Los agentes de IA pueden cambiar la dinámica empresarial en el comercio electrónico B2B

Hay una razón por la que hoy en día solo se habla de la IA. Hemos experimentado más innovación en IA en los últimos 18 meses que nunca antes. La IA ha salido del laboratorio de la noche a la mañana y se ha convertido en un impulsor de negocios viable.

Una industria que puede ganar mucho es el comercio electrónico B2B. De hecho, el comercio electrónico B2B podría utilizar el impulso tecnológico para llevar la industria al siguiente nivel. Hay varias razones clave para esto:

• Las transacciones B2B tienen muchas partes móviles. A menudo involucran a múltiples partes interesadas, configuraciones de productos complejas y acuerdos de precios personalizados. Puede ser francamente confuso.
• Hay demasiada información. El comercio electrónico B2B genera una cantidad abrumadora de datos de diversas fuentes, como el historial de transacciones, las interacciones con los clientes y las operaciones de la cadena de suministro.
• Los clientes quieren lo que quieren. Los compradores B2B cada vez esperan experiencias personalizadas similares a las de B2C. No es de extrañar, y solo se volverán más exigentes.
• La competencia se vuelve más feroz cada día. El panorama competitivo se está volviendo cada vez más concurrido, con empresas que compiten por la participación de mercado y la diferenciación. Sí, es probable que sus clientes ya estén utilizando la IA para avanzar.
• Los dolores de cabeza de suministro son reales. Las cadenas de suministro son complejas, involucran a múltiples proveedores, distribuidores y socios logísticos. Hay muchos elementos que están fuera de su control.

Ninguna de las anteriores es sorprendente. Pero el hecho es que la IA ahora está al alcance de nuestra mano. Cualquier organización que no se suba al carro esencialmente deja dinero sobre la mesa y está en peligro de perder a sus clientes.

Vamos a ver dónde la IA podría tener el mayor impacto en su organización.

Navegando las complejidades de las transacciones

Como mencioné anteriormente, las transacciones de comercio electrónico B2B pueden involucrar a muchas partes y otros elementos. La IA puede aprovechar todas estas señales para analizar datos sobre partes interesadas, configuraciones de productos, acuerdos de precios y más.

Esto podría ayudar a las organizaciones a comprender mejor las necesidades únicas de cada comprador y proveedor, lo que a su vez facilita las negociaciones más suaves, los términos de precios optimizados y la expedición de cierres de tratos. El resultado final! Ahorro de costos, mejores relaciones con los proveedores y un tiempo de llegada al mercado más rápido para productos y servicios.

La gestión de gastos es otra área donde la IA puede tener un impacto. Al analizar los patrones de gastos históricos y los datos de rendimiento de los proveedores, los agentes de IA ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas, reducir los tiempos de ciclo de compras y lograr una mayor transparencia y cumplimiento en sus procesos de compras.

Más datos, más problemas

Toda empresa quiere más datos, pero también se queja de la incapacidad de aprovecharlos a gran escala. La IA es excelente para procesar y analizar grandes volúmenes de datos, convirtiéndolos en conocimientos útiles. Los grandes modelos de lenguaje son particularmente excelentes para analizar el historial de transacciones, las interacciones con los clientes y las operaciones de la cadena de suministro para identificar patrones, tendencias y correlaciones que pueden no ser inmediatamente aparentes para los analistas humanos. Por ejemplo, puede identificar qué combinaciones de productos se compran con frecuencia juntas, qué clientes son más propensos a abandonar, o qué proveedores tienen las tasas de entrega a tiempo más altas.

La IA también puede servir como un ‘conector’, integrando datos de múltiples fuentes como sistemas de gestión de relaciones con los clientes, sistemas ERP y fuentes de datos externas, para proporcionar conocimientos integrales sobre el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y la dinámica competitiva. Por ejemplo, puede analizar el rendimiento de las ventas en diferentes regiones, identificar tendencias de mercado emergentes y predecir la demanda futura de productos o servicios.

