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Cómo la IA puede ayudar a reducir el desperdicio de los regalos navideños

Timothy Simcoe y Annamaria Conti 04 Ene 2023
Cómo la IA puede ayudar a reducir el desperdicio de los regalos navideños

Especialistas analizan el papel que juega la IA al momento de reducir los desechos de los regalos navideños. ¿Los datos realmente serán útiles?


Para iniciar el año 2023 y poder preparar los presentes de la siguiente navidad, pedimos al panel del Foro Estratégico de MIT SMR que opine sobre un tema más ligero de lo habitual: los regalos navideños.

Encontrar el regalo perfecto para un ser querido puede ser una tarea difícil e incluso estresante. Nadie quiere dar (o recibir) un regalo que no vaya a utilizar, por lo que muchos sostienen que el dinero en efectivo o las tarjetas regalo, aunque impersonales, siguen siendo los regalos más importantes. Y el tema de los regalos navideños lleva mucho tiempo interesando a los economistas, como a Joel Waldfogel, ponente del Foro de Estrategia.

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Su artículo de 1993 “The Deadweight Loss of Christmas” (La pérdida de peso muerto de la Navidad), publicado en The American Economic Review, postulaba que los regalos navideños destruyen una parte significativa del valor minorista de los regalos y dan lugar al problema de la “pérdida de peso muerto”. Esto dado que lo mejor que pueden hacer quienes hacen los regalos es replicar la elección que habrían hecho quienes los reciben.

Ahora que las recomendaciones de productos basadas en IA son un pilar del comercio electrónico, pedimos a nuestro panel de expertos que respondieran a la siguiente afirmación: La inteligencia artificial está reduciendo las malas elecciones de regalos navideños (es decir, la pérdida de peso muerto) al ayudar a los minoristas en línea a combinar mejor las personas con los regalos.

Cómo la IA puede ayudar a reducir el desperdicio de los regalos navideños 0

En desacuerdo

Algo menos de la mitad de los panelistas que respondieron (48%) se mostraron en desacuerdo (38%) o muy en desacuerdo (10%) con que la IA esté ayudando a reducir los errores en la elección de los regalos navideños.

Tom Lyon, de la Universidad de Michigan, y Monika Schnitzer, de la Universidad Ludwig Maximilian, señalaron que, si bien los motores de IA son cada vez más sofisticados a la hora de reconocer lo que nosotros, siguen estando rezagados a la hora de ayudarnos a comprar para los demás.

Del mismo modo, el economista Preston McAfee escribió:

“Creo que la IA podría ayudar a emparejar personas y regalos, pero de momento no la veo en acción, ni el tipo de datos necesarios (características del destinatario) está disponible para su uso”.

Totalmente en desacuerdo (la IA no ayuda a elegir regalos navideños)

Si un minorista emplea IA para recomendar productos a los consumidores y la IA ha sido entrenada en lo que la gente suele comprar en Navidad, lo más probable es que esté exacerbando el despilfarro en lugar de mitigarlo.

Joshua Gans
Escuela de Gestión Rotman

Lori Rosenkopf, de la Wharton School, cuestionó la idea de que las recomendaciones de la IA puedan resolver el problema de la pérdida de peso muerto, señalando que, de hecho:

“Si los motores de recomendación alejan a quienes hacen regalos del dinero en efectivo o de las tarjetas regalo fungibles, es probable que aumente la pérdida de peso muerto”.

Otra opinión común entre los que están “de acuerdo“: Regalar es una cuestión de consideración, no sólo de acertar.

Petra Moser, de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York, afirmó que las recomendaciones de la IA no tienen en cuenta “el objetivo de hacer regalos: pensar en la otra persona y en lo que la haría feliz”.

En desacuerdo

Sospecho que muchos no adoptarían estos sistemas porque les parecen incoherentes con las normas de hacer regalos.

Olav Sorenson
UCLA Anderson School of Management

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

El 19% de los encuestados se sitúan en un punto intermedio, señalando que, aunque la IA puede facilitar la entrega de regalos, sigue habiendo margen para el despilfarro y el error.

