Resistencias al cambio: la aplicación de IA al ecommerce

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Sebastián García, CEO de IDATHA, nos cuenta sobre las últimas tendencias de trabajo en sistemas híbridos que integran inteligencia artificial a sus procesos.
Resistencias al cambio: la aplicación de IA al ecommerce

La inteligencia artificial y la ciencia de datos son dos factores cada vez más importantes a la hora de desarrollar procesos en IT. A través de los datos, su gestión, la automatización y el machine learning, vemos una evolución en los procesos digitales, sobre todo en plataformas de ecommerce. En este sentido, Sebastián García ve un antes y un después en el inicio de la pandemia de COVID-19.

La pandemia y la realidad sanitaria y social que generó, involucraron una serie de cambios en procesos y experiencias en plataformas digitales, que devino en la aplicación de diferentes técnicas y herramientas que las llevaron a un nuevo nivel.

El 60% de las ventas de algunas plataformas de ecommerce son producto de su motor de recomendación, es decir producto del uso de inteligencia artificial.

Estos aportes evidencian ‘’enormes desarrollos’’ en las plataformas de ecommerce. Llevan a las plataformas a un nivel superior, construyen una mejor experiencia de usuario y consigue alcanzar de forma más eficiente los objetivos que se plantea.

Barreras a la implementación de IA en ecommerce

Sin embargo, y pese al saldo positivo que podemos prever de la aplicación de estas herramientas, identificamos algunas barreras o reparos que plantean cierta resistencia a la implementación de estas técnicas, fundamentalmente por tres aspectos.

Uno de estos aspectos es de índole cultural, vinculado a cómo se toman las decisiones en los equipos de desarrollo. Se pasa de una toma de decisiones a partir de una experiencia comprobada, a una producto del análisis de datos.

Otro de los aspectos, se vincula con tener un modelo operativo digital. Esto implica que el sistema tome decisiones de forma automatizada, dejando de lado la experiencia o decisiones de quienes integran la organización, para hacerlo a partir de la integración de datos de forma automatizada, del uso de una ingeniería de datos.

En tercer lugar, la aplicación de inteligencia artificial. Este factor nos permite obtener información de valor y desarrollar modelos que permitan tomar decisiones de forma automática. Esto nos habilita a conocer lo que sucede detrás de cada acción y procedimiento llevado a cabo por un usuario, así como prever circunstancias que nos permitan anticiparse a distintos escenarios.

Por otro lado, también podemos encontrar resistencias en la transformación digital respecto a la reconversión laboral o a la evolución hacia un modelo productivo digital. Sobre estos factores y sobre las oportunidades que se abren pese a estas resistencias, conversa Sebastián García en el último episodio de Ur. Escuchalo aquí.


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