El sector minorista está viviendo un auténtico cambio tecnológico. No es de esos que se anuncian y luego se quedan estancados en programas piloto, sino de los que se reflejan en los presupuestos, los organigramas y los resultados competitivos.
Según Gartner, el gasto mundial en IA alcanzará los 2,52 billones de dólares en 2026, lo que supone un aumento del 44 % respecto al año anterior. En el sector minorista en concreto, el Instituto para el Valor Empresarial de IBM encuestó a 1.500 ejecutivos de empresas minoristas y de productos de consumo de todo el mundo y descubrió que el 81 % ya utiliza la IA en un grado moderado o significativo, mientras que sus equipos van aún más allá, con un 96 %. Estas organizaciones no están explorando la IA. Están construyendo sus operaciones en torno a ella.
Ese cambio supone un problema directo para los comercios que siguen utilizando infraestructuras antiguas de recuento de tráfico. No es que esos sistemas no funcionen, sino que se diseñaron para responder a otro tipo de preguntas.
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La tecnología tradicional de recuento de personas se diseñó para responder a una pregunta: ¿cuántos clientes entraron en esta tienda? En aquel momento, resultaba realmente útil. Las tasas de conversión, la proporción de personal y las tendencias de afluencia por hora proporcionaban a los responsables una ventaja significativa frente a los equipos que se basaban únicamente en la intuición.
Pero ahí se acababa todo. Se introducían los datos, salía una cifra y alguien elaboraba un informe a partir de ella. El sistema no tenía capacidad para preguntarse por qué el tráfico se comportaba así, qué patrones se estaban observando en toda la cartera o qué sugerían los datos que deberías hacer de forma diferente la semana que viene.
Durante años, esa limitación se podía manejar. Hoy en día, supone una desventaja competitiva.
Los comercios que más están invirtiendo en IA no lo hacen para llevar un recuento más preciso. Lo hacen para entender sus tiendas a un nivel de detalle que antes era imposible. Quieren saber cómo cambia el comportamiento de los clientes en función de la ubicación de los productos, la posición del personal, las promociones y los cambios de temporada. Quieren que ese análisis se haga de forma automática, continua y a gran escala en cientos de establecimientos.
Las plataformas de tráfico tradicionales no pueden hacer esto. Su arquitectura se diseñó en torno a hardware que proporciona datos numéricos, no a software que aprende de patrones. Añadir capacidades de IA sobre esa base no es una actualización del producto. Es una incompatibilidad estructural.
El resultado es una brecha cada vez mayor entre lo que las grandes empresas minoristas esperan de su infraestructura de análisis y lo que las plataformas más antiguas son capaces de ofrecer. Esa brecha se traduce en retrasos en la obtención de información, datos inconexos y equipos de análisis que dedican más tiempo a limpiar y explicar los datos que a utilizarlos realmente.
Aquí es donde entra en juego Aurora.
Aurora es el sensor IoT con IA de RetailNext, que supone un enfoque totalmente diferente de la inteligencia en tienda. En lugar de considerar el tráfico como un recuento que hay que comunicar, Aurora lo trata como una señal que hay que interpretar, en su contexto, junto con el resto de datos de comportamiento que capta la plataforma.
Nuestra plataforma (es decir, el Aurora y el producto integrado en la nube) saca a la luz patrones que ningún analista humano encontraría a mano. Detecta anomalías, identifica tendencias emergentes y relaciona automáticamente el comportamiento a nivel de tienda con resultados de rendimiento más amplios. No espera al ciclo semanal de informes. Funciona de forma continua, de modo que la información de la que dispone el responsable de operaciones de una tienda un lunes por la mañana refleja lo que realmente ocurrió durante el fin de semana, y no una instantánea estática de un panel de control que nadie consulta.
Para los equipos de producto, esto hace que la pregunta pase de ser «¿qué ha pasado?» a «¿qué significa esto y qué deberíamos hacer?». Ese cambio de enfoque lo es todo. Es la diferencia entre el análisis como función de generación de informes y el análisis como motor de toma de decisiones.
Aurora también se integra de forma nativa con el resto de la plataforma RetailNext, lo que significa que los datos de tráfico no están aislados. Se conecta con el análisis de conversiones, la planificación de personal, la interacción a nivel de zona y la evaluación comparativa de la cartera. El resultado es una visión unificada del rendimiento de las tiendas que ofrece a los operadores el contexto necesario para actuar con confianza, y no solo datos para rellenar una diapositiva.
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Los minoristas que están creando operaciones basadas en la IA desde el principio están consiguiendo una ventaja estructural que será difícil de superar dentro de dos o tres años. Las empresas que siguen utilizando infraestructuras de recuento antiguas están, en la práctica, trabajando con menos información. No un poco menos. Mucho menos.
La rapidez con la que se está adoptando la IA en el sector minorista empresarial sugiere que la mayoría de las organizaciones ya lo tienen claro. La cuestión no es si hay que modernizar la infraestructura de análisis de tráfico, sino con qué rapidez se puede llevar a cabo esa transición y qué oportunidades se abren cuando eso ocurra.
Aurora es la respuesta de RetailNext a esa pregunta. Está diseñado para la realidad operativa del comercio minorista empresarial en 2026, no para las necesidades de presentación de informes de hace una década.
Los minoristas que están avanzando más rápido ahora mismo no se quedan a ver qué pasa con la IA. Ya han tomado una decisión.
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