Jose Luis Sanchez en Retailers Magazine: Retailers atrapados entre la innovación y el desorden de datos

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El comercio electrónico impulsado por marketplaces —visible en líderes como Mercado Libre, Amazon y el rápido crecimiento del social commerce— ha llevado a los retailers tradicionales a una carrera acelerada por modernizar sus modelos de negocio. Sin embargo, muchos retailers atrapados entre la innovación y el desorden de datos intentan transformarse sin contar con bases sólidas de información, lo que los coloca en una posición vulnerable frente a competidores nativos digitales.

En México y en toda América Latina, los retailers enfrentan una fragmentación extrema de canales, mientras los consumidores buscan la comodidad de lo digital. Sin embargo, muchos aún operan con modelos de datos de producto en silos y carecen de estructuras unificadas que les permitan competir en esta era digital.

Para mantenerse al día, las estrategias nativas de IA pueden ayudar a asegurar que la información y el contenido de producto estén correctamente adaptados a cada canal.

Obtener valor de negocio de la IA

En promedio, los retailers de bienes de consumo fijan incorrectamente los precios del 10% de sus productos, y más de la mitad falla en ejecutar correctamente hasta el 10% de sus promociones en cualquier periodo de ventas. Estas fallas no son únicamente problemas operativos; son síntomas de una brecha estructural mucho más profunda.

Mientras las empresas implementan IA para cubrir ese vacío, surge un problema: la IA suele operar sobre datos inconsistentes, duplicados o incompletos, algo que he observado desde mis días en EMC y SAS. Sin embargo, ahora está emergiendo una segunda ola de IA, construida sobre plataformas creadas nativamente para este propósito. Estas plataformas integran, en una sola arquitectura:

• Master Data Management (MDM)

• Digital Asset Management (DAM)

• Orquestación nativa de IA y GenAI

• IA agéntica (agentes autónomos capaces de ejecutar acciones)

Esta arquitectura integrada asegura que cada proceso del negocio —precios, promociones, gestión de categorías, inventarios y más— esté impulsado por información de producto consistente, homogénea y en tiempo real.

Entendiendo el rol de GenAI

A medida que los retailers adoptan un enfoque nativo de IA, surge un malentendido común: creer que GenAI por sí sola puede resolver ineficiencias de contenido u operación. GenAI solo alcanza valor a nivel empresarial cuando opera sobre datos de producto precisos y gobernados.

Esto incluye funciones clave como automatizar la creación de atributos basados en información de producto unificada para mejorar la navegación en sitio, la relevancia de búsqueda, los insights de categorías y los pronósticos.

GenAI también puede escalar la creación de contenido entre distintos retailers y campañas. Para los fabricantes (CPG), GenAI puede generar copy específico por canal y retailer, descripciones de marketing y contenido promocional adaptado a cada socio comercial a gran escala. Campañas estacionales como Reyes, regreso a clases y Buen Fin pueden crearse en segundos, con variaciones específicas para cada partner comercial.

Para alcanzar este nivel de eficiencia operativa, retailers y marcas deben replantear su estrategia de adopción de IA y su gestión de datos.

Adoptar IA desde el nivel de datos

Las empresas que continúen dependiendo de sistemas aislados tendrán dificultades para mantenerse al ritmo de la complejidad omnicanal, la volatilidad de la demanda, los ecosistemas de retail media y las nuevas expectativas del cliente. El futuro pertenece a las marcas que adopten la IA no como una capa sobre sistemas legacy, sino como una plataforma construida sobre datos de producto unificados y de alta calidad.

El crecimiento exponencial del eCommerce —que impulsa la forma en que los consumidores compran desde el súper (Walmart, La Comer, Chedraui) hasta artículos de lujo (Liverpool, El Palacio de Hierro)— reta diariamente a los retailers a redefinir cómo atienden a sus clientes y operan sus negocios.

Lo mismo ocurre en toda América Latina, desde Grupo Éxito en Colombia hasta Falabella y Ripley en Chile. Esto hace que la información de producto unificada y precisa sea más esencial que nunca. Adoptar IA impulsada por tecnologías nativas será el factor que moverá a los líderes operativos del retail latinoamericano durante la próxima década.