NVIDIA presenta sus nuevos planos de inteligencia artificial para optimizar almacenes y enriquecer catálogos en el sector retail, mejorando la eficiencia y la experiencia del cliente.
NVIDIA ha presentado sus nuevos planos de inteligencia artificial para el almacenamiento inteligente multi-agente y la enriquecimiento del catálogo minorista, diseñados para transformar la cadena de valor del comercio minorista. Estos recursos, lanzados recientemente, permiten a los desarrolladores personalizar soluciones impulsadas por IA que abarcan desde el almacén hasta el consumidor final.
En un entorno donde las expectativas de los clientes son cada vez más altas, los equipos de trabajo enfrentan desafíos constantes debido a sistemas obsoletos y datos aislados. Según Tarik Hammadou, director de relaciones con desarrolladores en NVIDIA, "construir utilizando estos planos reducirá el costo de integración y ayudará a nuestros clientes y socios a habilitar aplicaciones rápidamente". Esta iniciativa busca proporcionar la eficiencia necesaria para que la industria minorista compita en un mercado dinámico.
Los almacenes son entornos complejos donde múltiples elementos interactúan continuamente. Desde la gestión de inventarios hasta la coordinación del personal, cualquier fallo puede generar retrasos significativos. Un problema recurrente es la desconexión entre las capas de tecnología de información (TI) y tecnología operativa (TO), lo que dificulta la resolución eficiente de problemas.
"La idea de tener una capa de IA agente en el nivel TI o TO no es eficiente", explica Hammadou. Sin embargo, contar con agentes que actúen como coordinadores entre ambos niveles permite optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. El plano MAIW ofrece un sistema sincronizado que se integra con los sistemas existentes, proporcionando inteligencia operativa en tiempo real.
Este sistema incluye agentes especializados para diversas operaciones, desde la coordinación hasta el cumplimiento normativo, facilitando así una gestión más fluida y proactiva dentro del almacén.
El plano de enriquecimiento del catálogo minorista aborda uno de los principales retos a los que se enfrentan los minoristas: el problema del dato escaso. A menudo, las imágenes de productos llegan con descripciones mínimas o inconsistentes, lo que obliga a los equipos a dedicar mucho tiempo a crear contenido adecuado para cada mercado.
A través del uso de IA generativa, este plano permite crear contenido estructurado y alineado con la marca a gran escala. Por ejemplo, un minorista podría utilizar un modelo visual-lenguaje para extraer automáticamente metadatos relevantes como color o material a partir de una simple imagen.
De esta manera, se genera contenido rico y relevante que no solo mejora la experiencia del cliente sino también optimiza las estrategias SEO y GEO.
Diversas empresas están aprovechando estos planos para desarrollar sus propias soluciones. La consultora tecnológica Grid Dynamics, por ejemplo, ha creado un sistema para enriquecer y gestionar catálogos que mejora significativamente la precisión del contenido sobre productos. "La calidad del catálogo es crítica para todos los minoristas con presencia digital", afirma Ilya Katsov, CTO de Grid Dynamics.
Con su solución basada en el plano NVIDIA, han logrado automatizar procesos que antes requerían revisiones manuales exhaustivas, permitiendo así a las marcas mantener catálogos ricos y consistentes sin esfuerzo adicional.
Tanto el plano MAIW como el de enriquecimiento del catálogo forman parte de una estrategia más amplia destinada a reinventar el flujo desde el almacén hasta el consumidor mediante infraestructura impulsada por IA. Esto incluye herramientas que ayudan tanto en la gestión diaria como en la creación rápida de páginas estilizadas para productos.
A medida que avanzamos hacia un futuro donde los agentes físicos equipados con capacidades como visión computacional puedan integrarse en las operaciones logísticas, NVIDIA se posiciona como líder en esta transformación digital. "El siguiente paso es integrar una capa física de IA en las operaciones", concluye Hammadou.