Por Gisselle Ruiz Lanza*
El panorama competitivo del comercio minorista revela una transformación fundamental: mientras que las ubicaciones privilegiadas y los escaparates atractivos definían antes el éxito, hoy la ventaja decisiva reside en algo menos visible pero omnipresente: los datos. Este poderoso recurso ha evolucionado de ser un simple insumo a convertirse en la fuerza impulsora de una nueva era comercial.
Cuando se potencian con inteligencia artificial —particularmente con capacidades generativas y agentivas— los datos desbloquean niveles sin precedentes de agilidad empresarial, creatividad y enfoque en el cliente. Cada interacción con los consumidores se convierte en una oportunidad de aprendizaje, y cada decisión se transforma en una posibilidad de crear valor en el ecosistema minorista.
La IA está reconfigurando fundamentalmente cómo compramos, cómo las marcas gestionan sus inventarios y, lo más importante, cómo los minoristas construyen lealtad con consumidores cada vez más impacientes. Según un reciente estudio de IDC e Intel sobre «Madurez de TI para Adopción de IA en América», el 97,6% de las empresas encuestadas reconocieron el impacto de la IA, reportando mejoras entre el 20% y 49% en áreas operativas críticas. Para los minoristas específicamente, esto se traduce en aproximadamente 35,6% de incremento en ganancias y 20% mayor rentabilidad.
Los consumidores actuales exigen personalización. La investigación «Next in Personalization» de McKinsey reveló que siete de cada diez compradores esperan interacciones adaptadas a sus preferencias, con un 76% expresando frustración cuando estas expectativas no se cumplen. Esta impaciencia de los consumidores digitales confirma que los minoristas que no logran cumplir este estándar pierden tanto ventas como lealtad. En este entorno, la IA pasa de ser complementaria a esencial.
Sin embargo, para que la IA sea verdaderamente efectiva, no puede depender únicamente de la computación en la nube. La analítica de datos en el borde debe funcionar más cerca de los puntos de contacto con el cliente, minimizando los tiempos de espera, permitiendo respuestas en tiempo real y creando experiencias más fluidas. El estudio de IDC destaca el análisis en tiempo real (70,6%), la gestión de dispositivos IoT (60,6%) y la mejora de la experiencia del cliente (55,3%) como las principales aplicaciones de la computación de borde en el comercio minorista.
Este cambio significa que la competencia minorista ahora se centra menos en los diseños de las tiendas físicas o interfaces online y más en la capacidad de procesar datos y tomar decisiones instantáneas. En términos prácticos, esto permite inventarios que reflejan con precisión la realidad, promociones diseñadas según el historial de compras de los clientes y recomendaciones que se sienten hechas a medida.
Hasta hace poco, hablábamos de asistentes virtuales como herramientas útiles. Hoy, los agentes de IA se han convertido en miembros activos del equipo, anticipando la demanda, ajustando niveles de inventario y previniendo fraudes de manera más segura y eficiente. Aunque la adopción de IA agentiva sigue siendo incipiente —aproximadamente 13% en México y 14% en América Latina según IDC— las expectativas sobre su impacto en servicio al cliente, ventas y marketing son altas. Las soluciones actuales no solo optimizan el autoservicio sino que también empoderan a los equipos de ventas con información predictiva sobre los clientes, literalmente poniendo la inteligencia en manos de los minoristas.
Mientras que las narrativas de IA en el comercio minorista a menudo se centran en aplicaciones orientadas al cliente, existen desafíos significativos entre bastidores. Aproximadamente el 35,8% de las organizaciones ni siquiera han inventariado sus activos de datos, limitando la calidad de las predicciones y la personalización que pueden ofrecer. Y aunque más de la mitad de los encuestados por IDC planean fortalecer la gestión, seguridad y cumplimiento de datos, la brecha sigue siendo sustancial.
Además, la adopción sostenible de IA depende de una implementación ética y confiable. IDC enfatiza que un tercio de las organizaciones ya cuentan con órganos de gobernanza que supervisan el uso responsable de la IA, abordando riesgos como la pérdida de control de datos, sesgos en modelos generativos y desafíos regulatorios.
Las conversaciones sobre el comercio minorista deben extenderse más allá de la eficiencia y las ganancias. La sostenibilidad ha evolucionado de ser un diferenciador a un requisito del mercado. En este contexto, la IA y la computación de borde juegan roles estratégicos. El procesamiento local de datos mejora la velocidad mientras reduce el consumo de energía al minimizar las transferencias de datos a la nube. Esto crea un círculo virtuoso: menos emisiones, mayor eficiencia y experiencias de compra mejoradas. Empresas tecnológicas líderes como Intel han establecido objetivos ambiciosos, como aumentar la eficiencia energética de los procesadores diez veces para 2030, lo que impactará directamente en la huella de carbono de minoristas y centros de datos.
