La venta de productos ya no es lo que era. Si se mira hacia el futuro, hacia la Generación Z, se puede observar que la perfección, la influencia social y la poca paciencia imperan en las compras de hoy en día. La digitalización, las capacidades cognitivas marcan actualmente los cambios disruptivos en el sector del retail. Y es por eso que IBM Watson le presta tanta atención: la inteligencia artificial, los machine learning (su terreno) son la clave en el futuro del capitalismo.
“Hay que adoptar capacidades digitales para sobrevivir. Nuevos modelos de negocio que antes eran impensables ahora no lo son tanto. Esos modelos tradicionales de distribución se están tambaleando”, ha asegurado Raúl Alonso, socio de la División de Consultoría de IBM España, en la presentación de las nuevas capacidades cognitivas de IBM Watson para el sector retail, realizada ayer. “Los nativos digitales quieren que las cosas sean rápidas, que se las den hechas: los grandes retailers europeos ya lo saben, por eso quieren que las compras online sean llevadas por la inteligencia artificial”.
Pero, ¿cuáles son esas capacidades todavía no vistas de Watson? Ángel Castán, líder de Cognitive Computing para la Industria Consumer de la compañía, ha sido el encargado de presentarlas como una especie de viaje por fases. En la primera de estas, “que podría denominarse como conversations, se crea un diálogo con los consumidores para dar servicio a todos. Por ello, ofrecemos un chatbot que entiende y habla en lenguaje natural, además de entender la jerga y el contexto, junto con otras capacidades, como poseer un corpus de conocimiento, poder ejecutarse en muchas plataformas o integrarse en ecosistemas transaccionales”, ha explicado.
En ese chatbot, como el que han utilizado para Macy´s, se puede preguntar por absolutamente cualquier cosa relacionada con los productos de la empresa. Pero no todo puede pasar por un chatbot. Según Castán, se necesita “algo más”. Y en ese momento se ha adentrado en la segunda fase: la experiencia. “Se necesita que todo sea natural, fácil, intuitivo. Que se permite comparar looks, que haya una herramienta que deje subir fotos para pedir la ropa que se desea… Además, el chatbot intentará ir un poco más allá: si le preguntas por un modelo para la noche, por ejemplo, te avisará además del tiempo, lugares recomendados, etc.”, ha señalado, teniendo en cuenta la “memoria” que pueda a llegar a almacenar esa inteligencia artificial. Una memoria que no solo recuerda, sino que aprende para próximas ocasiones.
Finalmente, la tercera fase sería la customización, la personalización. Para ello, Watson integra en las webs de los retailers un style advisor que es capaz de realizar un análisis de personalidad solo con comprobar la cuenta de Facebook, o de Twitter, o de Instagram del usuario. Son 47 posibles variables de personalidad donde cabe cualquier consejo.
¿Es demasiado para el mundo actual? Esta primera generación ya ha salido en inglés, pero la segunda (que vendrá con mejoras) ya estará para el español. Si ya se va por la siguiente hornada de esta versión de Watson es lógico que sea porque hay empresas que lo contratan. O porque haya usuarios que se interesen. Aunque en el caso de nuestro país, todavía no puede hablarse de esas compañías que han contratado esta nueva herramienta de capacidades cognitivas. “Hay que entender que primero tienen que anunciarlo ellos, pero sí se puede decir que todos los grandes retailers españoles que buscan un mínimo de innovación ya están interesándose en este servicio. Después de verano habrá sorpresas”, ha anunciado, por último, Mercedes Antúnez, directora de ventas para Industria Consumer de IBM España.
Presentación de Metro-Pulse
En la jornada de ayer también hubo espacio para una nueva solución de IBM Watson: Metro-Pulse, una plataforma que recopila e integra en una plataforma de Big Data todos los datos relevantes de una determinada ciudad para crear una visión 360 grados de cada barrio o punto de venta y detectar nuevas oportunidades de negocio para retailers o fabricantes.
Esta solución pretende, según Alonso, “optimizar el mix de productos y las rutas, predecir picos de demanda y roturas de stock, personalizar, presentar precios dinámicos y promociones o ubicar activos”. De este modo, Watson pasaría de tiendas virtuales al lugar donde “late” todo: las ciudades.
