Cada momento de compra «fue fácil» es posible gracias a equipos que trabajan para cumplir con los plazos de envío, se esfuerzan por corregir los detalles faltantes del producto y se esfuerzan por brindar experiencias de compra seleccionadas.
Tras bastidores, los trabajadores se enfrentan a la realidad de sistemas obsoletos, datos aislados y expectativas crecientes de los clientes, una combinación que hace que sea más difícil ofrecer consistencia y velocidad con cada nueva temporada y cada unidad de mantenimiento de stock (SKU) añadida.
Los nuevos NVIDIA Blueprints para el Almacén Inteligente Multiagente (MAIW) y el Enriquecimiento del Catálogo Minorista están diseñados para convertir este sistema dinámico en una ventaja. Estas referencias de código abierto para desarrolladores, lanzadas hoy, permiten a los desarrolladores personalizar soluciones basadas en IA para la cadena de valor minorista, desde el almacén hasta los armarios.
“Desarrollar con estos modelos reducirá el costo de integración y ayudará a nuestros clientes y socios a habilitar aplicaciones rápidamente”, afirmó Tarik Hammadou, director de relaciones con desarrolladores de IA para comercio minorista y bienes de consumo envasados de NVIDIA. “Estos modelos permiten alcanzar la eficiencia y la escalabilidad empresarial que el sector minorista necesita para competir”.
Los planos se exhibirán la próxima semana en la Federación Nacional de Minoristas: Retail’s Big Show .
Facilitación de los flujos de trabajo del almacén
Los almacenes son espacios dinámicos con muchos componentes en movimiento, desde cajas que transportan una variedad de productos minoristas hasta enormes máquinas y trabajadores que procesan miles de pedidos diarios. Los problemas pueden surgir en un instante, desde artículos agotados hasta la necesidad de limpieza en el pasillo cuatro.
Un problema recurrente en este espacio de trabajo es la desconexión entre las capas de TI y tecnología operativa (OT). Esta brecha impide a los gerentes gestionar fácilmente problemas como la medición precisa del inventario de productos, la identificación eficiente de problemas tecnológicos y la asignación de personal suficiente a las áreas que necesitan apoyo adicional.
“La idea de tener una capa de IA agente en el nivel de TI o de OT no es eficiente, pero tener agentes entre TI y OT permite que los agentes de IA actúen como coordinadores”, dijo Hammadou.
El modelo NVIDIA MAIW ofrece un sistema de IA sincronizado que se ubica por encima de los sistemas de gestión de almacenes, planificación de recursos empresariales, robótica y datos de IoT existentes, de modo que los equipos obtienen inteligencia operativa explicable en tiempo real.
El plan incluye agentes especializados para operaciones de activos de equipos, coordinación de operaciones, cumplimiento de seguridad, pronóstico y procesamiento de documentos, todo orquestado por un asistente operativo de almacén central que refleja cómo funcionan realmente los almacenes y convierte los datos fragmentados en una toma de decisiones proactiva.
Por ejemplo, un supervisor puede preguntar en lenguaje natural: “¿Por qué el embalaje es lento?” y el asistente analiza el estado del equipo, las colas de tareas y los datos de personal para resaltar el cuello de botella, muestra la evidencia de respaldo y recomienda acciones como reequilibrar el trabajo o ajustar las prioridades de las tareas.
El plan también proporciona capacidades de nivel de producción, incluido control de acceso basado en roles y medidas de seguridad para mantener las recomendaciones dentro de las políticas, para que los equipos de operaciones puedan confiar en la IA para ayudar a coordinar equipos reales y decisiones críticas para la seguridad.
Al utilizar métricas para detectar y resolver problemas e incidentes de seguridad, así como para garantizar el cumplimiento de pedidos a tiempo y el cumplimiento del acuerdo de nivel de servicio, MAIW ayuda a los almacenes a pasar de simulacros de incendio constantes a turnos más predecibles y basados en datos.
Socios como Kinetic Vision, una empresa de desarrollo de productos y tecnología, pueden utilizar el modelo MAIW para innovar y abordar problemas que existen desde hace décadas en las cadenas de suministro minoristas.
“Los gráficos y diagramas son cosa del pasado; necesitamos predicciones y acciones preestablecidas”, afirmó Jeremy Jarrett, director ejecutivo de Kinetic Vision. “El modelo NVIDIA MAIW permitiría contar con una forma más centralizada de responder preguntas y acelerar la toma de decisiones”.
Resolución de datos de productos dispersos
El plan de enriquecimiento del catálogo minorista de NVIDIA puede ayudar a empresas de todos los tamaños a lograr una incorporación de productos más completa y precisa, además de ofrecer marketing localizado.
