Las grandes cadenas de supermercados pueden ahorrar entre 1,5 y 2 millones de euros gracias a la Inteligencia Artificial

La apuesta por las nuevas tecnologías y la digitalización hace posible una mayor capacidad de obtención de beneficios en las empresas. En el sector del retail no es diferente. Los algoritmos predictivos pueden ahorrar hasta 2 millones de euros a las grandes cadenas de supermercados, reduciendo costes de producción y mantenimiento y evitando el desperdicio de alimentos.

Según Enric Quintero, CEO y cofundador de Datarmony, consultora especializada en datos y basada en la Inteligencia Artificial, “una gestión eficiente del stock en las grandes superficies del sector retail es fundamental en la reducción de gastos”.

Empresas como Caprabo, Desigual o Cinesa son algunos de los clientes de Datarmony, que ya aplican los beneficios de la Inteligencia Artificial para ser más eficientes y sostenibles.

En el caso de los supermercados, la cadena noruega Meny ha reducido hasta un 40% el desperdicio de alimentos: “Este porcentaje depende del número de supermercados de la cadena y de la representación de ventas de productos perecederos. Estamos viendo que en cadenas de entre 120 y los 200 establecimientos, el ahorro neto total se sitúa entre los 1,5 y los 2 millones de euros al año”.

¿Cómo se consigue?

Para alcanzar este nivel de eficiencia, existen diferentes vías a explorar, detalla Quintero. En primera instancia se debe hablar de la gestión de stock de los productos perecederos. “Mediante la definición de un algoritmo”, explica, “se pueden optimizar al máximo estos recursos”. Y es que, si se predicen las ventas diarias, el número de desperdicios se reducirá considerablemente.

“Hasta ahora, las empresas tomaban decisiones por prueba y error, o. como mucho, por estadística simple. Ahora, gracias al rol fundamental de la Inteligencia Artificial, se pueden obtener resultados mucho mejores de forma sencilla con un algoritmo”, reconoce.

El impacto de estas técnicas, sin embargo, va más allá de la reducción de costes. Por un lado, continúa el experto, se pueden desarrollar algoritmos que ayuden a optimizar rutas de transporte o a implementar métodos de almacenaje más eficientes, y, por otro, se reduce el impacto medioambiental.

“Si evitamos sobredimensionar el stock, no solo reduciremos los recursos necesarios para mantener el producto en buen estado, sino que también se conseguirá un impacto medioambiental inferior al disminuir el número de productos que terminan en el contenedor”, concluye.