A principios de este año, organizamos nuestro Foro Ejecutivo anual. Cerca de 100 líderes del sector minorista pasaron tres días con nosotros, entre sesiones de trabajo, cenas y charlas espontáneas en los pasillos. Hubo un tema que surgió en todos y cada uno de esos momentos. Empezaba hablando de la IA. Y casi siempre daba un giro hacia una pregunta más complicada: ¿qué significa todo esto para la infraestructura de análisis que ya tenemos?
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La conversación que realmente están teniendo los líderes del sector minorista
El debate sobre la IA en el sector minorista a nivel directivo ha madurado rápidamente. Hace dos años, la pregunta era: «¿Deberíamos tener una estrategia de IA?». Hace un año, era: «¿Dónde estamos haciendo pruebas piloto?». Hoy en día, es: «¿Qué partes de nuestra infraestructura operativa aguantan lo que estamos intentando hacer y cuáles no?».
Esa última conversación es más complicada que las dos primeras. Obliga a los responsables a revisar la infraestructura que compraron hace años, a menudo a través de un proceso de contratación pública, y a preguntarse si sigue siendo adecuada para su finalidad. Para la mayoría de las tiendas físicas, los datos de afluencia y los análisis de tienda son precisamente el tipo de infraestructura que entra en esa categoría. Se compró una vez. Funciona más o menos bien. Pero, sin que te des cuenta, te limita.
Las cifras te dan una idea de lo serio que se ha vuelto todo esto. Gartner prevé que el gasto mundial en IA alcanzará los 2,52 billones de dólares en 2026, lo que supone un aumento interanual del 44 %. IBM encuestó a 1.500 ejecutivos del sector minorista y de productos de consumo de todo el mundo y descubrió que el 81 % está utilizando la IA de forma moderada o significativa, y que sus equipos internos van incluso más allá. Ya no se trata de proyectos piloto. Son presupuestos operativos.
Por qué la infraestructura de recuento tradicional no da la talla
Los contadores de tráfico tradicionales que han marcado esta categoría durante más de tres décadas se crearon para responder a una pregunta: ¿cuánta gente entraba por la puerta? En su momento, eso resultaba útil. Las tasas de conversión, las ratios de personal y las tendencias por hora ofrecían a los operadores una ventaja real.
Pero esa arquitectura tiene un límite. El hardware que se limita a dar un número no puede convertirse en software que aprenda de patrones. Las capacidades de IA añadidas a una plataforma de recuento son una incompatibilidad estructural, no una actualización del producto. Falta la base de datos necesaria.
Los minoristas que se den cuenta de esto a tiempo modernizarán su infraestructura de análisis como parte de su estrategia de IA, y no después. Los que no lo hagan se pasarán los próximos dos años invirtiendo en IA en una base que no puede soportar el peso.
He visto cómo se repite este patrón en sectores afines. Las empresas que se adelantan en la implementación de operaciones nativas de IA se hacen con una ventaja estructural. Las que intentan adaptar la IA a sus sistemas heredados gastan más, avanzan más despacio y obtienen resultados menos sólidos. La brecha es real y se amplía rápidamente.
Hay una cuestión más profunda detrás de todo esto. La plataforma de análisis que elija un minorista para la próxima década tiene que ser compatible con casos de uso de la IA que aún no se han inventado. La única forma de ofrecer esa flexibilidad es integrar el aprendizaje automático en la plataforma desde el principio, no añadirlo a posteriori cuando el mercado lo exija. Los minoristas deberían plantear a sus proveedores una pregunta diferente. No solo qué hace la plataforma hoy en día, sino más bien: ¿cómo se ha diseñado? Los contadores de tráfico tradicionales no se diseñaron para esto. Las plataformas que triunfen en los próximos diez años sí lo estarán.
Cómo son realmente las operaciones nativas de IA te cuento
La mayoría de los que están en esta categoría siguen comprando y vendiendo informes semanales. Un grupo más reducido de minoristas ya ha dejado atrás esa etapa. Así es como se ve ese cambio en la práctica.