Los minoristas a menudo enfrentan un problema de “datos escasos”: las imágenes de productos llegan con texto mínimo o inconsistente, y los equipos dedican grandes cantidades de tiempo a escribir títulos, descripciones y atributos para luego personalizarlos para cada mercado y campaña.
El plan aborda esto mediante el uso de IA generativa para crear contenido de productos de alta calidad, estructurado, localizado y alineado con la marca a gran escala.
Por ejemplo, imaginemos que una tienda de artículos para el hogar intenta actualizar su escaparate en línea con un conjunto básico de fotos de tazas de cerámica. Con un modelo de lenguaje de visión (VLM) NVIDIA Nemotron , parte del Plan de Enriquecimiento del Catálogo Minorista, las fotos se pueden alimentar al VLM para generar metadatos del producto, como color, material, capacidad, estilo y casos de uso.
A partir de una sola imagen, el sistema puede generar títulos y descripciones de productos localizados, extraer y normalizar atributos para sistemas de búsqueda y recomendación para mejorar el SEO y la geolocalización, y crear imágenes de estilo de vida en 2D con relevancia cultural y recursos 3D interactivos. Tras bambalinas, un «juez» de IA verifica la calidad y la consistencia de los resultados.
Además, el Plan de Enriquecimiento del Catálogo Minorista permite crear contenido de marketing rico y acorde con la marca aplicando la voz, el tono y las instrucciones de taxonomía de la marca mediante indicaciones, junto con la imagen del producto y una ubicación objetivo. El plan utiliza estas directrices de marca para generar títulos y descripciones de productos enriquecidos, categorías y etiquetas localizadas, y variaciones de imagen de estilo de vida culturalmente apropiadas y adaptadas a esa intención.
Solución basada en NVIDIA Blueprint de Grid Dynamics
Las empresas ya están creando sus propios productos con la ayuda de los modelos minoristas de NVIDIA.
La firma global de consultoría tecnológica Grid Dynamics ha creado un sistema de gestión y enriquecimiento de catálogos que aumenta la precisión del contenido de los artículos y el estado de los SKU para grandes minoristas, utilizando el Retail Catalog Enrichment NVIDIA Blueprint.
“La calidad de la búsqueda y la experiencia de navegación de los clientes dependen directamente de la calidad de los datos del catálogo”, afirmó Ilya Katsov, director de tecnología de Grid Dynamics. “Es crucial para todos los minoristas con presencia digital garantizar que sus catálogos tengan la mayor cantidad y consistencia de atributos posible, y nuestra solución lo automatiza para que no tengan que realizar revisiones manuales”.
En el caso de grandes minoristas con catálogos de productos extensos, los atributos pueden faltar o ser incorrectos. La incorporación de nuevos proveedores con estructuras de catálogo diferentes puede distorsionar aún más los datos, lo que genera ventas imprecisas, frustración y, finalmente, pérdida de la fidelidad del cliente.
Aquí es donde entra en juego la solución de Grid Dynamics.
“Nuestra solución facilita la búsqueda de catálogos de productos y ofrece a las marcas la capacidad de aplicar sus reglas de negocio a gran escala”, afirmó Dan Guja, ingeniero principal de software de Grid Dynamics. “Con reglas de negocio basadas en IA aplicadas a todo el catálogo, las marcas pueden mejorar la calidad de los datos, afinar las señales de intención de compra y descubrir los productos que los clientes realmente desean”.
Reconstruyendo el pipeline de ventas minoristas de NVIDIA
Los planes de NVIDIA para MAIW y enriquecimiento de catálogos son parte de una iniciativa más amplia para reimaginar el flujo de trabajo desde el almacén hasta el consumidor con infraestructura de IA en cada nivel.
En el backend, el modelo MAIW ayuda a los gerentes y empleados de almacén en sus tareas diarias de gestión de suministros y datos, mientras que el modelo NVIDIA de Enriquecimiento de Catálogos permite a los equipos digitales gestionar fácilmente páginas de SKU estilizadas con un solo clic. Además, el conjunto de datos de código abierto Nemotron-Personas-USA puede utilizarse en el desarrollo y la capacitación de soluciones, lo que mejora la diversidad de datos generados sintéticamente sobre diversos grupos demográficos de compradores.
En la interfaz, el NVIDIA Retail Shopping Assistant Blueprint, lanzado anteriormente , puede hacer que el descubrimiento de productos y la experiencia de compra de los clientes sean conversacionales, más sencillas y placenteras al actuar como un experto en ventas minoristas.
“El siguiente paso es integrar una capa física de IA en las operaciones de almacén y tienda, lo que permitirá a los agentes inteligentes ver, razonar y actuar ante los desafíos reales de inventario y cadena de suministro”, afirmó Tarik Hammadou. “Al capacitar a los agentes físicos con capacidades como la visión artificial, avanzamos hacia operaciones más adaptativas y autónomas”.
Nvidia | Traducido al español
