Uno de los casos más destacados de implementación de inteligencia artificial (IA) es el de Walmart, la cadena minorista más grande del mundo, que ha utilizado IA para optimizar su cadena de suministro y mejorar la eficiencia operativa. En este artículo detallaremos cómo Walmart ha implementado IA en su operación, qué metodología siguieron, qué recursos y tecnologías emplearon, y qué resultados obtuvieron.
1. Desafío empresarial
Con miles de tiendas en más de 25 países y millones de transacciones diarias, Walmart enfrenta desafíos logísticos enormes. Asegurar que los productos estén disponibles para los clientes mientras minimizan costos de inventario es clave para el éxito de la empresa. Uno de los principales problemas era la gestión del inventario y la previsión de la demanda, que implicaba grandes cantidades de datos, patrones de demanda cambiantes y numerosas variables como las condiciones climáticas, eventos locales y preferencias estacionales. El reto principal era predecir con precisión la demanda de los productos en diferentes ubicaciones y épocas del año, con el objetivo de optimizar los niveles de inventario y reducir las pérdidas debido al exceso de stock o la falta del mismo.2. Metodología utilizada
Para abordar este problema, Walmart adoptó un enfoque basado en Machine Learning (ML) y algoritmos de inteligencia artificial. El objetivo era construir un sistema que pudiera aprender de enormes cantidades de datos y hacer predicciones más precisas sobre la demanda futura. El proyecto se estructuró siguiendo varias etapas, con metodologías ágiles como Scrum y DevOps para la implementación continua del sistema en producción.a) Recolección y limpieza de datos
El primer paso fue recolectar datos de diversas fuentes. Walmart aprovechó sus vastos sistemas de punto de venta (POS), su base de datos de inventarios y registros de transacciones históricas. También integró datos externos, como:- Datos meteorológicos: Impacto de las condiciones climáticas en la demanda de productos.
- Eventos locales: Festividades, promociones especiales, eventos deportivos, entre otros.
- Datos socioeconómicos: Cambios en el comportamiento de compra según las características demográficas.
b) Construcción del modelo de previsión de demanda
Walmart decidió implementar un modelo de aprendizaje automático para prever la demanda de productos en sus diferentes tiendas y centros de distribución. Para ello, trabajaron con un equipo de científicos de datos internos y también colaboraron con la empresa de consultoría Microsoft, que proporcionó soporte técnico a través de su plataforma en la nube Microsoft Azure. El modelo se basó en una combinación de técnicas de machine learning supervisado y no supervisado, y la herramienta principal para la construcción del sistema fue Python junto con bibliotecas especializadas como scikit-learn, XGBoost, y TensorFlow. El equipo utilizó una serie de algoritmos para crear un modelo híbrido, entre los que se incluyen:- Modelos de regresión lineal y logística para predecir la cantidad de productos necesarios en una tienda en particular.
- Redes neuronales recurrentes (RNN) para identificar patrones de demanda a largo plazo y estacionales.
- Algoritmos de clustering no supervisado para segmentar tiendas y productos con comportamientos de demanda similares.
c) Optimización y despliegue
Tras construir y validar el modelo, Walmart procedió a su optimización. Esto incluyó la selección de los mejores hiperparámetros y la integración de redes neuronales profundas para mejorar la precisión de las predicciones en diferentes escenarios. Para gestionar la implementación continua y el monitoreo en producción, Walmart empleó la metodología DevOps, que permitió automatizar gran parte del proceso de entrenamiento y actualización del modelo. Además, gracias a la colaboración con Microsoft, Walmart usó la plataforma Azure Machine Learning para el despliegue y la monitorización del sistema en la nube, facilitando la escalabilidad y el ajuste continuo de los modelos.3. Recursos utilizados
El éxito de la implementación de IA por parte de Walmart se debió en gran parte a los recursos tecnológicos y humanos empleados:a) Recursos tecnológicos
- Infraestructura en la nube de Microsoft Azure: Walmart migró gran parte de su infraestructura de TI a la nube, utilizando Azure como plataforma de despliegue para el sistema de IA. Esto les permitió escalar el procesamiento de datos y almacenar grandes volúmenes de información de manera eficiente.
