Un nuevo sistema de inteligencia artificial en las tiendas de Walmart está dando consejos a los empleados sobre cómo vender.

La producción se echa a perder y la ropa pasa de moda rápidamente, problemas que contribuyen al enorme desperdicio de alimentos y productos minoristas al que las principales cadenas minoristas del mundo están obligadas a resolver. Walmart cree que la inteligencia artificial es parte de la solución.

El gigante de las tiendas lanzará una inteligencia artificial interna en las tiendas para asesorar a los empleados en todo, desde el madurado de los plátanos hasta la moda estacional que pueda necesitar ser puesta en liquidación antes de que sea demasiado tarde.

La tecnología de IA desarrollada internamente permite a los empleados de Walmart escanear productos como plátanos para ver cuán maduro está el producto. Luego, utilizando IA generativa, un panel digital hará una sugerencia sobre qué hacer con el producto, eliminando la necesidad de tomar decisiones humanas en ausencia de un asesoramiento informado.

“Dando IA a los asociados les ayudará a tomar decisiones proactivas basadas en datos que lleven a reducir el desperdicio en las tiendas”, dijo Swati Kirti, directora senior de ciencia de datos en Walmart International Tech.

La IA puede aconsejar al empleado hacer un cambio de precio, o devolver el producto a un proveedor si esa es parte de la política para ese artículo en particular, o recomendar donarlo como el mejor resultado del análisis.

“Esta herramienta de IA básicamente ayuda a los asociados a eliminar la toma de decisiones y les ayuda a saber exactamente qué hacer con ese producto en ese momento dado”, dijo Kirti.

El escáner también puede utilizarse en artículos estacionales como la ropa.

“La ropa es muy sensible a los cambios estacionales”, dijo Kirti. “Es muy importante tomar decisiones rápidas sobre cómo vamos a reducir el desperdicio, ya sea por ropa que quizás no se haya vendido o devoluciones que ocurran después de que haya pasado la temporada.”

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Si un AI escanea la ropa a mitad de temporada, por ejemplo, puede aconsejar a los empleados si se debe poner a la venta antes. Cuanto más ropa se venda, menos probabilidades hay de que acabe siendo destruida. Muchos artículos de ropa no son reciclables, debido a que están hechos de telas mezcladas.

El programa se probará próximamente en Canadá, con la esperanza de expandirlo a otros países en un futuro cercano.

Los residentes de EE. UU. también desechan aproximadamente 11.3 millones de toneladas de ropa cada año, según Earth.org.

“El uso de herramientas como nuestro sistema de gestión de residuos impulsado por IA ayuda a disminuir nuestra huella ambiental, requiriendo menos recursos sociales y, al mismo tiempo, ayudando a reducir nuestros propios costos operativos”, dijo Sravana Karnati, vicepresidente senior y director de tecnología de Walmart International Technology, Walmart Global Tech.

Walmart también ha implementado programas como “Take Back”, que permite a los clientes empaquetar su ropa usada y no deseada y enviarla a ellos. Su brazo caritativo, Walmart Foundation, también trabaja con Goodwill para reciclar textiles no vendibles.

Walmart no es el único que utiliza la IA para abordar el desperdicio en las tiendas, ya que varias nuevas empresas están creando herramientas para resolver este creciente problema. Winnow rastrea el desperdicio de alimentos en restaurantes, hoteles y cadenas minoristas para ayudar a las empresas a optimizar su consumo y compras monitoreando los cubos de basura con IA. Shelf Engine monitorea SKU (códigos estándar de productos) para alimentos perecederos, por lo que es más fácil rastrear los artículos antes de que se echen a perder y también ayuda a no quedarse sin artículos populares.

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“Cuando se trata de desperdicio de alimentos, no hay una solución mágica”, dijo la directora ejecutiva de ReFED, Dana Gunders, que ha trabajado con Walmart durante algunos años en soluciones contra el desperdicio de alimentos. “Necesitamos ayuda en todo el sistema alimentario para reducir el desperdicio, y parece que la IA está proporcionando una variedad creciente de soluciones desde una mejor previsión de la demanda, permitiendo reducciones de precio en alimentos en riesgo de echarse a perder, y ahora esta nueva solución que Walmart está implementando.”

Homer Swei, vicepresidente senior de ciencias para una vida saludable en la organización sin fines de lucro EWG, dijo que movimientos como los de Walmart también están relacionados con el hecho de que los consumidores ahora esperan más de las empresas en cuanto a sus huella ecológica, producción y empaque, ingredientes/materiales, y prácticas de residuos y eliminación. “Los minoristas tienen un enorme poder para minimizar su propia huella ambiental, así como las marcas y sus cadenas de suministro, y hacer el bien por el planeta”, dijo Swei.

Los minoristas están tomando una variedad de enfoques para incorporar prácticas sostenibles en áreas clave de sus negocios. Amazon está trabajando en sistemas para reducir el empaque de envío, incluido deshacerse de sus emblemáticas cajas marrones. Ha logrado una reducción del 41% en el empaque desde 2015. Target también está trabajando para lograr cero residuos en EE. UU. para 2030, incluyendo programas de desviación de residuos a vertederos y con la mitad de su ropa de marca apuntando a una producción de cero residuos.

“Es crucial que todos hagamos nuestra parte para proteger nuestro medio ambiente”, dijo Swei. “Eso significa los consumidores, las marcas que compramos, los proveedores que utilizan, y los minoristas donde elegimos comprar nuestros productos o servicios.”

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Walmart dijo que sus ahorros derivados de la toma de decisiones informadas por la IA le permiten trasladar esos ahorros a los clientes e invertir en su propia expansión, para la cual tiene planes agresivos en los próximos años.

“Es un ciclo. Si podemos ofrecer excelentes productos a un buen precio, nuestros clientes seguirán comprándonos. Cuando hacemos esto, ganamos su confianza y se convierten en clientes habituales, beneficiando nuestra línea de fondo”, dijo Karnati.