Por The New York Times | Patrick Sisson

Jordan Fisher estaba atribulado. Todos los tipos de bebidas energéticas Red Bull vienen en una lata metálica similar y el sistema de cámaras de su empresa, el cual monitorea los productos que eligen los clientes en las tiendas, tenía problemas para distinguirlas.

Este obstáculo fue uno de muchos que enfrentó su empresa, Standard AI, mientras modernizaba una tienda de conveniencia Circle K en Tempe, Arizona, con un software de visión artificial, el cual monitorea todos los productos que eligen los clientes para que, con el simple escaneo de un teléfono activado con una aplicación, paguen cuando se vayan y se eliminen las filas en la caja registradora. Una red de más de 100 cámaras puede identificar cualquiera de las miles de barras de chocolate o bebidas de tamaño similar que toman los clientes, incluidas las latas de Red Bull, las cuales ahora es posible identificar gracias a una combinación de proyecciones geométricas y cámaras de más alta resolución.

Este seguimiento de la actividad de los consumidores dentro de la tienda —donde los compradores observan y se quedan merodeando, con cámaras que capturan sus interacciones y sus cuasiaccidentes— es parte de un esfuerzo cada vez mayor para usar la recolección de datos con el fin de volver más eficientes los inmuebles comerciales.

“La aplicación para las cajas es lo llamativo, pero tan solo es la punta del iceberg”, comentó Fisher, director ejecutivo de Standard AI, empresa que perfecciona la precisión en las cámaras en entornos de alto volumen y alta densidad. “Es un sistema que entiende dónde están las personas en tiempo real, con una precisión de centímetros. El objetivo es aprovechar al máximo los inmuebles”.

Desde la invasión de los inmensos supermercados y el ascenso del comercio electrónico hasta los recientes cierres pandémicos, parecería que la venta minorista física está en una crisis perpetua. Sin embargo, las compras presenciales siguen siendo muy populares y el objeto de una inversión significativa (la inversión tecnológica en el sector minorista alcanzó un récord de 31.500 millones de dólares en el segundo trimestre de este año). Amazon ha gastado con generosidad en el comercio minorista tradicional, incluidos 13.400 millones de dólares en la adquisición de Whole Foods y el desarrollo de su sistema Just Walk Out, lo cual inició una carrera de cobros sin cajeros entre los supermercados y los vendedores minoristas.

Los niveles de tecnología que se agregan en las tiendas y los recintos de entretenimiento —cámaras para monitorear multitudes, información que recogen los teléfonos inteligentes, cálculos del tráfico peatonal en los vecindarios y datos demográficos sofisticados— buscan reproducir la medición y el análisis de datos de la experiencia en línea.

No obstante, los defensores de la privacidad están sonando la alarma en relación con la tecnología pues las grandes empresas tecnológicas cada vez están bajo un mayor escrutinio. El testimonio que dio frente al Congreso en octubre una denunciante de Facebook, Frances Haugen, ha intensificado la exigencia por nuevas regulaciones para controlar a los gigantes de Silicon Valley.

La falta de claridad regulatoria también está complicando los esfuerzos para abordar la inquietud en torno a la privacidad. Sin una ley federal dominante sobre privacidad ni siquiera una definición compartida de datos personales, los minoristas deben sumergirse en las capas de reglas municipales y estatales, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California, comentó Gary Kibel, un socio en el despacho jurídico Davis+Gilbert que se especializa en la privacidad en el sector minorista.

Las empresas tecnológicas contrarrestan la presión asegurando que sus sistemas están diseñados para limitar la información que recolectan y anonimizan el resto. Por ejemplo, el sistema de Standard AI no captura los rostros, así que no pueden ser analizados con tecnología de reconocimiento facial.

El creciente volumen de datos sobre la conducta de los consumidores y las multitudes está teniendo consecuencias significativas en el diseño de los inmuebles. Los espacios físicos incluso se están volviendo más interactivos para los comerciantes.

WaitTime, una empresa emergente con el respaldo de Cisco Systems que realiza conteos de multitudes con inteligencia artificial, es usada en estadios como el Dodger Stadium y el Melbourne Cricket Ground en Australia. En el FTX Arena, donde juega el Miami Heat, gracias a WaitTime, los aficionados reciben mensajes digitales en las entradas de los vestíbulos no solo para encontrar alimentos y bebidas, sino para saber la longitud de las filas.

En el mercado de la actualidad, “los datos eliminan los riesgos”, opinó Ken Martin, director ejecutivo de ventas globales en Cisco, quien agregó que esa tecnología para monitorear multitudes podía garantizar un alto rendimiento sobre la inversión.

