BRX NewsAI & Data4 de novembro de 2026
Oracle aposta em 50 recursos de IA para o varejo em 2026.
Estratégia destaca automação, integração de processos e resultados mais rápidos.
Estudio de 2026 destaca la evolución de la inteligencia artificial en Oracle Retail, la integración de las jornadas de negocio y un cambio importante de prioridad: menos tecnología aislada, más eficiencia y resultados medibles.
El retail está entrando en una nueva fase de transformación tecnológica. Después de años de inversiones en digitalización, automatización y modernización de sistemas, una nueva cuestión comienza a ganar protagonismo: ¿cómo transformar estas capacidades en resultados concretos para el negocio?
Esta es una de las principales discusiones presentadas en el 2026 Retail Industry Global Outlook, publicado por Deloitte, en un capítulo dedicado a la visión de Oracle sobre el futuro del sector.
El material reúne perspectivas de Jeff Warren, ejecutivo de Customer Success de Oracle Consumer Industries; Paul Woodward, responsable global de producto, estrategia e innovación en Oracle Retail; y Rudy Kulas, líder de la práctica Oracle Retail en Deloitte Consulting.
El análisis apunta a un cambio importante: los minoristas no buscan solo sistemas más modernos. Necesitan operaciones más conectadas, inteligentes y capaces de responder rápidamente a los cambios del mercado.
En este escenario, la inteligencia artificial deja de ser una tecnología complementaria y pasa a ocupar un papel cada vez más estratégico en la ejecución de los procesos de negocio.
El minorista ya no quiere sistemas aislados. Quiere jornadas que funcionen.
Históricamente, grandes operaciones de retail fueron construidas sobre diferentes aplicaciones especializadas.
Sistemas de merchandising, planificación, compras, inventario, precios, tiendas, comercio electrónico, logística y finanzas evolucionaron para atender necesidades específicas.
Aunque estas soluciones son esenciales, la complejidad surge cuando una única jornada de negocio depende de la interacción entre diversas aplicaciones, datos y equipos.
El desafío deja de ser solo garantizar que cada sistema funcione correctamente.
Es asegurar que la operación funcione como un todo.
Según la visión presentada por los ejecutivos de Oracle, los minoristas están cada vez más interesados en el resultado de las jornadas, independientemente de cuántas aplicaciones sean necesarias para ejecutarlas.
Esto representa un cambio relevante en la manera de evaluar inversiones en tecnología.
Una operación de reposición, por ejemplo, no comienza y termina en un único sistema. Puede involucrar previsión de demanda, planificación, generación de pedidos, proveedores, recepción, distribución y disponibilidad en las tiendas.
El valor no está solo en automatizar cada etapa, sino en conectar todas ellas para mejorar la decisión y reducir la intervención manual.
Inteligencia artificial: de la recomendación a la ejecución
La aplicación de inteligencia artificial en el retail no es novedad.
Desde hace años, algoritmos predictivos y modelos de machine learning son utilizados en previsión de demanda, segmentación de clientes, optimización de precios y gestión de descuentos.
Más recientemente, la IA generativa amplió las posibilidades de interacción con sistemas, interpretación de información y producción de contenido.
Ahora, una tercera dimensión comienza a ganar espacio: la IA agéntica (Agentic AI).
Mientras la IA predictiva identifica patrones y la IA generativa produce respuestas y contenido, la IA agéntica puede coordinar etapas, interactuar con herramientas y ejecutar acciones dentro de procesos definidos.
En el contexto del retail, esta evolución abre posibilidades como:
- Monitorear excepciones de inventario e iniciar flujos de investigación.
- Apoyar la identificación y el tratamiento de problemas de abastecimiento.
- Coordinar actividades entre planificación, compras y proveedores.
- Analizar escenarios y recomendar ajustes operativos.
- Automatizar tareas repetitivas que dependen de información distribuida entre sistemas.