La paradoja contemporánea del comercio minorista es que a medida que los sistemas se vuelven más inteligentes y automatizados, la experiencia del cliente se siente más humana. En lugar de despersonalización, la IA permite mayor relevancia y conexión en cada interacción con el cliente.
La historia del comercio minorista ha progresado a través de varias fases: expansión, consumo masivo y digitalización. Hoy entramos en una nueva era de comercio minorista verdaderamente inteligente, donde las decisiones tecnológicas se convierten en oportunidades estratégicas para generar lealtad y fortalecer las relaciones con los consumidores.
*Acerca de la autora:
Gisselle Ruiz Lanza es Vicepresidenta del Grupo de Ventas y Marketing y Directora General de Intel América Latina.
Las opiniones expresadas son responsabilidad exclusiva de sus autores y son completamente independientes de la posición y línea editorial de Forbes México.
Los Minoristas Apuestan por Análisis de Datos Impulsados por IA para Mantener Estanterías Abastecidas, Clientes Satisfechos y Márgenes Crecientes
Las cadenas minoristas desde Ciudad de México hasta Minneapolis están compitiendo en 2024-25 por integrar herramientas de inteligencia artificial en cajas registradoras, muelles de almacén e incluso en dispositivos móviles utilizados por asociados de ventas, apostando a que la captura y análisis de datos en tiempo real determinará quién gana la próxima década de lealtad del consumidor y crecimiento de beneficios.
Más que una actualización tecnológica, este impulso marca un giro estratégico: los minoristas están trasladando el campo de batalla desde la ubicación de tiendas y diseño web hacia la toma de decisiones ultrarrápida alimentada por enormes flujos de datos de compradores y cadena de suministro. Los ejecutivos afirman que los sensores perimetrales que cuentan el tráfico peatonal, los algoritmos que predicen cambios en la demanda y los chatbots que personalizan promociones ahora separan a los mejores del resto.
Un estudio de 2023 realizado por IDC e Intel encontró que el 97,6 por ciento de las empresas ya sienten el impacto de la IA, reportando mejoras operativas del 20–49 por ciento y ganancias promedio en el comercio minorista superiores al 35 por ciento. Paralelamente, la investigación de McKinsey muestra que siete de cada diez clientes esperan interacciones personalizadas cada vez que compran, y el 76 por ciento abandona las marcas que no cumplen con esta expectativa. Juntas, estas cifras explican por qué la IA ha pasado de ser un experimento a una prioridad existencial.
Los líderes de la industria ven la inteligencia basada en datos como el sistema operativo minorista del futuro. Ya sea implementadas en boutiques de barrio o cadenas globales de supermercados, las aplicaciones de IA buscan eliminar las roturas de stock, reducir las rebajas, prevenir fraudes y, sobre todo, deleitar a compradores cada vez más impacientes.
La nueva arma competitiva de los minoristas
Honeywell describe la IA como «un motor de ventaja competitiva», señalando que la captura y análisis avanzados de datos ya están impulsando decisiones más inteligentes y un «servicio y desempeño mejorados» que se traducen en mejores experiencias para los clientes y mayor eficiencia para los primeros en adoptarla Honeywell.
La Consumer Technology Association reafirma este punto, calificando la IA como «esencial para mantenerse competitivo» y destacando casos de uso que van desde la optimización de inventario hasta el análisis predictivo del comportamiento del consumidor CTA. Con márgenes estrechos y compradores inconstantes, los minoristas que vacilan corren el riesgo de quedarse atrás de rivales que pueden reponer estanterías horas más rápido o personalizar promociones con precisión láser.
Cómo funcionan los sistemas en el piso de ventas
A nivel básico, las cámaras de tienda, escáneres de códigos de barras y checkouts de comercio electrónico capturan miles de millones de puntos de datos—SKUs de productos, tamaños de cestas, tiempos de permanencia. Los modelos de aprendizaje automático analizan estas entradas contra patrones históricos, pronósticos meteorológicos y eventos locales para predecir lo que los compradores querrán a continuación. El resultado podría ser una orden de compra automática a un proveedor, una reducción dinámica de precios en artículos de lento movimiento o un cupón personalizado enviado a un usuario de app de fidelización que está frente al estante de yogurt.