Según los expertos de la industria, el aumento en el uso de la tecnología de conteo de multitudes es parte de una ola de cambios que usarán los recintos deportivos y de entretenimiento para mejorar la seguridad y el flujo de aglomeraciones, así como para permitir la realización de pedidos desde dispositivos móviles y sin contacto.

“La pandemia llevó al extremo a la gente que no usaba esta tecnología”, comentó Sanford D. Sigal, director ejecutivo de NewMark Merrill, empresa que posee más del 80 por ciento de los centros comerciales, y presidente de BrightStreet Ventures, una firma que desarrolla tecnología para el sector minorista. “¿Esta tecnología es una aspirina que te tomas cuando te sientes mal o penicilina que te salva la vida? En la actualidad, sin duda es penicilina”. Los partidarios de la tecnología arguyen que los datos pueden hacer una diferencia en la toma de decisiones, al optimizar las rentas y la búsqueda de nuevos sitios. La información detallada del uso que los clientes les dan a los estacionamientos o a tiendas específicas ayuda a los arrendadores y a los dueños de las propiedades a organizar mejor sus centros y zonas comerciales.

“No es que los datos estén muy desfasados de la intuición. Es que los datos son reales y les dan a las marcas el impulso adicional que necesitan para abrir una tienda”, comentó Adam Henick, cofundador de Current Real Estate Advisors, empresa que se enfoca en el análisis de datos y redes sociales.

Henick comparó la adopción de los datos en los bienes raíces con la reciente utilización de alineaciones defensivas más agresivas en el Béisbol de las Grandes Ligas por medio de análisis estadístico para cambiar a los jardineros para cada bateador. Es el mismo juego, pero jugado con mucha más estrategia y certeza.

Los agentes inmobiliarios pueden limitar con mayor facilidad los locales potenciales a un puñado de puntos con base en la demografía local y la mezcla de tiendas cercanas, comentó Ethan Chernofsky, vicepresidente de mercadotecnia en Placer.ai, empresa que les brinda información sobre los locales y datos demográficos a los minoristas.

“Ahora, se pueden comprender de verdad los sectores demográficos que llegan a un sitio, el tráfico peatonal real, el valor de los coarrendatarios y su tráfico, un entendimiento mucho más rico de un lugar”, mencionó Kevin Campos, quien dirige el fondo de tecnología para el sector minorista en la firma de capital de riesgo Fifth Wall. “Es una conversación más informada entre un arrendador y un potencial arrendatario”.

Placer tiene casi 800 clientes en los sectores minorista e inmobiliario comercial, entre ellos algunas de las mejores agencias y desarrolladoras como Tishman Speyer y Marcus & Millichap. Este año, los datos de Placer se han usado como una herramienta recurrente para medir a los compradores que regresan, pues ofrece información de una semana de antigüedad, mientras que los primeros métodos se demoraban tres o cuatro meses, comentó James Cook, director de investigación minorista para el continente americano en JLL, una agencia inmobiliaria comercial.

El crecimiento del minado de datos ha atraído a más emprendedores, que están ansiosos por crear una experiencia más basada en datos para las marcas minoristas.

Leap, una empresa emergente de Nueva York, opera tiendas de lujo en varios estados para marcas pequeñas, a menudo digitales y dirigidas al consumidor, y maneja sus inmuebles, su trabajo de diseño e incluso su análisis de datos, mencionó Amish Tolia, codirector ejecutivo de Leap. Por ejemplo, Goodlife Clothing, un minorista en línea, contrató a Leap para operar sus dos locales de Manhattan.

“Veo este negocio desde un punto de vista digital y ellos lo ven de la misma manera”, comentó Andrew Codispoti, cofundador y codirector ejecutivo de Goodlife. “Se están volviendo expertos para detectar cada vez más lugares de todo el país en dónde puedes crecer, con base en tus datos como marca”.

La opción de abrir un local listo para ser usado es un gran punto de venta, pero Leap también amalgama los patrones de compra en todos sus locales, incluidas las ventas de comercio electrónico a nivel local, tráfico peatonal y los sectores demográficos del vecindario. Esto permite elegir a los arrendatarios ideales e incluso decirles cuál es la mercancía más rentable que pueden exhibir.

“Leap en esencia será dueña de un conjunto de datos nacionales que tendrán un valor verdadero para los minoristas y los dueños de inmuebles”, opinó Henick de Current Advisors, la cual le ha ayudado a Leap a encontrar locales en Manhattan para minoristas. “Puede hacer que las marcas se sientan tranquilas con su tasa de éxito en una ubicación determinada”. Standard AI instaló una red de 140 cámaras en una tienda Circle K de Tempe, Arizona. (Gregory Schmidt/ The New York Times) El software de análisis de multitudes que usa Standard AI monitorea clientes en la tienda Circle K. (Outcast vía The New York Times)