La IA en retail no es nueva. A principios de los años 2000, Amazon introdujo su revolucionario motor de recomendaciones, Walmart transformó la gestión de inventarios y Macy's implementó la optimización dinámica de precios, todo con ayuda de la IA.
Aunque los avances en IA fueron graduales hasta 2022, el lanzamiento de ChatGPT marcó un punto de inflexión significativo, acelerando la integración de la IA en el retail. Desde entonces, las tecnologías y herramientas de IA en retail han mejorado prácticamente todos los aspectos de las operaciones comerciales.
Los negocios han adoptado rápidamente estas innovaciones para impulsar la interacción con los clientes. En España, el 66 % de los comercios minoristas aumentará su inversión en IA en 2025 y el 33 % de los consumidores ya utilizan la IA para descubrir productos.
Explora en este artículo el futuro de la IA en retail, con ejemplos recientes y un análisis de cómo beneficia la IA a la industria en su conjunto.
¿Qué es la IA en retail?
La IA en retail implica usar algoritmos avanzados y aprendizaje automático para transformar cómo trabajan los minoristas, desde personalizar experiencias de los clientes hasta optimizar cadenas de suministro. La IA impulsa todo, desde chatbots que ofrecen soporte 24/7 hasta dispositivos autónomos que gestionan el reabastecimiento y optimizan los procesos en tienda.
Las herramientas modernas de IA analizan enormes conjuntos de datos en tiempo real para predecir la demanda, personalizar promociones e incluso ajustar precios al instante. Esto no solo ayuda a los minoristas a entender el comportamiento del consumidor y pronosticar tendencias, sino que también mejora la eficiencia operativa en todos los aspectos.
Por ejemplo, los sistemas impulsados por IA pueden ajustar automáticamente los niveles de inventario basándose en patrones de venta emergentes u ofrecer sugerencias de productos hiper personalizadas que aumentan las tasas de conversión.
Adopción de IA en retail
Las empresas de prácticamente todas las industrias están adoptando IA. Más de 9 de cada 10 empresas ya la usan de manera moderada o significativa. Muchos ejecutivos quieren expandirse hacia casos de uso más sofisticados de IA.
Según el informe anual de NVIDIA sobre IA en retail, casi el 90 % de los minoristas usan activamente IA en sus operaciones o están evaluando proyectos de IA. Los resultados han sido positivos: el 87 % dice que la IA ha tenido un impacto positivo en los ingresos y el 94 % ha visto que reduce los costes operativos. Por tanto, el 97 % de los minoristas planea aumentar su inversión en IA el próximo año.
El auge de la innovación de IA en el retail ya ha transformado cómo trabajan internamente los minoristas y cómo interactúan con los clientes.
Mientras los comercios adoptan herramientas para mejorar las operaciones y crear experiencias convenientes para los clientes, las herramientas de IA están moviendo la aguja de la innovación en las tiendas minoristas un paso más adelante. Los avances en IA también introducen un nuevo tipo de cliente para que los minoristas atiendan: el “cliente máquina”.
Los clientes máquina son entidades impulsadas por IA que realizan transacciones de manera autónoma para los consumidores. Por ejemplo, un frigorífico inteligente puede pedir alimentos, un asistente doméstico puede abastecer suministros para el hogar y una impresora inteligente puede reordenar tinta cuando el tóner está bajo, todo sin intervención humana del consumidor.
Entonces, ¿la IA en el retail es el futuro? En una palabra, sí. En el pasado era un destello en el horizonte. Es ubicua en el presente. Y muy probablemente será todo el futuro, no solo desde la perspectiva de los minoristas, sino también desde la de los consumidores.
10 casos de uso de IA en retail
- Pronóstico de demanda
- Gestión de inventarios
- Merchandising
- Gestión de la cadena de suministro
- Optimización dinámica de precios
- Chatbots de atención al cliente
- Personalización
- Análisis de opinión
- Checkout sin fricciones
- Prevención de pérdidas
Aunque aún se ha llegado a la fase en la que los robots manejan todos los aspectos de una tienda, la IA en retail ya ha mejorado varias operaciones críticas que consumen mucho tiempo. Aquí tienes algunos ejemplos principales:
Pronóstico de demanda
Al analizar datos históricos de ventas y tendencias de mercado, la IA en el retail puede predecir la demanda futura de productos, ayudando a los minoristas a optimizar los niveles de stock y reducir los desperdicios.
Hasta el 44 % de los minoristas usan la IA para análisis predictivo, y el 41 % la emplea para el análisis y segmentación de clientes, ambas herramientas utilizadas para orientar las ventas y los pronósticos de demanda.
