La IA de Amazon 'sabe' el stock que necesitan en tu barrio

La IA de Amazon 'sabe' el stock que necesitan en tu barrio
AGENCIAS / EL TIEMPO

Si “antes de la IA” ya existía un consenso general de que Amazon nos iba a dominar a todos de una manera u otra, ahora que la IA ha terminado de explotar la afirmación cobra más importancia. De hecho, la apuesta del comercio online por la Inteligencia Artificial es tan importante que actualmente es capaz de mapear dónde hay demanda de productos para aumentar la velocidad de entrega.

Dicho de otra forma, la lA de Amazon ya sabe qué almacenar cerca de cada uno de nosotros y nuestros barrios (por supuesto, solo si Amazon está en tu ciudad). De esto ha hablado recientemente el vicepresidente de cumplimiento de clientes y servicios de operaciones globales de Amazon, Stefano Perego, durante un encuentro con la cadena CNBC.

En la misma, Perego describía el esfuerzo con la IA como una ayuda muy importante a la hora de planificar rutas de entrega y mapear paradas, mientras que “se mejorará la contabilidad de variables no autorizadas como el clima y las compras online para ayudar a los clientes a encontrar mejor lo que están buscando”.

En el encuentro, el ejecutivo utiliza una palabra clave en el entramado de Amazon: “regionalización”, o el uso de la IA para averiguar dónde colocar el inventario de demanda para reducir los tiempos de entrega. Según Perego:

Entonces, estoy bastante seguro de que está familiarizado con la amplia selección que ofrecemos a nuestros clientes. Imagine lo complejo que es el problema de decidir dónde colocar esa unidad de inventario. Y colocarlo de manera que reduzcamos la distancia para cumplir con los clientes y aumentemos la velocidad de entrega.

A lo que se refiere es a que Amazon busca minimizar lo máximo posible los tiempos de entrega con la estrategia de regionalización de la que habla, y para ello necesitan de un análisis extremadamente rápido tanto de datos como de patrones para cientos de miles de productos (quizás millones) con los que determinar dónde (y por qué, a ser posible) unos artículos tienen más demanda en un sitio y otros en otro.

 
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