El Costo de la Inteligencia Artificial: ¿Hacia Dónde Va Evolucionando en el Trade Marketing?
La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria del retail y el trade marketing, permitiendo a las marcas de consumo mejorar la ejecución en el punto de venta, optimizar la gestión de inventarios y perfeccionar la segmentación de clientes. Sin embargo, una de las principales barreras para su adopción ha sido el costo. Gracias a avances en las tecnologías de aprendizaje para interpretar y leer datos, el costo puede variar dependiendo de su complejidad, alcance y herramientas utilizadas, pero en términos de la IA es ahora más accesible, ya que hay variedad de herramientas que pueden impactar el costo, con soluciones escalables que no requieren grandes inversiones en infraestructura lo que permite obtenerlos y posteriormente aplicar business intelligence para convertir los datos en acciones que den resultados.
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Reducción de la infraestructura necesaria gracias a la computación en la nube
Anteriormente, implementar IA en el retail significaba también tener que invertir en servidores dedicados y hardware especializado. Hoy, la computación en la nube ha cambiado el panorama, permitiendo que los directores de trade marketing accedan a modelos avanzados sin necesidad de una infraestructura propia.
La IA ha reducido los costos operativos en el Trade Marketing al automatizar tareas como la evaluación de la estrategia de precios, el cumplimiento de las promociones en PDV, y hasta el análisis de datos para anticipar la necesidad de reabastecimiento, optimizando así la cadena de suministro y reduciendo los costos asociados con el exceso o la falta de inventario. Esto contrasta con la inversión significativa que tradicionalmente implica la adopción de tecnologías avanzadas.
¿Cómo impacta esto en trade marketing?
- Optimización de surtido en tiempo real: Plataformas en la nube pueden analizar datos de ventas y recomendar ajustes inmediatos en la distribución de productos.
- Evaluación de estrategia de precios: Asegurar que las estrategias y definiciones lleguen a cada PDV según lo negociado para asegurar la venta de productos.
- Automatización de auditorías en tienda: Los modelos en la nube pueden identificar problemas de ejecución en el punto de venta sin requerir visitas constantes.
- Gestión eficiente de promociones: Se pueden calcular los impactos de descuentos y promociones basados en datos históricos y predicciones precisas.
Gracias a estos avances, las marcas de consumo pueden mejorar su ejecución sin aumentar costos operativos significativamente.
Acceso a herramientas de código abierto y plataformas preconstruidas
Las herramientas de código abierto han reducido drásticamente el costo de implementar IA en trade marketing. Frameworks como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn permiten desarrollar modelos personalizados para la optimización de precios, la predicción de demanda y la gestión de inventario sin depender de soluciones propietarias costosas.
Aplicaciones en retail y consumo masivo:
- Modelos de forecast de demanda ajustados por región y tienda.
- Análisis de elasticidad de precios para determinar el impacto de promociones sin afectar la rentabilidad.
- Detección de quiebres de stock mediante visión por computadora y procesamiento de datos en tiempo real.
El acceso a estos modelos preentrenados facilita su adopción incluso en empresas con menos recursos tecnológicos.
Mayor accesibilidad a soluciones de IA como servicio
El modelo de IA como servicio (AIaaS) ha democratizado el acceso a soluciones avanzadas. Empresas como Google, Amazon y Microsoft ofrecen herramientas de business intelligence que las marcas pueden integrar en su operación sin desarrollar modelos desde cero.
Beneficios de AIaaS en el trade marketing:
- Predicción de demanda y abastecimiento en función de datos históricos y factores externos.
- Optimización del layout en tienda para mejorar la experiencia del consumidor y maximizar ventas.
- Monitoreo de promociones y precios en retailers a través de scraping de datos y análisis automatizados.
El modelo de pago por uso permite a las marcas probar estas soluciones sin necesidad de grandes inversiones iniciales.
Conclusión: La IA al alcance del trade marketing
El costo de la inteligencia artificial ha evolucionado significativamente, permitiendo que marcas de consumo implementen estrategias más eficientes y basadas en datos. Desde la reducción de costos en infraestructura hasta el acceso a plataformas avanzadas, la IA está transformando la forma en que se ejecutan estrategias en el punto de venta. Aprovechar estas herramientas no solo mejora la ejecución, sino que también optimiza los costos operativos y maximiza el retorno de inversión.
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