La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta esencial para el crecimiento de las empresas que tienen, gracias a ella, una mejora en su productividad y eficiencia. Sin embargo, para los micronegocios como tiendas de abarrotes, la implementaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda ha representado un reto.<\/p>\n\n\n\n
\u201cEsta resistencia se basa en la percepci\u00f3n de complejidad y en la falta de comprensi\u00f3n sobre c\u00f3mo la tecnolog\u00eda puede impactar en el rendimiento de estas empresas. Los due\u00f1os de micronegocios ven la adopci\u00f3n de la inteligencia artificial y la digitalizaci\u00f3n como un pain, m\u00e1s que como una estrategia de negocio que puede generar diversos beneficios\u201d, afirma Alberto Bonneti, CEO de YoFio, app que busca apoyar a los micronegocios a trav\u00e9s de cr\u00e9ditos digitales de capital de trabajo.<\/p>\n\n\n\n
Datos recopilados por la Asociaci\u00f3n de Emprendedores de M\u00e9xico (ASEM) destacan que solo el 15.1% de los emprendimientos mexicanos utiliza inteligencia artificial. Las empresas que s\u00ed emplean est\u00e1 herramienta lo hacen en \u00e1reas como: comunicaci\u00f3n, publicidad y marketing (20.4%), dise\u00f1o y creaci\u00f3n de contenido (16.0%) y an\u00e1lisis de datos (12.3%).<\/p>\n\n\n\n
\u201cEs esencial que las tienditas \u2018le pierdan el miedo\u2019 a la IA y que dejen de verla como una herramienta tecnol\u00f3gica exclusiva de las grandes corporaciones. Hoy en d\u00eda tienen a su alcance diferentes soluciones para digitalizar su empresa, volverla m\u00e1s competitiva y eficiente\u201d, comenta el CEO de YoFio.<\/p>\n\n\n\n
IA para tienditas<\/p>\n\n\n\n
En respuesta a esta problem\u00e1tica, YoFio, implementa la soluci\u00f3n Machine Vision que est\u00e1 basada en IA. \u201cLa aplicaci\u00f3n de Machine Vision implica la creaci\u00f3n de un modelo de IA entrenado para reconocer im\u00e1genes de los productos que las tiendas venden. Este modelo es capaz de analizar fotograf\u00edas tomadas en el interior del local e identificar los productos presentes, incluyendo detalles como el tipo y la cantidad de cada art\u00edculo. Con m\u00e1s de 500 productos categorizados, este enfoque proporciona una visi\u00f3n detallada del inventario y por ende, de las ventas de la tienda\u201d, explica Bonneti.<\/p>\n\n\n\n
En un segundo modelo eval\u00faa el nivel de llenado de estantes o refrigeradores y define su estatus, ya sea que est\u00e9 lleno, medio lleno, o vac\u00edo. Esto proporciona una estimaci\u00f3n del nivel de abastecimiento de la tienda y su probabilidad de cierre.<\/p>\n\n\n\n
Un tercer modelo analiza los tickets de compra que los tenderos necesitan subir a la app, para seguir usando su cr\u00e9dito, aumentar su l\u00ednea de cr\u00e9dito y mejorar sus condiciones. Este modelo identifica a los principales proveedores de las tiendas, el monto y fecha de la venta, y est\u00e1 entrenado para extraer el detalle de cada ticket de compra por SKU (Stock Keeping Unit, elementos fundamentales para llevar el control y gestionar el stock en el almac\u00e9n).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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