Joel Waldfogel, de la Universidad de Minnesota (y autor original de “Deadweight Loss of Christmas”), escribió que “no está claro que la IA, per se, sea mágica aquí”. Para él y otros miembros de la mesa redonda, la clave está en que, para ser más útiles, los motores de recomendación de IA necesitan más datos sobre el destinatario. Desde el comportamiento de navegación hasta los intereses personales.

Como señala Waldfogel, para acceder a esos datos “es necesario que el destinatario dé su consentimiento o que se produzcan aparentes violaciones de la privacidad“.

Anita McGahan, de la Universidad de Toronto, señaló que la entrega de regalos impulsada por la IA tiene sus pros (reducir los costes de entrega) y sus contras (puede inducir a compras innecesarias). Pero apunta que hay “una oportunidad real en el cambio cultural facilitado por la IA para reducir por completo el consumo innecesario”.

Shane Greenstein, de la Harvard Business School, dijo que, a pesar de las ventajas de la IA para ayudar a la gente a encontrar regalos, no hay que tener en cuenta los gustos.

Ni de acuerdo ni en desacuerdo (la IA y los regalos navideños pueden o no llevarse bien)

La IA no mejora el gusto de un pariente lejano que pretende comprar un jersey hortera. Hace que el jersey hortera sea más fácil de encontrar.

Shane Greenstein
Escuela de Negocios de Harvard

De acuerdo

Un tercio de los panelistas está de acuerdo (28,5%) o muy de acuerdo (5%) en que la IA está reduciendo el despilfarro en las donaciones.

Erik Brynjolfsson, de Stanford, señaló que la IA lleva tiempo destacando en la recomendación y el emparejamiento:

“Los sistemas de recomendación son uno de los usos más antiguos y exitosos de la IA. Están lejos de ser perfectos, pero a menudo son mejores que los dependientes humanos a la hora de encontrar regalos apropiados para mí”.

Nicolai Foss, de la Escuela de Negocios de Copenhague, afirmó que las mejoras en la tecnología de IA siguen reconfigurando los mercados minoristas y, con ello. “Cabe esperar que reduzca el gasto innecesario al mejorar el emparejamiento de personas y regalos”.

Timothy Simcoe, de la Universidad de Boston, está de acuerdo en que la IA está mejorando la entrega de regalos, al menos en los márgenes. Pero señala que una tecnología analógica puede seguir reinando: la lista de deseos navideños.

“Eso ya funciona bastante bien (excepto para unos pocos parientes anónimos) que me regalan calcetines sin importarles lo que Amazon les diga”, añadió.

Y Ashish Arora, de la Universidad de Duke, señala otra tecnología de probada eficacia para encontrar lo que la gente quiere en Navidad y que es muy anterior a la IA: ¡el dinero en efectivo!


SOBRE EL FORO DE ESTRATEGIA DEL MIT SMR

Cada mes, el Foro de Estrategia del MIT SMR plantea una única pregunta a nuestro panel de expertos en los campos de la empresa, la economía y la gestión. Se pide a los panelistas que estén de acuerdo o en desacuerdo con una predicción y que expliquen brevemente su respuesta.

Esta página permite a los lectores consultar los resultados de cada encuesta. Puede ver el porcentaje de panelistas que están de acuerdo o en desacuerdo con cada predicción, el grado de confianza que tienen en sus respuestas y el razonamiento que subyace a sus respuestas. Para conocer el proceso de pensamiento de cada panelista sobre cada pregunta, haga clic en la página de su historial de votaciones. Los lectores también pueden enviar sus sugerencias para futuros temas a smr-strategy@mit.edu.

PRESIDENTES DE LOS FOROS

Timothy Simcoe es profesor asociado de Estrategia e Innovación en la Escuela de Negocios Questrom de la Universidad de Boston. Annamaria Conti es profesora asociada de estrategia en el IE Business School y coeditora del Journal of Economics & Management Strategy.

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Foto perfil de Timothy Simcoe y Annamaria Conti

Timothy Simcoe y Annamaria Conti

Timothy Simcoe es profesor asociado de Estrategia e Innovación en la Escuela de Negocios Questrom de la Universidad de Boston. Annamaria Conti es profesora asociada de estrategia en el IE Business School y coeditora del Journal of Economics Management Strategy.
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