Reunir a líderes tecnológicos del retail para debatir sobre inteligencia artificial mientras degustamos buenos vinos siempre trae conversaciones reveladoras y sin filtro. Ayer tuvimos la oportunidad de organizar junto con Kigüi exactamente este tipo de encuentro en Paraguay, donde las ideas fluyeron tan generosamente como el vino.
Más allá del networking y las copas, emergieron conclusiones valiosas sobre el estado actual de la IA en el sector retail que vale la pena compartir. La realidad es que muchas empresas están corriendo tras el hype sin haber resuelto cuestiones fundamentales de infraestructura y procesos.
Los 5 aprendizajes clave sobre IA en retail
Durante la velada, los participantes – todos ellos profesionales con años de experiencia en la digitalización del sector – compartieron perspectivas honestas sobre los desafíos reales que enfrentan al implementar soluciones de IA. Estos son los puntos que resonaron con más fuerza:
1. Los datos son el oxígeno de la IA
Quizá el consenso más claro de la noche fue que sin datos limpios y estructurados, la IA simplemente multiplica basura a velocidad luz. Es una realidad que muchos retailers en la región siguen operando con sistemas 100% on-premise que dificultan la integración y el procesamiento de datos en tiempo real.
Como señala un reciente estudio de tendencias en IA para retail, “la IA es tan inteligente como los datos que la alimentan. Desafortunadamente, muchos retailers luchan con datos fragmentados entre plataformas (POS, CRM, sitio web, aplicación móvil), puntos de datos inconsistentes o faltantes, y falta de acceso en tiempo real al inventario o comportamiento del cliente”.
Durante la conversación, varios participantes reconocieron que sus primeros pilotos de IA fracasaron precisamente por este motivo: intentaron aplicar algoritmos sofisticados sobre bases de datos incompletas, desactualizadas o simplemente mal estructuradas.
2. Automatizar lo repetitivo trae beneficios inmediatos
Hay miles de tareas operativas en retail que se pueden eliminar o automatizar hoy mismo sin necesidad de algoritmos complejos. Desde la generación de reportes diarios hasta el control de inventario básico, muchas empresas están desperdiciando recursos humanos valiosos en tareas que podrían realizar sistemas automáticos.
La discusión reveló que existe cierta tendencia a buscar soluciones de IA extremadamente avanzadas mientras se ignoran oportunidades de automatización más sencillas pero con retorno inmediato. Como comentó uno de los asistentes: “A veces queremos construir un Ferrari cuando ni siquiera tenemos las calles pavimentadas”.
3. Build vs. Buy: una decisión estratégica
El backlog tecnológico nunca termina, y una de las conversaciones más animadas de la noche giró en torno a qué desarrollar internamente y qué comprar a proveedores externos. La conclusión compartida fue que lo core del negocio casi siempre debe mantenerse in-house, mientras que soluciones periféricas pueden adquirirse de terceros.
“La decisión no se trata solo de capacidades técnicas, sino de qué procesos son realmente diferenciadores para tu negocio. Ahí es donde debe estar tu foco y tus mejores recursos.”
Esta distinción resulta particularmente importante cuando hablamos de implementaciones de IA, donde el costo de desarrollo interno puede ser prohibitivo si no se cuenta con equipos especializados.
4. La IA brilla en nichos específicos
Otra revelación interesante fue identificar dónde está teniendo mayor impacto real la inteligencia artificial en retail. Dos áreas destacaron claramente:
- Visión computarizada: Desde el reconocimiento automático de productos en góndola hasta la detección de quiebres de stock, las tecnologías basadas en visión por computadora están demostrando resultados concretos y medibles.
- Optimización de flujos: Algoritmos de IA están revolucionando la planificación de rutas logísticas, la asignación de personal en tienda y la gestión predictiva de inventarios.
Las empresas que están enfocando sus esfuerzos en estas áreas específicas, en lugar de intentar implementar “IA” de manera genérica, están viendo retornos tangibles sobre su inversión.
5. El freno real: procesos indefinidos
Quizá la observación más reveladora de la noche fue identificar el verdadero obstáculo para la adopción exitosa de IA: el FOMO (Fear Of Missing Out) inicial es altísimo, pero la llama se apaga rápidamente cuando toca implementar y… los procesos no están definidos.
Muchas iniciativas de IA fracasan no por limitaciones tecnológicas sino porque intentan digitalizar o automatizar procesos que ni siquiera están claramente definidos en el mundo análogo. Como señaló uno de los participantes: “No puedes pedirle a la IA que optimice un proceso que ni siquiera has mapeado completamente”.
Lecciones para implementar IA en retail con éxito
La conversación durante la cata de vinos nos dejó algunas enseñanzas prácticas para quienes están considerando o ya implementando soluciones de inteligencia artificial en el sector retail:
- Prioriza la higiene de datos: Antes de cualquier proyecto de IA, asegúrate de contar con datos limpios, estructurados y accesibles.
- Comienza con lo simple: Identifica procesos repetitivos que puedan automatizarse con tecnologías ya probadas antes de avanzar hacia soluciones más complejas.
- Define claramente tus procesos: Mapea y optimiza tus flujos de trabajo antes de intentar automatizarlos con IA.
- Enfócate en áreas de alto impacto: La visión por computadora y la optimización de flujos son buenos puntos de partida con resultados probados.
- Decide estratégicamente qué desarrollar y qué comprar: Mantén in-house lo que es verdaderamente diferenciador para tu negocio.
La moraleja de la noche fue clara: antes de correr tras el hype de la IA, es fundamental ordenar la casa. Las empresas que están teniendo éxito con la inteligencia artificial no son necesariamente las que tienen los algoritmos más avanzados, sino las que han hecho bien su tarea previa en términos de datos, procesos y estrategia digital.
Y sí, los vinos tampoco estuvieron nada mal. A veces, las mejores ideas surgen en las conversaciones más relajadas. ¿Has tenido experiencias similares implementando IA en tu organización? ¿Qué otros obstáculos has enfrentado? Me encantaría seguir esta conversación y conocer tus perspectivas.