Si bien hoy en día la inteligencia artificial puede procesar millones de datos y encontrar relaciones que una persona nunca detectaría, su capacidad para generar valor depende de que la información sea confiable, esté bien identificada y sea comprendida por todos los sistemas.

Por Gabriel Melchior, Gerente de Comunicación y Marketing. GS1 Argentina.

La inteligencia artificial se convirtió en protagonista de prácticamente todas las conversaciones sobre tecnología, innovación y futuro. Las empresas buscan incorporarla para anticipar la demanda, optimizar inventarios, mejorar recomendaciones, automatizar procesos y tomar decisiones con mayor velocidad.

Sin embargo, detrás de todas esas posibilidades existe una condición menos visible, pero determinante: la calidad de los datos. Una inteligencia artificial puede analizar enormes volúmenes de información en pocos segundos. Pero si los datos están incompletos, duplicados, desactualizados o utilizan criterios diferentes, el resultado también será impreciso. La tecnología puede encontrar patrones y generar respuestas, pero no siempre puede reconocer si dos descripciones distintas corresponden al mismo producto o si un código identifica realmente lo que dice identificar. Tener más datos no significa necesariamente tener mejor información. En el comercio, este desafío se vuelve especialmente evidente. Un mismo producto puede aparecer con nombres, abreviaturas, imágenes, categorías y descripciones diferentes en los sistemas de un fabricante, un distribuidor, una cadena comercial o un marketplace. Incluso pequeñas diferencias pueden generar errores en catálogos, problemas de stock, publicaciones duplicadas, rechazos, demoras logísticas o decisiones basadas en información incorrecta.

Antes de pensar en algoritmos sofisticados, debemos resolver una pregunta básica: ¿estamos hablando todos del mismo producto? Allí es donde los estándares cumplen un papel central. Aunque muchas veces se los relaciona únicamente con el código de barras, su función es mucho más amplia: permiten identificar productos, empresas, ubicaciones, activos y movimientos de manera única, bajo un lenguaje compartido.

El código de los envases es apenas la parte visible de una infraestructura global de datos. Detrás existe una identificación que permite que distintos actores reconozcan un producto de la misma forma, independientemente del sistema, la empresa, el sector o el país desde el que se consulte.

(Puede continuar leyendo esta nota en la Edición Digital de Revista Punto de Venta N° 366).