Reunir a líderes tecnológicos del retail para hablar de inteligencia artificial con una copa de vino en mano no es solo un evento social – es un laboratorio de ideas sin filtro donde surgen reflexiones fundamentales. Recientemente, organizamos con Kigüi una cata de vinos + IA enfocada en retail con los principales referentes tech de Paraguay, y las conclusiones fueron reveladoras.
Las conversaciones sobre IA en retail suelen oscilar entre el entusiasmo desmedido y el escepticismo paralizante. Sin embargo, en este encuentro, los participantes compartieron experiencias reales que nos ayudan a navegar este territorio con mayor claridad.
Los Datos: El Oxígeno que Respira la IA en Retail
Si hay algo en lo que todos coincidieron es que la calidad de los datos determina absolutamente todo lo demás. “Datos = oxígeno” fue quizás la metáfora más potente de la noche. Sin datos limpios y estructurados, la IA simplemente multiplicará basura a velocidad luz.
Esto resulta especialmente desafiante cuando muchas operaciones de retail en la región siguen corriendo 100% on-premise, con sistemas aislados que dificultan la integración. Como señala un reciente estudio, “AI is only as smart as the data it’s fed. Unfortunately, many retailers struggle with fragmented customer data across platforms.” (Glance, 2023).
La calidad de tus datos determina la calidad de tus decisiones. En retail, donde los márgenes son ajustados y la competencia feroz, implementar IA sobre datos deficientes es como construir un edificio sobre arena movediza.
Estrategias Prácticas de Implementación
Más allá de la teoría, los líderes tech compartieron enfoques pragmáticos que están funcionando en sus organizaciones:
Automatización de lo Repetitivo
Uno de los consensos más claros: hay miles de tareas que se pueden eliminar hoy mismo con la tecnología adecuada. El verdadero valor no está en reemplazar trabajadores, sino en liberar talento humano para tareas de mayor valor estratégico.
Los ejemplos abundaron: desde sistemas automáticos de reposición que reducen quiebres de stock, hasta algoritmos que optimizan rutas de picking en almacenes, reduciendo distancias recorridas hasta en un 30%.
Decisiones Estratégicas: ¿Comprar o Construir?
Otro punto que resonó con fuerza: el backlog nunca termina, y es crucial decidir con cabeza fría qué soluciones comprar y cuáles desarrollar internamente. La regla que emergió es mantener in-house lo que constituye el corazón del negocio, mientras que las funciones periféricas pueden adquirirse de terceros.
Como expresó uno de los CIOs presentes: “Invertimos en desarrollar internamente nuestros algoritmos de forecasting porque ahí está nuestra ventaja competitiva. Para reconocimiento de imágenes, compramos soluciones probadas que nos permiten avanzar rápido”.
Áreas de Mayor Impacto
La IA está brillando especialmente en dos frentes:
- Visión computarizada: Desde detección automática de quiebres de góndola hasta sistemas que identifican patrones de comportamiento de compradores en tienda.
- Optimización de flujos: Mejorando significativamente procesos logísticos y operativos que antes requerían intervención manual constante.
El Verdadero Obstáculo: Procesos Antes que Tecnología
Quizás la lección más valiosa de la noche fue identificar el principal freno para la adopción exitosa de IA en retail: el FOMO (Fear Of Missing Out) inicial es altísimo, pero la llama se apaga rápidamente cuando toca implementar y… los procesos no están definidos.
Las organizaciones con mayor éxito en sus iniciativas de IA son aquellas que primero documentaron, estandarizaron y optimizaron sus procesos, antes de aplicar capas de inteligencia artificial. Como resumió uno de los participantes: “Automatizar el caos solo te da caos más rápido”.
La conclusión fue unánime y contundente: antes de correr atrás del hype, ordená la casa. La inteligencia artificial no es una varita mágica que resuelve problemas estructurales, sino una herramienta poderosa que amplifica tanto lo bueno como lo malo de tus operaciones actuales.
Las empresas de retail que están logrando resultados extraordinarios con IA comparten un patrón: primero invirtieron en la calidad de sus datos y la claridad de sus procesos, luego aplicaron tecnología de forma gradual, medible y enfocada en problemas concretos.
¿Y tú? ¿Estás ordenando la casa antes de invitar a la IA? ¿Qué desafíos específicos estás enfrentando en la implementación de inteligencia artificial en tu operación de retail? Comparte tu experiencia en los comentarios o contáctanos para seguir esta conversación tan nutritiva (y quizás, en la próxima ocasión, acompañarla con buenos vinos). 🍷🤖