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Fundamentos de la IA: conocimientos esenciales y aplicaciones para la moda y el lujo

La inteligencia artificial (IA) está transformando las industrias y comprender sus conceptos básicos es crucial para aprovechar su potencial. Este artículo tiene como objetivo desmitificar la IA y explorar sus aplicaciones prácticas en el comercio electrónico de moda.

Comprender la IA: conceptos clave

Definición de IA:
La IA no es una herramienta mágica, sino un amplio campo de la informática centrado en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocimiento de voz, Toma de decisiones, y traducción de idioma.

La IA se está convirtiendo rápidamente en parte de las operaciones diarias de las marcas de moda, desde el análisis de tendencias hasta los servicios al cliente, la IA aumentará la eficiencia en todas las actividades de la cadena de valor.

Términos que debes conocer en IA

• Algoritmo: Un conjunto de reglas que sigue una computadora para resolver problemas o completar tareas y que forman la columna vertebral de los sistemas de IA.
• Conjunto de datos: Una recopilación de datos que se utilizan para entrenar y probar modelos de aprendizaje automático. La calidad y la cantidad de estos datos son fundamentales para el rendimiento.
• Entrenamiento y pruebas: El entrenamiento implica enseñar un modelo utilizando un conjunto de datos, mientras que la prueba evalúa su desempeño con nuevos datos.
• Aprendizaje supervisado vs. no supervisado: El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para mejorar la precisión a través de la retroalimentación, mientras que el aprendizaje no supervisado descubre patrones ocultos sin orientación explícita.
• Modelo: El resultado de aplicar un algoritmo a los datos, que representa patrones aprendidos para hacer predicciones o tomar decisiones.
• Redes neuronales: Inspiradas en el cerebro humano, estas unidades interconectadas (neuronas) trabajan juntas en capas para procesar información.

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo

Aprendizaje automático (ML):
Una rama de la IA que utiliza algoritmos para aprender de los datos y hacer predicciones. Los modelos de ML son generalmente más simples y requieren menos datos y potencia computacional en comparación con el aprendizaje profundo.

Aprendizaje profundo (DL):
Un subcampo del aprendizaje automático que emplea redes neuronales con muchas capas para analizar grandes cantidades de datos no estructurados, como imágenes y texto. Los modelos de aprendizaje automático son más complejos y demandan importantes recursos computacionales.

Aplicaciones prácticas de la IA en el comercio electrónico de moda

2. Atención al cliente mejorada:
Los agentes inteligentes impulsados por IA pueden interpretar e indexar información de varios formatos de documentos para brindar respuestas precisas e inmediatas a las consultas de los clientes. Esto reduce la carga de los equipos de atención al cliente, mejora la experiencia del cliente y agiliza las operaciones.

Para afrontar estos desafíos, adoptamos un enfoque de proyecto centrado en la creación de soluciones avanzadas de análisis de sentimientos. Estas soluciones no solo identifican temas clave y sentimientos de los clientes, sino que también integran estos datos estructurados en nuestros sistemas de análisis de negocios. Esto nos permite mejorar la calidad del servicio y del producto, tomar decisiones informadas y abordar directamente las necesidades de los clientes.

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Aspectos destacados del estudio de caso:

1. Análisis de sentimientos: El análisis de sentimientos basado en inteligencia artificial consolida los comentarios de los clientes en las distintas plataformas digitales y destaca los problemas y las oportunidades, lo que permite mejorar el servicio y la respuesta en tiempo real.
2. Automatización de Insights: El sistema automatiza la recopilación, indexación y generación de informes de datos, ahorrando tiempo y recursos significativos.
3. Análisis de datos de audio: Los modelos de voz a texto convierten los mensajes de audio en datos estructurados para su análisis, lo que facilita el servicio al cliente y mejora los procesos de toma de decisiones.
4. Chatbots impulsados por IA: La implementación de asistentes de voz impulsados por IA proporciona soporte al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana, lo que reduce costos y mantiene la calidad del servicio.

Camino hacia la implementación de la IA:

1. Comprensión de los procesos de negocio: Mapear y definir procesos y objetivos de negocio.
2. Evaluación tecnológica: Evaluar el impacto de la IA y preparar los datos en consecuencia.
3. Proyectos piloto: Comience con proyectos pequeños y rápidos para generar valor inicial, luego optimice y escale.
4. Experiencia del equipo: Forme un equipo con habilidades específicas en IA para gestionar y expandir iniciativas de IA.

Retorno de la inversión y beneficios:

• Eficiencia operativa: La automatización reduce el tiempo de ejecución de tareas y minimiza los errores.
• Reducción de costos: Los procesos optimizados suponen un importante ahorro de costes.
• Información práctica: Las decisiones basadas en datos mejoran la planificación estratégica.
• Innovación de productos: La IA fomenta el desarrollo de nuevos productos, proporcionando una ventaja competitiva.
• Gestión de riesgos: La IA ayuda a identificar y mitigar riesgos, garantizando el cumplimiento.

Inteligencia artificial en el comercio electrónico de Shopify: Shopify ofrece varias herramientas basadas en IA para la creación, traducción y generación de informes de contenido, según el plan de suscripción. Es fundamental alinear las herramientas de IA con los procesos comerciales específicos para maximizar los beneficios.

Este artículo está basado en el webinar “moda + IA” en colaboración entre Academia de moda digital y alpenita.

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Conclusión

La IA ofrece ventajas significativas en el comercio electrónico de moda, desde la automatización de las descripciones de productos hasta la mejora de la atención al cliente y la personalización de las experiencias de compra. Al integrar estas soluciones impulsadas por IA, las empresas pueden mejorar la eficiencia, reducir los costos y ofrecer experiencias superiores a los clientes.

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