Tendencias del Mercado de Aprendizaje profundo Industria
El creciente uso del aprendizaje profundo en el sector minorista está impulsando el mercado
- La industria minorista ha experimentado un cambio drástico en su base de operaciones en los últimos tiempos, y muchas marcas notables han optado por reducir la cantidad de ofertas en el sitio a favor del servicio en línea. Para que los minoristas sigan siendo viables, deben cumplir con las expectativas de los clientes, actuar en consecuencia o correr el riesgo de perder su lealtad. También se está volviendo vital que los minoristas adopten tecnologías florecientes para que esto sea una realidad. El aprendizaje profundo permite a los minoristas automatizar la experiencia del cliente y agilizar los procesos de una manera hasta ahora desconocida. Por ejemplo, el análisis de estanterías en escenarios en línea puede ayudar con recomendaciones útiles de mercancías y clasificación rápida, lo que permite a los clientes tomar decisiones correctas con más soporte y más rápidamente.
- Los minoristas en línea como Walmart están comenzando a utilizar la inteligencia artificial para obtener recomendaciones de productos de los clientes, pero apenas están aprovechando todo el potencial que la tecnología puede ofrecer. Al utilizar el aprendizaje profundo, los minoristas pueden aprovechar realmente el poder de la IA para optimizar las experiencias de los usuarios y automatizar tareas que requieren mucho tiempo. Por ejemplo, los minoristas en línea pueden utilizar el aprendizaje profundo para etiquetar automáticamente datos visuales y mejorar muchas facetas de la experiencia del usuario. Pueden utilizar la IA para refinar la búsqueda y obtener mejores resultados para las consultas de búsqueda o mejorar la calidad de las imágenes de los productos, especialmente las fotografías de productos de baja calidad mediante la mejora del color. En el futuro, los minoristas podrán recopilar datos rápidamente y analizar información automáticamente utilizando la tecnología de aprendizaje profundo.
- Un estudio de Snowflake Computing Harvard Business Review señala que los minoristas que optan por tomar decisiones basadas en datos han sobrevivido más tiempo. Sin lugar a dudas, el comercio minorista se está volviendo cada vez más orientado a los datos. Según el mismo estudio, el 89% de los minoristas consideran que obtener mejores conocimientos sobre las expectativas de los clientes es un objetivo importante. Los modelos que utiliza el aprendizaje profundo en el comercio minorista son lo suficientemente sofisticados y avanzados como para afrontar los desafíos en los que fallan los modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, el aprendizaje profundo en los modelos de aplicaciones minoristas es lo suficientemente inteligente como para comprender que el lanzamiento de teléfonos inteligentes con pantallas más grandes puede consumir las ventas de tabletas. En el caso de que falten datos, el aprendizaje profundo en el comercio minorista podría aprender de los patrones si un artículo no se vende o está agotado.
- Hoy en día, la previsión de la demanda y la inteligencia del cliente son sólo dos ejemplos de actividades internas distintas para las que las empresas minoristas y de productos de consumo utilizan la automatización inteligente. Sin embargo, los ejecutivos tienen la intención de integrar la automatización inteligente y el aprendizaje profundo en operaciones más complejas en el transcurso de los próximos tres años. Estos procedimientos requieren conjuntos de datos más grandes, cooperación externa y conexiones adicionales del sistema. Se prevé que la penetración estimada aumente a más del 70% en todos los dominios organizacionales que abarcan la cadena de valor durante ese período.
- Por ejemplo, el fabricante de calzado, indumentaria y equipamiento deportivo Nike Inc. ha creado un sistema que permite a los consumidores diseñar sus propios zapatos y usarlos después de salir de la tienda, utilizando el nuevo sistema automatizado. Los clientes que participan en The Nike Maker Experience se ponen un par de zapatillas Nike Presto X sin adornos y las personalizan mediante comandos de voz. La tecnología muestra al comprador los zapatos creados mediante realidad aumentada, seguimiento de objetos y sistemas de proyección.
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Se espera que América del Norte tenga una participación importante
- Se espera que América del Norte tenga una participación significativa en el mercado global de aprendizaje profundo, debido al aumento sostenido de un volumen considerable de datos, junto con el aumento previsto en la demanda de integración de DL en soluciones empresariales centradas en el consumidor. El creciente énfasis en predecir las tendencias clave y los conocimientos relacionados con el comportamiento y las operaciones de los clientes ha sido un factor crítico para que empresas importantes se desvíen hacia el uso de IA y big data para generar valor y ofrecer una experiencia personalizada. Por ejemplo, Netflix creó una plataforma de aprendizaje automático basada en lenguajes JVM, como Scala. La plataforma ayuda a romper con las nociones preconcebidas de los espectadores y a encontrar programas que quizás no hubieran elegido inicialmente.
- Para aumentar la eficacia de la misión, ampliar la capacidad de la fuerza laboral, prevenir el despilfarro, el fraude y el abuso, y aumentar la eficiencia operativa, las agencias en los EE. UU. ahora dependen en gran medida de la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático. El avance de la tecnología de IA, un número creciente de casos de uso y aplicaciones de IA y la expansión de las soluciones comerciales han ayudado a expandir el uso de la IA fuera de las actividades de I+D en organizaciones especializadas como la NASA y el Departamento de Energía.
- El Departamento de Transporte de los Estados Unidos creó una nueva regulación de seguridad para ayudar a eliminar las zonas ciegas detrás de los vehículos y ver a las personas presentes detrás de los vehículos. Según las estadísticas de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras, se producen alrededor de 292 muertes y 18.000 heridos debido a accidentes de marcha atrás que involucran a todos los vehículos. Se prevé que dichas regulaciones fomenten la adopción de ADAS, ofreciendo así oportunidades para el mercado de aprendizaje profundo de la región. Además, la región también está viendo un aumento en las inversiones de los fabricantes de automóviles para desarrollar soluciones avanzadas, impulsando el crecimiento del mercado.
- Además, las empresas estadounidenses amplían continuamente su I+D para desarrollar nuevos productos. Por ejemplo, en diciembre de 2022, Google LLC anunció el lanzamiento de una nueva herramienta para permitir a los usuarios desarrollar modelos de inteligencia artificial en Google Sheets. La herramienta, denominada Simple ML, está disponible en versión beta. Se proporciona como un complemento de Google Sheets que los usuarios pueden descargar sin costo alguno.
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