- Unos grandes almacenes de EE. UU. tienen un sistema que envía automáticamente a ServiceNow RetailNext los indicadores de estado de los dispositivos, de modo que los tickets de incidencias se abren y se cierran sin que haga falta que intervenga nadie. Las alertas operativas que antes requerían que alguien se diera cuenta y las derivara ahora las gestiona el propio flujo de trabajo.
- Una cadena canadiense de tiendas de ropa de alta gama está creando sus propios modelos analíticos a partir de los datos de RetailNext y distribuyendo los resultados entre los departamentos de digital, marketing, inmobiliario y operaciones. La plataforma es la base. La capa de inteligencia que han creado se sitúa por encima de ella y abarca todas las funciones de la empresa.
- Una cadena estadounidense de tiendas de deportes está usando la IA para generar tareas. Cuando un indicador no va bien en una tienda concreta, el sistema lo señala, genera la medida que debe tomar el responsable de zona y hace un seguimiento para ver si se resuelve. El equipo está abordando el rendimiento de las tiendas como un ciclo continuo y cerrado, no como un informe semanal.
- Una cadena británica especializada en artículos deportivos está sustituyendo un proceso trimestral de turnos de trabajo gestionado manualmente —a cargo de una sola persona para cientos de tiendas— por una asignación de personal basada en las previsiones de afluencia y actualizada constantemente. La frecuencia de planificación pasa de una vez al trimestre a una vez a la semana.
- Una cadena estadounidense de tiendas de muebles para el hogar está sustituyendo un sistema de recuento de personas heredado por una API en tiempo real y previsiones asistidas por IA, y ha incorporado a sus analistas internos directamente a la plataforma.
Cinco minoristas diferentes. Cinco categorías diferentes. El patrón es el mismo. Continuo en lugar de semanal. Integrado en lugar de aislado. Con visión de futuro en lugar de mirar hacia atrás. Los minoristas que operan así no se quedan esperando a que la categoría se ponga al día. Se adelantan mientras sus competidores siguen en ciclos de evaluación.
Cómo serán los próximos 24 meses
Dentro de dos años habrá tres cosas que serán ciertas y que hoy solo lo son en parte.
- La infraestructura tradicional de recuento de tráfico quedará claramente obsoleta en el ámbito empresarial. Los minoristas que para entonces no se hayan modernizado estarán operando con mucha menos información que los que sí lo hayan hecho. No un poco menos. Mucho menos.
- Las plataformas nativas de IA habrán pasado de ser una ventaja competitiva a convertirse en una expectativa básica. Los minoristas que las hayan implantado pronto ampliarán su ventaja. Los que hayan esperado se pasarán los próximos dos años intentando ponerse al día, para llegar a una posición de la que los líderes ya se están alejando.
- Las consecuencias de equivocarse en esto se notarán en los resultados financieros. La productividad laboral, el rendimiento de las conversiones, las decisiones inmobiliarias, el retorno de la inversión en marketing… La diferencia entre las empresas que ya usan la IA de forma nativa y el resto se notará claramente en la cuenta de resultados. Ese es el momento en el que la mayoría de los consejos de administración dejan de discutir sobre los plazos.
La decisión que no puede esperar
Si eres un responsable del sector minorista y estás leyendo esto, la pregunta que debes plantearte en tu próxima revisión estratégica no es «¿estamos haciendo lo suficiente en materia de IA?». Esa pregunta es demasiado abstracta para resultar útil. La pregunta es: ¿la infraestructura de análisis con la que contamos hoy en día es compatible con el modelo operativo que queremos tener en marcha dentro de dos años?
Si la respuesta es sí, vas por delante de la mayoría de los de tu sector. Si la respuesta es no, el coste de esperar se acumula cada trimestre. Los minoristas que están avanzando más rápido ahora mismo ya han tomado una decisión.
El sector no se queda quieto. La pregunta es si tu infraestructura va al mismo ritmo.
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