BRX NewsAI & Data6 de noviembre de 2026
IA en retail: la adopción crece, pero el valor aún no está en las áreas críticas
Fuente: Zucchetti Brasil y Central do Varejo.
La inteligencia artificial ya forma parte de la realidad de gran parte del retail brasileño.
Según una investigación de Zucchetti Brasil en colaboración con la Central do Varejo, el 59% de las empresas del sector ya utilizan soluciones de IA. El estudio, realizado con 373 profesionales, muestra que la tecnología ha dejado de ser una posibilidad lejana y ha pasado a integrar diferentes actividades empresariales.
Pero los números revelan una cuestión aún más importante que la velocidad de adopción: ¿dónde se está aplicando esta inteligencia?
Un artículo publicado por Tiago Girelli, director general de Wake Commerce, en E-Commerce Brasil, llama la atención precisamente sobre esta diferencia.
Mientras la IA avanza rápidamente en tareas de comunicación, producción de contenido y atención al consumidor, su presencia aún es relativamente pequeña en procesos directamente relacionados con la gestión de mercancías, abastecimiento y eficiencia operacional.
Para el retail, esta diferencia puede representar una oportunidad estratégica.
La IA ha llegado al retail, pero aún no ha alcanzado toda la operación
Los datos muestran una concentración significativa de las aplicaciones en actividades más accesibles a la automatización.
Entre los minoristas que utilizan IA, las principales aplicaciones citadas son:
| Área de aplicación | Adopción |
|---|---|
| Marketing y contenido | 57% |
| Atención al cliente | 54% |
| Gestión de inventario y abastecimiento | 19% |
| Pronóstico de demanda | 17% |
| Logística y entregas | 12% |
La diferencia es expresiva.
La IA ya participa en la creación de campañas, producción de descripciones de productos, relación con consumidores y automatización de tareas administrativas.
Estas aplicaciones pueden generar importantes ganancias en productividad y eficiencia comercial.
Sin embargo, las actividades que involucran decisiones operativas complejas aún presentan niveles de adopción considerablemente menores.
La gestión de inventario, reposición, pronóstico de demanda, planificación de compras y distribución de mercancías son procesos que influyen directamente en el capital de trabajo, la disponibilidad de productos y el margen.
Esto no significa que la IA aplicada al marketing sea menos relevante.
Significa que una parte importante del potencial económico de la tecnología aún puede estar fuera de las áreas en las que se utiliza más.
El mayor valor puede estar donde el consumidor no ve
Imagina una red minorista con cientos de tiendas y miles de productos distribuidos por diferentes centros de distribución.
Diariamente, esta operación necesita decidir cuánto comprar, cuándo reponer, dónde posicionar mercancías y cómo responder a cambios en la demanda.
Una decisión inadecuada puede generar exceso de inventario en una determinada región y ruptura en otra.
El resultado involucra capital inmovilizado, costos adicionales de movimiento, necesidad de descuentos y oportunidades de venta perdidas.
En este escenario, la inteligencia artificial puede apoyar decisiones como:
- Anticipar variaciones de demanda por producto, tienda y región.
- Identificar riesgos de ruptura y exceso de inventario.
- Recomendar ajustes de reposición y distribución.
- Apoyar el análisis de precios y promociones.
- Detectar excepciones operativas que requieren intervención.
Estas aplicaciones no son necesariamente tan visibles como un asistente virtual o una campaña creada con IA.
Pero pueden actuar sobre variables fundamentales del desempeño económico de un minorista.
El valor, en este caso, no está en la cantidad de tareas automatizadas, sino en la mejora de las decisiones que mueven la operación.
El desafío no es solo tecnológico. Es operacional.
¿Por qué la adopción de IA aún es relativamente pequeña en procesos como inventario, pronóstico de demanda y logística?
Una explicación está en la complejidad de estas actividades.
Producir un texto con IA puede requerir poca información y una interacción directa con un modelo.
Ya recomendar correctamente la reposición de un producto puede depender de historial de ventas, inventario disponible, pedidos en tránsito, estacionalidad, reglas comerciales, restricciones de proveedores y parámetros de abastecimiento.
Esta información frecuentemente está distribuida entre diferentes sistemas.
En una gran operación, la inteligencia artificial necesita trabajar sobre datos consistentes y procesos bien definidos para que sus recomendaciones sean confiables.
De lo contrario, existe el riesgo de acelerar decisiones basadas en información incompleta o incorrecta.
Automatizar un proceso mal estructurado no significa necesariamente hacerlo más eficiente.
Es por eso que la evolución de la IA en el retail también exige atención a la calidad de los datos, la arquitectura de integración y las reglas de negocio.
La próxima frontera: inteligencia conectada a los sistemas transaccionales
Una de las oportunidades más relevantes está en la aproximación entre inteligencia artificial y los sistemas responsables de la operación diaria.
Soluciones de merchandising, planificación, gestión de inventarios, pricing, tiendas y logística concentran información esencial sobre cómo funciona el retail.