Estas posibilidades dependen, naturalmente, de las capacidades disponibles, las integraciones y los mecanismos de control adoptados en cada operación.
La transformación más relevante no está solo en la capacidad de producir respuestas inteligentes.
Está en la posibilidad de incorporar inteligencia a las propias jornadas operativas.
Oracle planea ampliar la IA en su portafolio de retail
Uno de los aspectos destacados del material es la estrategia presentada por Oracle para incorporar inteligencia artificial a su portafolio.
Según Paul Woodward, la compañía estableció como objetivo disponibilizar aproximadamente 50 funcionalidades impulsadas por IA en sus productos de retail a lo largo de 2026, varias de ellas ya disponibles en el momento de la publicación.
La dirección estratégica combina diferentes enfoques de inteligencia artificial.
Modelos predictivos continúan siendo importantes para perfeccionar previsiones y decisiones de planificación.
Recursos generativos pueden hacer que la interacción con aplicaciones sea más intuitiva y reducir la complejidad para los usuarios.
Ya los agentes de IA representan una evolución en la automatización de procesos completos.
Para el minorista, el principal cambio está en la expectativa de que estas capacidades sean incorporadas a las soluciones utilizadas diariamente, en lugar de depender exclusivamente de iniciativas paralelas de innovación.
Esto también eleva la importancia de preparar los procesos y los datos que alimentarán estos recursos.
El retorno sobre inversión necesita llegar más rápido
Otro punto relevante presentado en el estudio es la creciente presión por resultados en proyectos de inteligencia artificial.
Jeff Warren relata el ejemplo de un CIO que estableció expectativas diferentes para inversiones tradicionales e iniciativas de IA.
Mientras un proyecto de merchandising o planificación podría tener un horizonte de retorno de aproximadamente dos años, las iniciativas de inteligencia artificial deberían demostrar valor en solo tres meses.
El ejemplo ilustra un cambio de mentalidad, aunque no represente una regla universal para todos los proyectos.
La adopción de la IA está siendo cada vez más evaluada por su capacidad de generar resultados concretos en períodos más cortos.
Esto significa que indicadores como reducción de actividades manuales, productividad, precisión de previsiones, disponibilidad de productos y eficiencia operativa pasan a ganar aún más importancia en la evaluación de las iniciativas.
La tecnología necesita dejar de ser medida solo por lo que puede hacer y pasar a ser evaluada por el resultado que efectivamente entrega.
El mayor error puede ser comenzar por la tecnología
La popularización de la inteligencia artificial también crea un riesgo: iniciar proyectos a partir de las posibilidades de la tecnología, sin establecer claramente el problema que necesita ser resuelto.
El estudio defiende un enfoque orientado por el negocio.
En lugar de comenzar preguntando dónde aplicar IA, el camino recomendado es identificar una jornada con oportunidades reales de mejora y determinar cómo diferentes capacidades tecnológicas pueden contribuir al resultado.
En el retail, esto significa partir de cuestiones concretas:
- ¿Cómo reducir rupturas sin aumentar excesivamente el inventario?
- ¿Cómo mejorar la productividad de los equipos de merchandising?
- ¿Cómo disminuir el tiempo necesario para reaccionar a los cambios de la demanda?
- ¿Cómo simplificar la relación con proveedores?
- ¿Cómo mejorar la calidad de las previsiones?
- ¿Cómo reducir el número de actividades manuales entre sistemas?
A partir de estos desafíos, se vuelve posible evaluar dónde modelos predictivos, recursos generativos o agentes de IA realmente agregan valor.
Este enfoque también ayuda a evitar inversiones en iniciativas que generan demostraciones interesantes, pero encuentran dificultades para producir ganancias consistentes en producción.
La nueva arquitectura de valor en el retail
La transformación propuesta por los ejecutivos puede ser interpretada como una evolución de la manera de estructurar la operación.
El modelo refuerza una idea importante: la inteligencia artificial no sustituye la necesidad de procesos bien estructurados, datos confiables e integraciones consistentes.
