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Jordi Mansanet: «La inteligencia artificial puede mejorar la experiencia de compra en todos los sentidos»

Jordi Mansanet es CEO de Solver IA, startup especializada en inteligencia artificial en el sector del retail y gran consumo que ha cambiado la forma en la que una empresa puede extraer valor de sus datos.

Solver IA nace como una spin off de la Universidad Politécnica de Valencia y está participada de la propia universidad, de inversores privados y de dos fondos de inversión. En 2020 empezó con programas de aceleración de Lanzadera. La aplicación de técnicas de computer vision, deep learning, machine learning y natural language processing permiten ofrecer soluciones de alto valor tecnológico, a través de la predicción a futuro de datos y permitiendo a sus clientes la toma de las decisiones estratégicas óptimas.

¿Qué servicios ofrece Solver IA en materia de retail?

En Solver IA aplicamos tecnologías avanzadas basadas en inteligencia artificial para resolver problemas que afectan el negocio de las empresas. Es fundamental que las marcas que quieran ser más competitivas cuenten con modelos analíticos enfocados a mejorar las previsiones a futuro. En el sector retail ofrecemos soluciones enfocadas a optimizar la gestión del stock y mejorar las previsiones de demanda. De hecho, ya hemos realizado diferentes proyectos con empresas del sector que han visto mejoras notables en sus resultados.

¿Qué puede aportar la inteligencia artificial a la experiencia de compra? ¿Qué valor aportan los datos extraídos mediante inteligencia artificial en el sector retail?

La inteligencia artificial puede mejorar la experiencia de compra en todos los sentidos, desde la optimización de los procesos de fabricación hasta la experiencia del consumidor final.

Actualmente, ya existen recomendadores de productos para clientes en base al consumo anterior, ventas up selling y cross selling y mejoras en los diferentes canales de venta.

Gracias a la IA aplicada y a los datos históricos de consumo, las empresas pueden realizar segmentaciones de clientes más específicas para adaptar mejor los productos al cliente final, tanto en cantidad como en calidad, fechas de fabricación, etc. Al final, las empresas ajustan más su actividad a la realidad del día a día.

Aquellas marcas que sean capaces de facilitar y personalizar el proceso de compra atraerán a los diferentes segmentos de clientes.

¿Cuál considera que es el nivel de implementación de la inteligencia artificial en la distribución?

La distribución es un sector tradicional en nuestra economía. Hasta la fecha, la inteligencia artificial aplicada en dicho sector se encuentra en un estado muy incipiente.

Observamos un incremento de las nuevas tecnologías en todas las áreas de negocio del sector, pero aún queda mucho camino por recorrer. No solo por los beneficios que la IA y la gestión de los datos pueden ofrecer, sino por la ventaja competitiva que genera en toda la cadena de valor. Queda mucho futuro por delante.

¿Cuáles son las aplicaciones del machine learning en los establecimientos?

Los establecimientos continúan siendo un elemento fundamental, pero cada vez más, las empresas deben mirar hacia la integración de todos sus canales de venta. La aplicación de técnicas de machine learning y deep learning en todos los procesos será clave para optimizar los recursos de la marca, las ventas de cada establecimiento y la experiencia de compra de los consumidores. Permitirá poder diferenciar o priorizar a los clientes, recomendar productos en base a su consumo y conocer el canal por el cual realizan la compra para poder personalizar la experiencia.

¿Qué perspectivas de futuro perciben en el sector del retail en materia de digitalización?

¡Las perspectivas son muy buenas! En efecto, la transformación digital todavía tiene mucha cabida en el sector retail y, cada vez más, comienza a ser una realidad en la que vemos pequeños avances de las marcas. Los retailers deberán anticiparse y adaptarse a las nuevas necesidades de compra de los consumidores, ofreciendo una experiencia personalizada. Así como saber gestionar los recursos y la demanda de forma interna.

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