Los agentes de IA pueden hacer que sus clientes sean más felices

Una de las mayores minas de oro para las empresas son las conversaciones con los clientes. Los agentes de servicio al cliente interactúan con los clientes en todos los niveles, ya que manejan revisiones, quejas e inquietudes. Las conversaciones con los clientes incluso pueden proporcionar conocimientos que podrían ayudar con el desarrollo de productos.

Sin embargo, la mayoría de las empresas apenas rascan la superficie.

La belleza de las interacciones con los clientes es que se basan en el lenguaje. Los agentes de IA están impulsados por grandes modelos de lenguaje que no solo tienen la capacidad de procesar información a gran velocidad y volumen, sino que también pueden responder, es decir, manejar pedidos, resolver consultas, proporcionar recomendaciones personalizadas y más.

Los agentes de IA están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, asegurando que las necesidades de los clientes se atiendan de manera rápida y eficiente. Esto puede aumentar la satisfacción del cliente y liberar recursos humanos para centrarse en tareas más complejas y de mayor valor agregado.

El enigma de la cadena de suministro

No es un secreto que las cadenas de suministro son intrincadas (y delicadas). Las herramientas de optimización de la cadena de suministro impulsadas por la IA pueden mejorar varios aspectos, como la gestión de inventarios, la logística y las compras. Por ejemplo, Oracle Supply Chain Management Cloud utiliza algoritmos de IA para optimizar los niveles de inventario y reducir los agotamientos de stock, minimizando los costos de mantenimiento y los agotamientos de stock al analizar los datos históricos de ventas, las previsiones de demanda y las tendencias del mercado.

Además, la plataforma de optimización logística de UPS, ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), utiliza algoritmos de IA para optimizar las rutas y horarios de entrega. Al analizar los datos sobre el volumen de paquetes, las ubicaciones de entrega y los patrones de tráfico, ORION calcula las rutas más eficientes para los conductores de UPS, reduciendo el consumo de combustible, el desgaste de los vehículos y los tiempos de entrega.

IBM’s Watson Supply Chain es otro buen ejemplo, que aplica análisis impulsados por la IA para optimizar los procesos de compras y mejorar el rendimiento de los proveedores. Al analizar los datos sobre la calidad de los proveedores, los tiempos de entrega y las tendencias de precios, Watson Supply Chain identifica oportunidades para consolidar proveedores, negociar mejores términos de precios y mitigar los riesgos de la cadena de suministro.

La automatización de procesos robóticos ha surgido como una de las áreas más interesantes para las empresas, con 60% de los ejecutivos de fabricación encuestados por Sikich LLC mencionando que es su área de interés principal, con el aprendizaje automático para la previsión de la demanda y análisis predictivo también mencionados.

Este aumento en el interés es donde las plataformas de comercio deben actuar rápidamente, satisfacer esta necesidad y iniciar pruebas beta. Nuestra tubería de datos integrada con IA vio que los fabricantes y otras empresas B2B necesitaban una consolidación de datos simplificada, reduciendo los costos de infraestructura personalizados, que pueden consumir su línea de fondo. Las empresas B2B querían una experiencia similar a una aplicación de entrega de comida donde puedan seleccionar fácilmente los conjuntos de datos relevantes, especificar la frecuencia de recuperación y el destino. Esto les ayuda a alinear los datos de comercio con los objetivos de ventas internos de manera eficiente.

No te quedes atrás

Acabo de pasar por algunas de las formas en que los agentes de IA pueden mejorar la eficiencia, así que te ahorraré la repetición. Lo que diré es: actúa ahora. Si no estás utilizando la IA de alguna manera, ten en cuenta que tus competidores ya lo están.

Nunca ha sido más fácil y accesible aprovechar las API de modelos y construir tu propio sistema. Si no quieres construir, puedes comprar y experimentar, siempre y cuando obtengas los beneficios. Solo no esperes demasiado.