Cuando esta información está disponible de manera consistente, se vuelven posibles aplicaciones más sofisticadas de análisis y automatización.
Considera el proceso de reposición de mercancías.
Una solución inteligente puede identificar una tendencia de aumento de demanda y evaluar su relación con la disponibilidad de inventario.
A partir de este análisis, puede recomendar una acción de reposición o transferencia, respetando parámetros operativos y comerciales.
Dependiendo de la arquitectura, las integraciones y los controles disponibles, determinadas etapas también pueden ser automatizadas.
Es en este punto donde la inteligencia artificial comienza a evolucionar de una herramienta de apoyo individual a un componente integrado en las jornadas de negocio.
La transformación no consiste simplemente en agregar un chatbot a un sistema corporativo.
Consiste en conectar datos, decisiones y ejecución operacional.
IA agéntica: grandes posibilidades, pero también grandes riesgos
La evolución de los agentes de inteligencia artificial amplía aún más estas posibilidades.
A diferencia de aplicaciones que solo responden preguntas o generan contenido, los agentes pueden ser diseñados para ejecutar secuencias de actividades, utilizar herramientas e interactuar con diferentes sistemas.
Sin embargo, la autonomía debe ir acompañada de controles.
Según una proyección divulgada por Gartner, más del 40% de los proyectos de IA agéntica podrán ser cancelados para finales de 2027, principalmente debido al aumento de costos, a la dificultad de demostrar valor de negocio y a la insuficiencia de los mecanismos de control de riesgos.
El indicador se refiere específicamente a proyectos de IA agéntica, no a la totalidad de las iniciativas de inteligencia artificial.
Aún así, la proyección representa una alerta importante.
La disponibilidad de tecnologías avanzadas no elimina la necesidad de una justificación económica consistente.
Los proyectos deben tener objetivos claros, costos controlados, indicadores de desempeño y mecanismos adecuados de gobernanza.
Para el retail, esto significa que la implementación de agentes inteligentes debe considerar no solo lo que pueden ejecutar, sino también las consecuencias operativas y financieras de sus decisiones.
Del experimento al resultado medible
Uno de los principales cambios de enfoque consiste en iniciar proyectos de IA a partir de problemas concretos del negocio.
En lugar de preguntar qué herramientas pueden ser utilizadas, las empresas necesitan identificar qué procesos ofrecen oportunidades relevantes de mejora.
Este cambio ayuda a establecer una relación objetiva entre inversión y resultado.
En un proyecto de pronóstico de demanda, por ejemplo, los indicadores pueden incluir precisión de las previsiones, reducción de rupturas y disminución de inventario excedente.
En una iniciativa de automatización de procesos de merchandising, pueden considerarse tiempo de ejecución, volumen de intervenciones manuales y productividad de los equipos.
Ya en aplicaciones de pricing, los resultados deben considerar no solo el crecimiento de las ventas, sino también el impacto sobre márgenes y rentabilidad.
La jornada puede seguir una lógica simple:
Este enfoque permite comenzar con iniciativas controladas, probar hipótesis y ampliar inversiones solo cuando los beneficios sean demostrados.
También ayuda a diferenciar proyectos que realmente transforman operaciones de aquellos que solo presentan una tecnología interesante.
La ventaja competitiva no estará solo en tener IA
A medida que modelos, plataformas y herramientas de inteligencia artificial se vuelven más accesibles, la tecnología aisladamente tiende a ofrecer una diferenciación menor.
Empresas competidoras pueden utilizar herramientas similares.
Lo que no es igualmente simple de reproducir son los procesos, los datos, el conocimiento del negocio y la capacidad de ejecución de cada organización.
Una solución de IA puede ser contratada rápidamente.
Pero construir una operación con información confiable, reglas consistentes, sistemas integrados y equipos preparados exige una transformación más profunda.
En el retail, esta diferencia es especialmente relevante porque gran parte del resultado económico depende de la calidad de miles de decisiones operativas tomadas diariamente.
El verdadero diferencial estará en combinar inteligencia artificial con conocimiento especializado sobre el negocio.
El futuro de la IA en el retail será medido por el impacto
La creciente adopción de inteligencia artificial representa una evolución importante del sector.
Pero la próxima etapa exigirá un cambio de enfoque.
No será suficiente medir cuántas herramientas se han implementado, cuántos colaboradores utilizan IA o cuántas actividades han pasado a ser automatizadas.
Será necesario demostrar cómo estas iniciativas contribuyen a reducir costos, mejorar disponibilidad, aumentar productividad, proteger márgenes y generar resultados sostenibles.
Para grandes minoristas, esto significa llevar la inteligencia artificial más allá de las áreas de comunicación y relación, conectándola progresivamente al núcleo operacional.
La tecnología ya demuestra capacidad de transformar la manera en que las personas trabajan.
La próxima oportunidad está en transformar la manera en que las empresas operan.
En el retail, la ventaja competitiva no será definida por quién utiliza más inteligencia artificial, sino por quién logra aplicarla a las decisiones que realmente mueven el resultado.
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