Los análisis impulsados por IA «proporcionan a los minoristas información valiosa sobre el comportamiento del cliente» y son «cruciales para optimizar la gestión de inventario y personalizar las experiencias de compra», explica una visión general de septiembre de 2025 del American Public University System APUS. La computación de borde—ubicar la capacidad de procesamiento dentro de las tiendas en lugar de en la nube—permite que esas ideas lleguen al personal y a los compradores en segundos en lugar de minutos, minimizando las ventas perdidas.
La personalización rinde dividendos
Muchos consumidores experimentan la IA más directamente a través de motores de recomendación. El software rastrea hábitos de navegación, listas de deseos y compras anteriores, luego selecciona sugerencias de estilo o automáticamente agrupa productos compatibles. Según un análisis de abril de 2024 publicado en Forbes.com, estudiar estos puntos de datos permite a los minoristas «crear experiencias de compra personalizadas que impulsan mayores ventas y lealtad del cliente» Forbes.
Las cifras se suman rápidamente. IDC estima que el análisis en tiempo real contribuye a un aumento del 20 por ciento en las métricas de experiencia del cliente, mientras que las herramientas de IA generativa que redactan ofertas por correo electrónico o respuestas de chat pueden duplicar las tasas de clics. Cuando se hace bien, la personalización reduce las tasas de devolución y fomenta visitas repetidas—ventajas críticas a medida que el comercio electrónico difumina las fronteras geográficas y las comparaciones de precios están a un toque de distancia.
De asistente virtual a compañero virtual
Los primeros chatbots minoristas principalmente respondían consultas sobre el estado de los pedidos. La IA «agentiva» actual va más allá, funcionando como un colega incansable que sugiere cantidades de reposición, marca transacciones sospechosas y asesora a los asociados sobre oportunidades de venta adicional. La adopción sigue siendo incipiente—IDC sitúa la implementación en 13–14 por ciento en América Latina—pero los programas piloto están demostrando un servicio más rápido y mayor conversión.
La analítica de borde extiende estos beneficios al reducir la latencia. Los sensores montados en vitrinas refrigeradas pueden activar alertas antes de que los productos se deterioren, y los estantes inteligentes pueden reordenar artículos faltantes sin intervención humana. Los minoristas ganan no solo en eficiencia sino también en puntos de sostenibilidad: el procesamiento local reduce el costo energético de enviar datos a centros en la nube distantes.
Obstáculos: higiene de datos, confianza y talento
A pesar de los éxitos en los titulares, aproximadamente el 36 por ciento de las organizaciones aún no han inventariado sus activos de datos, limitando la precisión algorítmica. Otras enfrentan escrutinio regulatorio sobre monitoreo biométrico o sesgos algorítmicos. Un tercio de las empresas han establecido juntas de gobernanza para revisar casos de uso ético, pero los expertos advierten que los marcos deben madurar a la par con la complejidad del modelo.
El consumo de energía representa otro punto crítico. Los chips capaces de procesar tareas de visión o lenguaje en el borde consumen electricidad, y los minoristas operan miles de puntos de conexión. Los proveedores de tecnología se han comprometido con silicio más ecológico—la hoja de ruta de Intel apunta a una eficiencia energética del procesador 10 veces mejor para 2030—pero lograr operaciones netas cero requerirá disciplina en el diseño de tiendas, logística y aprovisionamiento en la nube.
Cómo se ve el éxito
Bien implementada, la IA hace que las compras se sientan más humanas, no menos. Los compradores llegan para encontrar su marca preferida en stock y mensajes promocionales que respetan el gusto personal. Los asociados equipados con tabletas pasan menos tiempo buscando inventario y más tiempo resolviendo las necesidades del cliente. Las oficinas corporativas ven disminuir la merma y aumentar los márgenes brutos.
El rendimiento puede ser dramático. Los minoristas en el cuartil superior de madurez en IA reportan aumentos de beneficios superiores al 30 por ciento, según la encuesta de IDC/Intel, con ganancias particulares en optimización de precios y reducción de desperdicios. Estas cifras refuerzan la observación de Honeywell de que la inteligencia basada en datos se está convirtiendo rápidamente en requisito básico en lugar de una función especial
Fuentes
- https://www.honeywell.com/us/en/news/featured-stories/2025/08/impact-of-ai-and-data-collection-on-retail-transformation
- https://www.cta.tech/articles/the-impact-and-use-cases-of-ai-in-retail/
- https://www.apu.apus.edu/area-of-study/business-and-management/resources/artificial-intelligence-in-retail-and-improving-efficiency/
- https://www.forbes.com/sites/sap/2024/04/19/artificial-intelligence-in-retail-6-use-cases-and-examples/