Por el contrario, estas capacidades se vuelven aún más relevantes.
Cuanto mayor la autonomía esperada de una solución de IA, mayor debe ser la confianza en la información y en las reglas que sustentan sus decisiones y acciones.
Proveedores también entran en la transformación
La colaboración con proveedores es otro aspecto destacado del documento.
En grandes redes, los equipos de merchandising necesitan administrar miles de SKUs, múltiples proveedores y enormes volúmenes de información.
La gestión de pedidos, recepciones, documentos, pagos y entregas frecuentemente involucra actividades manuales y procesos distribuidos entre diferentes aplicaciones.
El informe menciona una iniciativa de Oracle destinada a mejorar la colaboración entre minoristas y proveedores, permitiendo que estos participen más directamente en la gestión de información relacionada con documentos, recepciones, pagos y embarques.
Según los ejecutivos, los primeros resultados indicaban reducción de la carga operacional sobre los equipos de merchandising.
La implicación estratégica es relevante.
Automatizar no significa solo ejecutar tareas más rápidamente. Significa liberar a los profesionales para actividades de mayor valor, como negociación, análisis y toma de decisiones.
Cadenas de suministro necesitan reaccionar, no solo planificar
Cambios en las políticas comerciales, tarifas, costos de transporte y condiciones de suministro continúan presionando la operación de grandes minoristas.
El material de Deloitte y Oracle destaca la dificultad de las empresas para reaccionar rápidamente a estas alteraciones utilizando procesos tradicionales.
Incluso cuando existen informaciones disponibles, el análisis de alternativas y la ejecución de los cambios pueden requerir esfuerzos manuales significativos.
Una cadena de suministro más inteligente necesita ser capaz de identificar impactos, evaluar escenarios y apoyar decisiones de mitigación con mayor velocidad.
Esto involucra conectar información de proveedores, compras, inventarios, planificación y distribución.
La inteligencia artificial puede ampliar esta capacidad, pero depende de una estructura operacional que permita transformar análisis en acciones.
Multicloud e integración ganan importancia
El estudio también aborda el papel de los entornos multicloud.
En la evaluación de Rudy Kulas, grandes empresas necesitan flexibilidad para operar aplicaciones y datos en diferentes entornos tecnológicos, evitando dependencias excesivas de una única plataforma.
Para el retail, este tema gana relevancia porque la operación suele reunir sistemas corporativos, plataformas digitales, servicios de datos y soluciones especializadas de diferentes proveedores.
El objetivo no debe ser solo conectar infraestructuras.
Es permitir que datos y procesos circulen de forma segura y eficiente entre aplicaciones, independientemente de dónde estén hospedadas.
Esta flexibilidad puede ser especialmente importante a medida que recursos de IA necesitan acceder a información distribuida por toda la empresa.
El futuro del retail será definido por la capacidad de ejecución
Las perspectivas presentadas por Deloitte y Oracle apuntan a un escenario en el que la inteligencia artificial será cada vez menos percibida como una herramienta aislada.
Su presencia deberá crecer dentro de los propios procesos de merchandising, planificación, abastecimiento y relación con proveedores.
Pero la adopción tecnológica, por sí sola, no garantiza ventaja competitiva.
El diferencial estará en la capacidad de identificar problemas relevantes, conectar datos, integrar sistemas y transformar nuevas capacidades en mejoras operativas medibles.
Para grandes minoristas, esto representa una evolución importante en la agenda de transformación digital.
No basta con modernizar aplicaciones individualmente.
Es necesario construir jornadas que funcionen de punta a punta, con menos fricción, mejores decisiones y capacidad continua de adaptación.
La próxima fase de la transformación del retail no será definida solo por quién utiliza más inteligencia artificial.
Será definida por quién puede transformar inteligencia en ejecución — y ejecución en resultado.
IA no varejo só escala quando a decisão e a execução fazem parte do mesmo fluxo.