La inteligencia artificial empieza a dejar resultados medibles en algunas operaciones del retail español. Eroski gestiona más de 23.000 casos mensuales en su servicio de atención al cliente y ha reducido cerca de un 42% el tiempo de gestión por interacción. Las transferencias entre asesores, que antes rondaban el 40%, se sitúan ahora alrededor del 4%.
Son algunos de los datos recogidos en La Distribución Inteligente, el informe elaborado por ANGED y DigitalES que analiza cinco experiencias de Eroski, Leroy Merlin, Alcampo, MediaMarkt y El Corte Inglés.
Los casos muestran aplicaciones muy distintas de la IA, desde resumir conversaciones o detectar incidencias hasta ordenar catálogos, preparar pedidos, generar contenidos comerciales y ayudar al cliente a elegir un producto.
Eroski reduce tiempos en atención al cliente
El caso de Eroski es el que aporta más indicadores operativos. La compañía ha integrado llamadas, correos electrónicos, mensajería, información de clientes, incidencias y reclamaciones en una plataforma omnicanal basada en Dynamics 365 Contact Center.
Además de la reducción cercana al 42% en el tiempo de gestión por interacción, Eroski comunica una disminución aproximada del 40% en las tareas que los asesores realizan después de una llamada. El análisis automatizado de interacciones ha reducido cerca de un 30% el tiempo necesario para detectar determinados problemas, mientras que la selección de casos relevantes para analizar la voz del cliente requiere un 64% menos de tiempo.
La IA también interviene en la identificación de patrones vinculados a reclamaciones sobre productos. El sistema puede agrupar incidencias y ayudar a detectar posibles alertas que, una vez validadas, activen procesos internos.
El informe estima que este enfoque podría reducir hasta un 75% los tiempos de activación de retiradas de producto.
El proyecto combina automatización, analítica y una nueva plataforma de atención, por lo que los resultados no corresponden exclusivamente a una única herramienta de IA. La mejora aparece en el conjunto de la operación y en la capacidad de los asesores para acceder a información, recibir resúmenes y gestionar los casos con menos derivaciones.
Leroy Merlin lleva la IA a las fichas de producto
En Leroy Merlin, la aplicación está menos visible para el consumidor, pero afecta directamente al funcionamiento del ecommerce. La compañía trabaja en un programa para industrializar el eMerchandising y revisar de forma sistemática un catálogo formado por decenas de miles de referencias.
El sistema detecta fichas con atributos incompletos, problemas de organización de categorías, información insuficiente y oportunidades de mejora en los listados que responden a las búsquedas de los usuarios. Después, una herramienta de priorización ordena las posibles acciones según su importancia comercial para que los especialistas puedan revisarlas, modificarlas o aprobarlas.
La tecnología no sustituye así la decisión del equipo responsable del catálogo. Su función está en identificar problemas a una escala que resultaría difícil abordar únicamente mediante revisión manual y en ordenar qué elementos conviene atender primero.
Alcampo conecta ecommerce, preparación de pedidos y reparto
Alcampo aporta un ejemplo en el que la IA se extiende por distintas fases de la compra online. Su colaboración con Ocado Group, iniciada en 2021, utiliza capacidades de Ocado Smart Platform en recomendaciones, preparación de pedidos, automatización, previsión de demanda y organización de la última milla.
En la parte visible para el cliente, la tecnología puede utilizar información sobre compras y preferencias para mejorar la búsqueda de productos o ayudar a completar la cesta. El informe recoge funcionalidades como Instant Shop, orientadas a simplificar compras recurrentes.
Después de la confirmación del pedido, los sistemas intervienen en procesos menos visibles: gestión de mercancías, preparación, apoyo a operaciones en tienda, planificación de rutas y organización de cargas para reparto.
El caso muestra cómo la IA aplicada al ecommerce alimentario también depende de lo que ocurre después del clic. Disponibilidad, inventario, preparación y entrega condicionan que la promesa realizada en la web pueda cumplirse en la operación física.
MediaMarkt utiliza IA para empleados, clientes y catálogo
MediaMarkt combina aplicaciones dirigidas al comprador con herramientas para sus propios equipos. Entre sus proyectos figura AI Employee Assistant, un asistente pensado para que los empleados puedan consultar durante la atención características de producto, comparativas, disponibilidad, precios, reseñas y posibles complementos. Ya ha hecho una prueba piloto de este sistema en Mannheim, Alemania.
En España, la compañía declara 17 casos de uso de IA en funcionamiento con resultados medibles. Entre ellos aparecen aplicaciones vinculadas a atención, contenidos y servicios. Una de las herramientas de generación y optimización de información comercial se ha utilizado ya sobre más de 50.000 productos en cuatro idiomas.
La compañía también trabaja en búsquedas conversacionales capaces de interpretar preguntas sobre productos y ofrecer comparaciones o recomendaciones. La combinación de estos proyectos muestra dos líneas de trabajo diferentes: ayudar al empleado a responder mejor en tienda y mejorar la información que encuentra el cliente en los canales digitales.
El Corte Inglés traslada parte del asesoramiento al canal digital
El Corte Inglés centra sus casos en resolver dudas y mejorar las recomendaciones durante la compra online. Una de sus aplicaciones es «Consulta a un experto», una herramienta de IA generativa que interpreta preguntas formuladas en lenguaje natural y utiliza información disponible sobre los productos para elaborar respuestas.
El sistema puede abordar cuestiones sobre características técnicas, compatibilidades, diferencias entre modelos o condiciones de uso. La intención es acercar al canal digital parte del asesoramiento que tradicionalmente se produce mediante una conversación con personal especializado.
La compañía también utiliza modelos para seleccionar artículos similares y complementarios. En este caso, los criterios cambian según la categoría: la relación entre dos productos de electrónica no se construye igual que la de dos prendas de moda o dos artículos para el hogar.
Los equipos de negocio y especialistas participan en la definición de esas relaciones. Así, el conocimiento comercial continúa interviniendo en las recomendaciones generadas mediante modelos de IA.
Cinco proyectos con resultados diferentes
En general, las aplicaciones de IA más concretas en todos estos casos parten de problemas operativos definidos. Reducir transferencias entre asesores, detectar fallos en un catálogo, preparar mejor un pedido o responder una duda específica son objetivos más delimitados que una implantación genérica de inteligencia artificial.
Miguel Sánchez Galindo, director general de DigitalES, resume esta evolución señalando que “la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad que ya está mejorando la productividad y la atención al cliente en el comercio”.
El informe identifica además varias condiciones para extender estos proyectos: datos fiables, integración con los sistemas existentes, formación de los equipos, supervisión humana e indicadores que permitan comprobar si la tecnología resuelve realmente el problema para el que fue implantada.
Matilde García Duarte, presidenta de La Distribución ANGED, destaca precisamente la relación entre tecnología y atención física: “Nuestras tiendas permiten probar, preguntar, descubrir y recibir asesoramiento. También ofrecen cercanía y una relación de confianza. Con la IA podemos reforzar todas esas capacidades”.
Los cinco casos muestran una inteligencia artificial integrada en tareas concretas del negocio. La diferencia empieza a estar en qué problema resuelve cada proyecto, cómo se conecta con los procesos existentes y qué resultado puede medirse una vez puesto en funcionamiento.
impulsada por las operadoras de telefonía?