IA en Retail: Entre el Hype y la Realidad Operativa
Ayer organizamos con Kigüi una cata de vinos + IA con líderes tech de los principales retailers de Paraguay. Lo que comenzó como una degustación terminó en una conversación rica y sin filtro sobre los desafíos reales de implementar inteligencia artificial en el sector retail.
La combinación resultó perfecta: un ambiente relajado con buenos vinos que permitió compartir experiencias sinceras sobre la adopción tecnológica, lejos de los discursos corporativos habituales. Y es que muchas veces, para hablar de tecnología, necesitamos primero conectar como humanos.
De esa charla surgieron cinco lecciones fundamentales que todo líder de operaciones o tecnología debería considerar antes de lanzarse a implementar IA en su negocio.
1. Datos = oxígeno (y muchos están asfixiados)
Si hay algo en lo que todos coincidieron es que sin datos limpios y estructurados, la IA solo multiplica basura a velocidad luz. Este problema es particularmente agudo en Latinoamérica, donde muchas empresas del sector retail siguen operando con sistemas 100% on-premise y bases de datos fragmentadas.
“La IA es como un motor de alto rendimiento. Si le pones combustible de mala calidad, no importa lo potente que sea, terminará fallando”
La realidad es que muchos retailers luchan con datos fragmentados en diferentes plataformas (POS, CRM, inventario, etc.) y esto impide que cualquier iniciativa de IA alcance su potencial. La primera lección es clara: antes de invertir millones en algoritmos sofisticados, invierte en limpiar, estructurar y centralizar tus datos.
2. Las victorias rápidas están en lo cotidiano
La segunda lección que resonó fuertemente entre los participantes fue la importancia de identificar primero las tareas repetitivas que pueden automatizarse. Hay procesos operativos que consumen diariamente horas de trabajo humano valioso y que podrían eliminarse hoy mismo:
- Conteos manuales de inventario
- Conciliación de facturas
- Detección de productos mal ubicados
- Procesamiento de devoluciones
- Gestión de reportes recurrentes
Estas “victorias rápidas” no solo generan ahorros inmediatos, sino que liberan tiempo para que los equipos puedan enfocarse en tareas de mayor valor agregado. Además, estos proyectos suelen tener períodos de implementación más cortos y ROI más fácilmente medibles.
El Equilibrio Entre Construir y Comprar
Una conversación fascinante surgió al abordar el eterno dilema del líder tecnológico: ¿qué comprar afuera y qué construir in-house? Como uno de los participantes comentó mientras degustábamos un Malbec particularmente intenso: “El backlog nunca termina, hay que decidir con cabeza fría”.
La recomendación que emergió del grupo es que lo core del negocio casi siempre debe quedarse adentro. Para un retailer, esto podría incluir:
- Algoritmos de predicción de demanda específicos para su negocio
- Sistemas de gestión de merma adaptados a sus procesos
- Herramientas de optimización de precios basadas en su estrategia competitiva
Por otro lado, tecnologías más genéricas como sistemas de reconocimiento de imágenes, chatbots o herramientas de procesamiento de documentos suelen tener mejor relación costo-beneficio cuando se adquieren de proveedores especializados.
Lo interesante es que los participantes coincidieron en que la IA está brillando especialmente en dos áreas:
- Visión computarizada: Identificación automática de productos, detección de góndolas vacías, reconocimiento de empaques dañados, etc.
- Optimización de flujos: Mejora de rutas de distribución, secuenciación de picking, y asignación dinámica de recursos.
Sin embargo, la implementación efectiva de estas tecnologías enfrenta un obstáculo crítico.
El gran freno: procesos indefinidos
Quizás la observación más aguda de la noche fue identificar el principal freno a la adopción de IA en retail: el FOMO (Fear Of Missing Out) inicial es altísimo, pero la llama se apaga rápido cuando toca implementar y… los procesos no están definidos.
Muchas empresas, motivadas por no quedarse atrás, adquieren soluciones de IA sin antes haber documentado y optimizado sus procesos actuales. El resultado es predecible: la implementación se estanca, los costos se disparan, y eventualmente el proyecto termina abandonado en el cementerio de las “iniciativas innovadoras”.
| Etapa | Error Común | Enfoque Recomendado |
|---|---|---|
| Evaluación | Enfocarse solo en las capacidades tecnológicas | Evaluar primero la madurez de los procesos y datos |
| Selección | Elegir la solución más avanzada disponible | Elegir la solución más adecuada para la madurez actual |
| Implementación | Despliegue amplio y ambicioso | Comenzar con pilotos acotados y escalables |
La moraleja de la noche, compartida entre risas y la última copa de vino, fue clara: antes de correr atrás del hype, ordená la casa.
Y esta recomendación aplica tanto para grandes cadenas como para retailers medianos que están considerando subirse a la ola de la inteligencia artificial. Primero establecer procesos claros, luego asegurar la calidad de los datos, y solo entonces evaluar qué tecnologías pueden aportar valor real al negocio.
La conversación confirmó algo que venimos observando en el mercado latinoamericano: las empresas que están teniendo éxito con la implementación de IA no son necesariamente las que tienen más recursos o las tecnologías más sofisticadas, sino las que han hecho primero la tarea fundamental de ordenar sus procesos y datos.
Agradecemos a todos los participantes por una charla tan nutritiva (y por los vinos, que tampoco estuvieron nada mal). 🍷🤖
¿Tu empresa está considerando implementar IA en sus operaciones de retail? ¿Qué desafíos has enfrentado en este camino? Me encantaría seguir esta conversación en los comentarios.