde el diseño hasta el envío, Zara puede recopilar datos valiosos durante todo el proceso. A continuación, analizamos estos datos para detectar ineficiencias, identificar áreas de éxito y generar previsiones precisas.

Imagen de ropa en tienda

Los modelos ML pueden seguir aprendiendo de nuevos datos, ayudando a que las predicciones se ajusten a las preferencias cambiantes de los clientes. Esta es una de las ventajas de utilizar modelos ML. Este enfoque basado en la IA permite a Zara alcanzar el delicado equilibrio de tener a mano los productos adecuados en el momento oportuno.

Mejorar los procesos de almacén

Utilizando tecnologías de IA, los minoristas pueden optimizar sus procesos de almacén. Por ejemplo, Amazon utiliza IA en sus almacenes para inspeccionar los artículos en busca de daños. Su objetivo es reducir el número de artículos dañados que se envían.

Amazon envía 8.000 millones de paquetes al año. Reducir los artículos dañados, aunque sea ligeramente, puede suponer una diferencia significativa.

Fig. 3. Una imagen que muestra la solución de IA de Amazon para detectar artículos dañados.

Amazon está utilizando la visión por ordenador para ayudar a recoger y empaquetar pedidos. Los trabajadores colocan los artículos en contenedores que pasan por delante de una cámara.

Aquí, la IA evalúa si algún artículo muestra signos de daño comparando imágenes de artículos intactos y dañados. Un trabajador comprueba si hay daños. Si no, el pedido se empaqueta y se envía al cliente.

Amazon calcula que su sistema de IA es tres veces más eficaz en la identificación de daños que los trabajadores humanos del almacén. Esta tecnología mejora la calidad de los envíos salientes y agiliza el flujo de trabajo, permitiendo un procesamiento más rápido de los pedidos y mejorando la experiencia general del cliente.

Análisis de tendencias estacionales

Comprender las tendencias estacionales es esencial para optimizar los niveles de existencias y satisfacer la demanda de los clientes. Durante las vacaciones, los sistemas de IA analizan algo más que las tendencias de compra.

También se fijan en las tendencias de popularidad de las películas y los programas de televisión. Este enfoque ayuda a anticipar la demanda de juguetes y productos relacionados. Al adelantarse a las tendencias, los minoristas pueden satisfacer las expectativas de los clientes y maximizar las oportunidades de venta.

Imagen de personas comprando en Navidad

Los líderes del sector minorista, como Walmart, utilizan sistemas basados en IA para analizar datos históricos y predecir tendencias estacionales. Los motores de IA de Walmart analizan datos de ventas, búsquedas online, páginas vistas y factores externos. Utilizan esta información para predecir la demanda y los posibles problemas. Los factores externos incluyen tendencias económicas y demográficas.

Además, los sistemas de IA de Walmart pueden adaptarse a sucesos imprevistos y anomalías. Esto les ayuda a manejar situaciones difíciles, como el mal tiempo o los cambios repentinos en las preferencias de los clientes. También garantiza que tengan suficientes productos disponibles para que los clientes los compren.

El futuro de la IA en la gestión del inventario minorista

La IA en la gestión del inventario minorista tiene un futuro prometedor con innovaciones como el reabastecimiento inteligente, los precios dinámicos y el mantenimiento predictivo. Con el reabastecimiento inteligente, los minoristas pueden mantener sin esfuerzo niveles óptimos de existencias de artículos de gran demanda.

Los algoritmos de IA analizan los datos de ventas y los niveles de inventario en tiempo real. Esto mantiene las estanterías abastecidas y satisface la demanda de los clientes. También reduce las roturas de stock. Las empresas no tienen que depender de que un trabajador humano haga más pedidos para reponer existencias.

Los algoritmos de precios dinámicos ayudan a las tiendas a cambiar los precios rápidamente en función de la demanda y la competencia, ayudándoles a ajustarse a los cambios del mercado. Esta optimización en tiempo real de las estrategias de precios permite a los minoristas maximizar los ingresos al tiempo que mitigan el impacto de las roturas de stock.

Además, la integración de sensores habilitados para IA y análisis predictivos permite a los minoristas abordar posibles fallos de los equipos antes de que interrumpan las operaciones de inventario. Aprovechando las intervenciones de mantenimiento predictivo, los minoristas pueden minimizar el tiempo de inactividad, optimizar la asignación de recursos y garantizar un flujo de inventario ininterrumpido. Esta integración de tecnologías de IA promete mejorar las prácticas de gestión del inventario minorista, allanando el camino para unos procesos minoristas más ágiles, receptivos y rentables.

¡Entrando en el futuro!

La inteligencia artificial está transformando el comercio minorista y descubriendo un mundo de nuevas posibilidades para las empresas. Desde la racionalización de los niveles de existencias hasta la identificación de las preferencias de los clientes, la IA ofrece soluciones antes inimaginables. Sólo hemos empezado a arañar la superficie de lo que la IA puede hacer por la gestión del inventario minorista. 

Puedes asegurarte de que tu empresa minorista prospere adelantándote a los acontecimientos e integrando la IA en tu negocio. La IA puede ayudarte a mejorar tu negocio o a poner en marcha uno nuevo. Tiene el poder de impulsar tu éxito, tanto si estás optimizando tu negocio actual como si empiezas de cero.

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