La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una palabra de moda en el mundo empresarial y promete eficiencia, mejor toma de decisiones y mayor rentabilidad. En el ámbito del comercio B2B, la IA ofrece una amplia gama de ventajas, incluida la utilización de chatbots inteligentes, recomendaciones de productos personalizadas, gestión de inventario optimizada y experiencias de cliente enriquecidas. Sin embargo, la adopción de la IA en la distribución de bienes de consumo conlleva riesgos que preocupan con razón a muchos distribuidores. En esta publicación de blog, exploramos los desafíos potenciales y destacamos consideraciones importantes para los distribuidores de bienes de consumo a medida que adoptan la IA.
Tasas de fracaso de proyectos de IA
A pesar de todo el entusiasmo y la atención que recibe la IA, es importante afrontar la verdad sobre los fracasos de los proyectos. Según múltiples estudios, las tasas de fracaso de los proyectos de IA pueden oscilar entre el 50% y el 85%. Los distribuidores de bienes de consumo, muy conscientes de estas estadísticas, se preguntan comprensiblemente si es factible y beneficioso confiar en la IA para tomar decisiones comerciales cruciales.
Pérdida de autonomía en la toma de decisiones de los distribuidores de bienes de consumo
Una de las principales preocupaciones de los distribuidores de bienes de consumo es la pérdida de control sobre los procesos de toma de decisiones. A medida que los algoritmos de IA analizan grandes cantidades de datos y hacen recomendaciones, los distribuidores pueden sentir que están renunciando al control sobre aspectos comerciales críticos, como qué productos promocionar, cómo describir los productos o a qué mercados dirigirse. Al confiar únicamente en las recomendaciones de la IA, corren el riesgo de perder el toque personalizado y la intuición de mercado que los ha hecho exitosos. Un motor de recomendación impulsado por IA sugiere promocionar ciertos productos basándose en el análisis de datos, pero no tiene en cuenta factores externos o preferencias de los clientes que la intuición humana reconocería. Esto puede dar lugar a la promoción de productos que no resuenan en el público objetivo, lo que genera oportunidades de ventas perdidas y posibles daños a la marca.
Impacto en la marca y la diferenciación de productos
Los distribuidores de bienes de consumo invierten un gran esfuerzo en crear su imagen de marca y diferenciar sus productos de los de la competencia. Seleccionan cuidadosamente descripciones de productos, mensajes de marketing y campañas promocionales para alinearse con su identidad de marca. Confiar a los algoritmos de IA la tarea de describir productos y recomendar promociones genera preocupaciones sobre la pérdida de control sobre los mensajes de la marca y generar confusión en los clientes.
Potencial exceso de dependencia y dependencia de los distribuidores de bienes de consumo
A medida que los distribuidores de bienes de consumo se vuelven cada vez más dependientes de la tecnología de inteligencia artificial, existe el riesgo de una dependencia excesiva y una pérdida del pensamiento crítico. Depender únicamente de conocimientos generados por IA puede limitar la exploración de estrategias alternativas o soluciones creativas. Esta dependencia excesiva puede conducir a una falta de experimentación y a la pérdida de oportunidades para descubrir nuevas tendencias de mercado o preferencias de los clientes que quedan fuera de los límites de los algoritmos de IA.
Pesadillas de integración de datos
La IA requiere una base sólida de datos unificados, procesos optimizados y sistemas estandarizados para funcionar de manera efectiva. Simplemente implementar la IA sin abordar los problemas subyacentes no proporcionará los resultados deseados. Los sistemas dispares a menudo tienen diferentes formatos de datos, estructuras y estándares de calidad, lo que hace que la integración de datos sea una tarea compleja y que requiere mucho tiempo. Intentar integrar datos de múltiples canales de ventas puede generar conocimientos inexactos y una toma de decisiones errónea.
Escenario: Un representante de campo toma un pedido utilizando un sistema, mientras que el portal de comercio electrónico B2B opera de forma independiente y el equipo de ventas interno utiliza un sistema separado. Intentar extraer información significativa o hacer predicciones precisas en estos sistemas individualmente es un desafío para los algoritmos de IA, ya que carecen de una imagen completa del comportamiento del cliente, los patrones de ventas y la gestión de inventario.
Experiencia del cliente fragmentada
Un objetivo clave de las soluciones de ventas es brindar una experiencia de cliente uniforme y fluida en varios puntos de contacto. Las soluciones de ventas dispares pueden dar como resultado experiencias de clientes fragmentadas, con información de productos inconsistente, discrepancias de precios e interacciones inconexas. La IA por sí sola no puede cerrar estas brechas sin una plataforma unificada que consolide los datos de los clientes, el historial de pedidos y las preferencias.
Escenario: Un comprador realiza un pedido a través del portal de comercio electrónico B2B y espera visibilidad del inventario en tiempo real. Sin embargo, si los datos del inventario no están sincronizados entre los sistemas, el cliente puede recibir una notificación de falta de existencias a pesar de que el inventario esté disponible a través del equipo de ventas interno. Esta experiencia inconexa erosiona la confianza del cliente y puede afectar negativamente la generación de ingresos.
Ineficiencias operativas
Las soluciones de ventas dispares no solo afectan la experiencia del cliente sino que también crean ineficiencias operativas. Los equipos de ventas pueden tener dificultades para navegar por múltiples sistemas, duplicar esfuerzos y lidiar con inconsistencias de datos. La IA puede ofrecer conocimientos, pero si los procesos y sistemas subyacentes están fragmentados, los desafíos operativos persisten.
Escenario: El equipo de ventas interno recibe un pedido a través de un sistema, mientras que el representante de campo ingresa simultáneamente el mismo pedido en un sistema diferente. Esta redundancia puede provocar confusión, retrasos en el procesamiento de pedidos y posibles errores. Los algoritmos de IA, sin la capacidad de conciliar y consolidar datos, no pueden aliviar estas ineficiencias operativas.
Conclusión
Si bien la tecnología de inteligencia artificial ofrece beneficios potenciales en la distribución de bienes de consumo, las preocupaciones en torno a la pérdida de control son válidas y no deben tomarse a la ligera. Los distribuidores de bienes de consumo deben considerar cuidadosamente los riesgos y desafíos asociados con la adopción de la IA sin abordar los problemas subyacentes de las soluciones de ventas fragmentadas.
Las tasas de fracaso de los proyectos de IA resaltan la necesidad de precaución y planificación adecuada al implementar la IA en el espacio de distribución de bienes de consumo. La pérdida de autonomía en la toma de decisiones, el impacto potencial en la marca y la diferenciación de productos, la dependencia excesiva de la IA, las pesadillas de integración de datos, las experiencias fragmentadas de los clientes y las ineficiencias operativas son preocupaciones válidas que los distribuidores deben abordar.
En lugar de adoptar ciegamente la IA, los distribuidores de bienes de consumo deberían centrarse en construir una plataforma de comercio B2B unificada como requisito previo para una adopción exitosa de la IA. Con una plataforma unificada, como Pepperi B2B Commerce, la IA se puede aprovechar de manera efectiva para escanear todos los sistemas, proporcionar información precisa y permitir experiencias personalizadas para los clientes.
Fuente de pepperi.com
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