- Frameworks de Machine Learning: Se utilizaron herramientas como TensorFlow para la creación de redes neuronales y scikit-learn para la implementación de algoritmos más clásicos. XGBoost fue utilizado para modelos basados en árboles de decisión, particularmente útiles para la predicción de demanda.
- Bases de datos distribuidas: Walmart utilizó sistemas de bases de datos distribuidas para manejar las grandes cantidades de datos generadas por sus tiendas, así como para garantizar un acceso rápido a la información crítica. Azure Data Lake fue una de las principales tecnologías usadas para almacenar y procesar los datos no estructurados.
b) Equipo humano
El equipo de Walmart consistía en un grupo multidisciplinario de desarrolladores, ingenieros de datos, científicos de datos y expertos en logística. También contaron con el apoyo de Microsoft AI y Azure AI en aspectos clave como la optimización de los modelos y la integración en la nube.c) Lenguajes de programación
El desarrollo de esta solución de IA involucró principalmente el uso de:- Python: Como el principal lenguaje de programación para la construcción y entrenamiento de los modelos de IA, debido a su amplia gama de bibliotecas y facilidad para la integración con plataformas en la nube.
- SQL: Para gestionar las bases de datos relacionales y consultar los grandes volúmenes de información sobre transacciones e inventario.
- R: Para realizar análisis estadísticos más avanzados sobre el comportamiento de la demanda.
4. Resultados obtenidos
La implementación de IA en la cadena de suministro de Walmart tuvo resultados notables:- Reducción de costos operativos: Walmart logró reducir el inventario en exceso en un 10-15%, lo que resultó en una disminución significativa de los costos de almacenamiento.
- Mejora en la disponibilidad de productos: El sistema de previsión de demanda permitió a Walmart anticipar mejor las necesidades de los clientes, lo que resultó en una mejora de hasta un 5% en la disponibilidad de productos en tienda.
- Aumento en la eficiencia logística: Gracias a las predicciones precisas, Walmart optimizó la distribución de productos en sus almacenes y centros de distribución, reduciendo los tiempos de entrega y los costos de transporte.
- Escalabilidad: La infraestructura en la nube permitió a Walmart escalar su sistema de IA rápidamente a todas sus operaciones globales, lo que les dio una ventaja competitiva frente a otras cadenas minoristas.
5. Repositorios utilizados
En cuanto a los repositorios de código y datos, Walmart utilizó una combinación de soluciones propias y de terceros:- GitHub: Se utilizó para almacenar y gestionar las versiones del código del sistema de IA, permitiendo la colaboración entre equipos distribuidos globalmente.
- Azure DevOps: Fue la plataforma principal para gestionar la integración y entrega continua (CI/CD), facilitando el despliegue rápido de actualizaciones del sistema.
- Data Lake de Microsoft Azure: Sirvió como el repositorio central para almacenar los grandes volúmenes de datos no estructurados, como los registros de transacciones históricas y datos externos, como información meteorológica.
6. Desafíos y lecciones aprendidas
La implementación de un sistema de IA a gran escala no estuvo exenta de desafíos:- Calidad de los datos: Uno de los mayores problemas fue garantizar la calidad y consistencia de los datos. El equipo tuvo que invertir mucho tiempo en la limpieza y preparación de los datos antes de poder utilizarlos para el entrenamiento del modelo.
- Cambio cultural: La implementación de IA también implicó un cambio cultural dentro de Walmart, ya que muchos empleados debieron adaptarse a trabajar con nuevas herramientas y sistemas basados en datos.
- Escalabilidad del sistema: Aunque la nube ofreció una solución para la escalabilidad, integrar el sistema con la infraestructura existente fue un reto inicial que requirió ajustes.