¿Confiarías en un agente de la IA para administrar tu tienda de Amazon? Ese futuro puede estar cerca, pero la verdadera transformación de la IA requiere ir más allá de las herramientas de la IA que "rellenan" brechas. Requiere construir una capa de infraestructura que permita a los agentes de la IA crear y administrar sus propios flujos de trabajo. Le preguntamos a 7 veteranos de la industria del comercio electrónico qué sigue estando roto y qué necesita cambiar antes de que los agentes de la IA puedan operar verdaderamente las tiendas en línea.
En los últimos años, las promesas de transformación de la IA han inundado la industria del comercio electrónico. El mercado de software de comercio electrónico y herramientas de optimización de listados de Amazon nunca ha estado más congestionado. ¿Por qué las agencias de comercio electrónico y los grandes vendedores siguen gastando tanto tiempo operando sus tiendas de forma manual? Una razón es que las herramientas de la IA de hoy en día carecen de una visión más amplia del negocio. Se centran en una métrica o tarea sin considerar los objetivos comerciales más amplios.
Cyril Golub, CEO y fundador de Jinnify.ai, nota que las agencias de comercio electrónico no sufren de falta de software, sino que en muchos casos sufren de demasiado software. Cada nuevo panel de software de SaaS o copiloto de la IA puede convertirse en una carga adicional: otra interfaz que aprender, otro flujo de recomendaciones que interpretar, otra herramienta que un ser humano tiene que conectar al resultado comercial real.
Los cuatro cuellos de botella
Nuestras entrevistas con CEOs de agencias de comercio electrónico y veteranos de la industria revelaron cuatro cuellos de botella donde las herramientas heredadas se estancan. El primero es la lucha contra incendios en el catálogo, que sigue siendo un trabajo humano. Cuando los outsiders de la industria piensan en la optimización de Amazon, imaginan la investigación de palabras clave o la actualización de listados de productos. Pero pregúntele a un operador de agencia qué es lo que consume la mayor parte del tiempo de su equipo, y la respuesta es mucho menos glamorosa: la lucha constante contra incendios en el catálogo.
El segundo cuello de botella es que las herramientas de la IA carecen de una visión más amplia del negocio. Se centran en una métrica o tarea sin considerar los objetivos comerciales más amplios. Adnan Aslam, CEO de Sellonics, nota que las herramientas de comercio de la IA de próxima generación tendrían que entender el espectro completo de áreas operativas simultáneamente. Eso incluye presupuestos de PPC, niveles de inventario, margenes de beneficio, clasificaciones de competidores y etapas actuales del ciclo de vida de la marca.
El tercer cuello de botella es que más datos no significa mejores decisiones. A medida que los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) se volvieron mainstream, muchos desarrolladores de software de comercio electrónico los conectaron a la API de Partner de Venta de Amazon (SP-API). Sin embargo, dar acceso a un LLM a los datos raw de la tienda no ha producido un administrador de cuenta autónomo ideal. En la práctica, alimentar datos no estructurados a un LLM crea ruido de prompt y recomendaciones de la IA alucinadas que pueden dañar el rendimiento de la tienda en línea.
El cuarto cuello de botella es la brecha entre las recomendaciones de la IA y la acción. El problema más grande con las herramientas de comercio de la IA de hoy en día es que pueden recomendar qué hacer, pero a menudo no pueden ejecutar esas acciones. Un comerciante todavía tiene que iniciar sesión en Seller Central, copiar y pegar recomendaciones, enviar tickets de soporte y regresar más tarde para ver si la solución funcionó.
Antons Sapriko, CEO de Scandiweb, nota que el mayor desafío con la IA en el comercio es integrar la recomendación generada por la IA en el sistema operativo que rodea el negocio. Si las personas todavía tienen que moverse entre herramientas, validar salidas manualmente y ejecutar cambios ellos mismos, no has cambiado fundamentalmente el modelo operativo, sino que solo has acelerado un paso dentro de él.
El futuro del comercio electrónico
Los CEOs de agencias prevén un cambio de la IA que ayuda a los vendedores a optimizar tareas individuales a la IA que opera activamente partes del negocio de comercio. En el lado del comprador, los agentes de la IA decidirán qué productos recomendar. Eso hace que sea más importante para las marcas estructurar sus datos de producto para que las máquinas puedan entenderlos. En el lado del vendedor, los agentes de la IA tomarán el control de más trabajo rutinario, siguiendo ciertas guardias, permisos del comerciante y reglas.
Klaidas Siuipys ve un futuro donde los agentes de la IA, en lugar de la búsqueda tradicional, ayudan a los compradores a encontrar y elegir productos. En lugar de que el comprador escaneé una página de resultados, un agente elige lo que se ajusta. Para los vendedores, cambia lo que significa la optimización. Dejas de competir solo por una posición en los resultados de búsqueda y comienzas a asegurarte de que una máquina pueda entender correctamente qué es tu producto y para quién es.
Steven Pope comparte su visión de un futuro donde los agentes de la IA pueden actuar en nombre de los vendedores: En los próximos dos o tres años, creo que el comercio de la IA cambiará a los vendedores de Amazon de operar manualmente listados y campañas a administrar sistemas inteligentes que ejecutan gran parte del trabajo repetitivo. Los vendedores ganadores no serán simplemente aquellos que usan la IA para escribir mejores puntos o generar imágenes, sino aquellos cuyos datos de producto, activos de marca, flujos de trabajo operativos y reglas de decisión estén estructurados lo suficientemente bien para que los agentes de la IA puedan actuar sobre ellos de manera segura.
Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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