Desde la irrupción de ChatGPT, la Inteligencia Artificial (IA) ha mostrado su capacidad para transformar todo tipo de sectores, también el gran consumo y la restauración. A través de su Plataforma de Innovación Abierta y Colaborativa, el área de innovación de AECOC ha analizado el impacto actual de la IA en estos sectores, que “puede aportar un valor diferencial al automatizar y mejorar el servicio al cliente, ahorrar tiempo y recursos y generar una experiencia más personalizada y satisfactoria para el usuario”.
En su análisis, el área de innovación de AECOC ha detectado los usos más comunes de aplicaciones de IA en el gran consumo y la restauración, como son:
- Atención al cliente: el uso de herramientas como ChatGPT permite la automatización de la atención al cliente a través de chatbots que pueden responder de forma adecuada a las preguntas más frecuentes de los consumidores
- Recomendaciones de productos: la IA facilita a las empresas el análisis de los datos de comportamiento del cliente y proporciona recomendaciones personalizadas de productos basadas en las preferencias de los consumidores
- Promociones y ofertas: el desarrollo de la IA abre la puerta para la creación de campañas de marketing personalizadas, con ofertas y promociones especiales dirigidas a captar nuevos clientes y aumentar las ventas
- Rastreo de inventario: empresas de gran consumo y restauración ya se están apoyando en la IA para automatizar el seguimiento del inventario y generar alertas cuando los niveles de stock son bajos
- Planificación de la compra: como servicio a los consumidores, la entrada de la IA permite ayudar a los clientes a planificar sus compras y crear listas personalizadas
- Reservas: en el sector de la restauración, aplicaciones como ChatGPT pueden utilizarse para automatizar el proceso de reservas mediante la creación de un chatbot capaz de procesar las peticiones y confirmar la disponibilidad de mesas en tiempo real
- Análisis de datos: igual que en otros sectores, la IA ayudar a las empresas de gran consumo y restauración a analizar los datos de sus clientes y de su negocio para facilitar la toma de decisiones estratégicas con el máximo de información y mejorar la eficiencia
Aun así, recuerda que el éxito de los proyectos con IA “depende de la calidad de los datos utilizados para entrenar a la herramienta” y que “se trata de una tecnología complementaria y no substitutiva, y que no está lista para funcionar de forma totalmente independiente y requiere de una actualización de los datos”.