Para Francisco Pastor, socio responsable de la práctica de consultoría en Retail y Consumo de Minsait Business Consulting, la inteligencia artificial ha superado la fase del entusiasmo vacío y empieza a demostrar valor tangible en el retail. Y ese valor, explica, ya es perceptible para la mayoría de los retailers, aunque no de forma homogénea ni estructural.
Según su experiencia, muchas compañías reconocen beneficios claros. «Casi el 94% afirma ya que la IA les está ayudando a reducir costes y a mejorar ingresos». Sin embargo, ese avance convive con una realidad menos ambiciosa: «La mayoría de retailers están todavía en prueba de concepto, en casos de uso muy acotados y en una determinada área».
El problema no es la falta de tecnología, considera en entrevista para TNR News, al destacar que el gap no es tecnológico, sino más bien organizativo y de procesos. «Al no integrar la IA de forma estructural en los procesos de negocio, las organizaciones limitan su capacidad de escalar impacto y convertirla en una verdadera palanca estratégica».
Claves para avanzar
Las compañías que sí están avanzando comparten, según Pastor, tres elementos muy claros. El primero es la intención y el liderazgo. «Tienen muy claro el porqué y el para qué, y hay una dirección clara sobre cómo utilizar la IA». El segundo es la priorización. «Priorizan los casos de uso por impacto en la cuenta de resultados, en el P&L, que es lo que te mueve la aguja». El tercero es el dato. «La materia prima de la IA es el dato».
Ese dato debe tratarse como un activo estratégico. «Dedicando mucho tiempo a curarlo, a enriquecerlo y a creerse de verdad el dato», sostiene, apoyándose en equipos mixtos donde negocio, tecnología y data trabajan juntos.
Sin calidad y sin trazabilidad del dato, el nivel de error de la IA se amplifica.
La confianza interna es clave. «Si los datos son inconsistentes, si los procesos no están claros y si la organización no confía en los sistemas, con dificultad la IA va a ayudar a la toma de decisiones o a generar valor». Por eso insiste en la explicabilidad. «La IA debe justificar y explicar bien las decisiones que toma, y no deben ser sólo recomendaciones».
Los equipos de negocio, añade, «necesitan entender muy bien cuál es el insight o el output que les está dando la IA y cómo ha llegado a ese modelo». Esto abre un debate inevitable: «Decidir quién manda, el humano o la máquina, debe estar muy bien acotado y bien definido».
Aunque la IA generativa ha acelerado muchas agendas, Pastor recuerda que no es algo nuevo. «Venimos utilizándola desde hace mucho tiempo en determinados ámbitos». Las áreas más maduras han sido las primeras en capturar valor. «En todo lo que tiene que ver con marketing y contenidos, donde el ROI por aceleración del time to market es altísimo, se está utilizando muchísimo». También en la atención al cliente, «con agentes y asistentes bien orientados», y en determinados segmentos de la cadena de suministro, donde «los procesos de forecasting? e inventario ya están muy procedimentados con inteligencia artificial».
En e-commerce, «los buscadores semánticos y los recomendadores están funcionando muy bien». Sin embargo, el gran reto está en otros ámbitos. «Hay áreas donde podríamos capturar mucho valor y no lo estamos consiguiendo», como el back-office, recursos humanos o la tienda física. «Debemos ser capaces de introducir la IA de manera sistémica, trabajando muy bien el personal de tienda con IA».
Ventaja competitiva en la velocidad
Sobre la ventaja competitiva, su lectura es clara. «La tecnología se va a estandarizar muy rápido. Los modelos y las herramientas son accesibles para todos». La diferencia no estará en el algoritmo: «La ventaja competitiva no va a estar en tener la tecnología, sino en cómo la integras dentro de tus procesos y de tus procesos de toma de decisiones».
También advierte de usos mal planteados. «Nos hemos lanzado a hacer casos de uso que a veces no vienen a cuento». Cita chatbots genéricos sin integración real o creatividades con IA «que no tienen conexión con el negocio real de la organización».
En el lado contrario, identifica casos claramente infravalorados. «Todo lo que tiene que ver con forecasting, reposición u optimización de surtido es el talón de Aquiles de muchos retailers».
La arquitectura de datos vuelve a aparecer como condición imprescindible. «El riesgo principal es construir decisiones sobre una base inestable». Sin una arquitectura sólida, «la IA produce resultados inconsistentes, difíciles de auditar y complicados de escalar».
A este escenario se suma la normativa europea de IA. Pastor es contundente: «Ni las empresas de retail ni muchas otras están preparadas para lo que viene». Muchas han subestimado el esfuerzo necesario. «Adaptarse a los requisitos de inventario de sistemas, trazabilidad y explicabilidad supone un trabajo enorme».
El error más común es el conceptual. «Tratar la regulación como un tema legal cuando en realidad es un tema de diseño de sistemas y procesos». En retail, además, «hay muchos casos de uso que tienen que ver con derechos del consumidor, transparencia y discriminación», lo que eleva el riesgo reputacional.
Su recomendación pasa por construir modelos «compliant by design». «Desde el arranque tienes que tener claro cuáles van a ser los límites del caso de uso, su nivel de riesgo y quién va a ser el responsable». Esto, asegura, «te da mucha más velocidad y mucho más control».
Camino hacia una mayor preparación
Mirando al liderazgo, Pastor cree que la formación será determinante. «La IA habilita cambios radicales en la manera en la que las organizaciones trabajan y toman decisiones». Los perfiles directivos deben entender «cuál es el perímetro de actuación humano y dónde puede entrar la máquina».
El impacto será profundo en equipos comerciales. «Están acostumbrados a tomar decisiones basadas en la experiencia», pero ahora «tienen modelos que soportan su forma de pensar con información y datos». Esto exige «un proceso de reskilling potentísimo».
Sobre los perfiles del futuro, lo tiene claro. «Veremos directores de IA, product owners enfocados en IA, business partners que traduzcan negocio y tecnología». El talento técnico seguirá siendo necesario, «pero no es suficiente». La clave estará en la alfabetización en IA y en la capacidad de las organizaciones para adaptarse.
«No hay que adoptar la IA para adoptarla», cierra Pastor, quien recomienda empezar por problemas reales, invertir antes en datos que en modelos, escalar pocos casos de uso bien elegidos y medir desde el principio. «La verdadera madurez digital está, muchas veces, en saber decir ‘no’».
impulsada por las operadoras de telefonía?