La irrupción de la inteligencia artificial generativa (Gen AI) está transformando de manera acelerada la industria del retail. Lo que hasta hace pocos años parecía una promesa futurista hoy se traduce en procesos más eficientes, experiencias de compra personalizadas y un impacto directo en la rentabilidad de las compañías.
Ejemplos concretos y actuales ya muestran el potencial de la IA aplicada al retail:
Por ejemplo, “Walmart” implementó un asistente generativo para desarrolladores que permitió ahorrar alrededor de 4 millones de horas de trabajo en un año[12], reduciendo errores y acelerando despliegues. “Amazon” incorporó generación de imágenes publicitarias con IA, logrando un 40% más de clics en anuncios frente a los tradicionales[13]; “Carrefour” automatizó la comparación de cotizaciones con ChatGPT en pruebas de concepto de compras[14]; “Target” utiliza Gen AI para detectar tendencias en redes sociales y reducir su ciclo de lanzamiento de productos de siete meses a apenas ocho semanas[15]; y “Mango co” creó más de 20 prendas de moda con su asistente de IA “Lisa”[16], combinando creatividad humana y generativa.
Estos casos muestran que el impacto no es marginal: se habla de reducción de tiempos, eficiencia en costos y una mejora significativa en la experiencia de clientes y empleados.
Nada mejor que poner cifras en context para explicarlo:
–Mercado de IA en retail: US$7.14 mil millones (2023) → US$85.07 mil millones (2032), CAGR ~31.8%.
–Personalización con IA: hasta +40% de ingresos para quienes la dominan.
–Precios dinámicos: hasta +10% de margen y +2–5% en ventas, según despliegue y madurez analítica.
-Atención con chatbots: automatizan hasta ~69% de consultas y pueden reducir costos de soporte ~30% 62% de clientes los prefiere antes que esperar en fila larga.
-Operaciones: la optimización predictiva puede reducir 20–30% los niveles de inventario.
Entre la promesa y la desconfianza. El avance, sin embargo, convive con dudas. Una de las críticas más comunes es que los modelos de IA “alucinan” o inventan información. Frente a este desafío, se recomiendan tres estrategias: dar instrucciones claras al sistema (prompting), forzar que valide su propia respuesta (self-reflection) y mantener siempre la supervisión humana en decisiones sensibles.
Otra inquietud frecuente es la seguridad de los datos. Mientras que versiones abiertas como ChatGPT pueden usar las conversaciones para mejorar sus modelos, las plataformas empresariales garantizan que la información no se emplea para entrenamientos externos. Además, las compañías pueden optar por modelos locales, con mayor control aunque menor potencia.
El equilibrio es clave: aunque el 80% de los consumidores es más propenso a comprar cuando hay personalización[9], el 75% manifiesta inquietud frente a anuncios excesivamente personalizados; transparencia y control del dato son críticos.
Un mito habitual es que la IA reemplaza la empatía humana. No obstante, estudios recientes de la Universidad de Toronto señalan que las respuestas generadas por IA son percibidas como más empáticas y compasivas que las humanas en algunos contextos. Esto se explica porque los sistemas no se cansan, mantienen memoria completa de las interacciones y personalizan en tiempo real cada respuesta.
Lejos de deshumanizar, la IA puede potenciar la atención al cliente con disponibilidad 24/7, consistencia y capacidad de adaptación emocional, siempre que exista supervisión humana para validar y complementar los casos más complejos.
La evolución ya está en marcha: de simples chatbots reactivos a agentes proactivos capaces de anticipar necesidades. Amazon, por ejemplo, lanzó “Rufus”, un asistente conversacional que acompaña al cliente durante todo el proceso de compra. La clave está en orquestar la IA con sistemas internos y fuentes externas, permitiendo que no sólo respondan consultas sino que también ejecuten acciones como cancelar pedidos, enviar correos o gestionar devoluciones. En marketing, estimaciones apuntan a que para 2025 cerca del 30% de los mensajes salientes será generado por IA, acelerando pruebas y personalización.
La conclusión es clara: la tecnología ya está madura para la mayoría de los casos de uso en retail. La diferencia la marcará la rapidez con que las empresas adopten, experimenten y escalen estas soluciones. Los especialistas decimos que “el momento es ayer”, destacando que el secreto no está en esperar la herramienta perfecta, sino en comenzar a usarla y aprender en el proceso.
El futuro del retail será híbrido, donde la creatividad humana se potencie con la capacidad de cómputo de la IA. Lo que hoy aparece como un diferencial competitivo pronto será una condición necesaria para sobrevivir en un mercado cada vez más dinámico y exigente.
*Alejandro D’Andrea, fundador y CEO de Botman AI, partner de SMS Sudamérica y Director Diplomado Gen AI en la Universidad de Chile
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por Alejandro D’Andrea