Por ejemplo, el comerciante de Shopify Doe Beauty aprovecha las herramientas impulsadas por IA de Shopify para gestionar eficientemente el inventario a través de su cadena de suministro global. Ahorran 30.000 $ cada semana y aproximadamente cuatro horas de trabajo humano, gracias a Shopify Flow y la automatización.
Gestión de inventarios
Para las tiendas físicas, la gestión de inventarios es uno de los casos de uso más comunes de IA en el retail. La monitorización del inventario en tiempo real es posible con IA, que automatiza el reabastecimiento y reduce las posibilidades de agotamiento de stock o situaciones de sobrestock.
El comerciante de Shopify Incu ha traído lo último en productos internacionales de moda y estilo de vida a través de sus 10 tiendas retail en la costa este de Australia. Han automatizado varios aspectos del negocio con tecnología de IA, siendo uno de ellos la gestión de inventarios. Esto ha ayudado al minorista a impulsar las ventas un 300 % interanual.
Merchandising
La IA en retail también está transformando la forma de abordar el merchandising, permitiendo una selección y colocación de productos más estratégica.
Al analizar el comportamiento del consumidor y los patrones de compra, la IA ayuda a los minoristas a anticipar la demanda, optimizar los inventarios y asegurar que los productos correctos se destaquen en el momento adecuado. Esto genera experiencias de compra más relevantes y un mejor rendimiento de ventas.
La marca de alta moda Antonioli, por ejemplo, utilizó Shopify e IA para optimizar su estrategia de merchandising. Comenzaron evaluando tanto la organización del front-end como el back-end de la gestión de sus colecciones de productos, para que fueran dinámicas y personalizadas para los compradores, pero ordenadas y fáciles de gestionar para los empleados.
Shopify ha permitido a Antonioli centralizar y ser más eficiente. Tanto el ecommerce como la gestión de almacén están unificados bajo un mismo sistema. Con el enriquecimiento automático de datos de productos, la experiencia del usuario también mejora significativamente, facilitando la navegación y la compra a escala internacional.
Gestión de la cadena de suministro
La IA en retail es enormemente ventajosa en la gestión de la cadena de suministro. Una operación que se está volviendo cada vez más compleja y difícil, lo que hace que la IA sea una incorporación bienvenida.
Casi 6 de cada 10 minoristas dicen que la IA mejora la eficiencia operativa y el rendimiento, y el 45 % afirma que les ayuda a reducir los costes relacionados con la cadena de suministro. Otro 42 % está incorporando más tecnología para cumplir con las expectativas cambiantes de los consumidores.
Un análisis encontró que las herramientas de IA generativa pueden reducir los costes de materias primas en un 5 %, principalmente porque acortan el proceso de investigación de nuevos productos de semanas a solo días.
La marca de sábanas sostenibles Boll & Branch empleó con éxito IA y Shopify para optimizar su compleja cadena de suministro. Desarrollaron una integración de ERP completa para conectar datos desde fuentes de pedidos hasta su red de suministro.
La integración hizo posibles iniciativas estratégicas de experiencia del cliente, incluyendo funciones para el seguimiento automático de inventario, la optimización del checkout, el seguimiento de pedidos y el envío. Hoy, los ingresos anuales de la empresa superan los 100 millones de dólares.
Optimización dinámica de precios
Los precios dinámicos impulsados por la IA en retail permiten ajustar los precios en tiempo real basándose en factores como la demanda, los precios de los competidores, el comportamiento de los clientes y las condiciones del mercado.
La IA puede analizar enormes conjuntos de datos y determinar el precio óptimo para un producto en cualquier momento, maximizando tanto las ventas como la rentabilidad.
Los minoristas se benefician de la optimización de precios impulsada por la IA en retail al asegurar precios competitivos mientras protegen los márgenes.
Estos sistemas supervisan continuamente la velocidad de las ventas, los niveles de inventario y las tendencias externas del mercado para efectuar ajustes automáticos. Este nivel de capacidad de respuesta ayuda a los minoristas a capitalizar los picos de demanda, liquidar inventario de lento movimiento y personalizar precios para diferentes segmentos de clientes.
Los precios dinámicos son especialmente valiosos para los negocios de ecommerce, donde las condiciones de mercado cambian rápidamente. Las herramientas impulsadas por IA en retail permiten a los minoristas online implementar estrategias de precios flexibles, como descuentos por tiempo limitado, ofertas personalizadas y ajustes basados en la demanda.
A medida que la tecnología de IA avanza, los minoristas pueden refinar aún más sus estrategias de precios, mejorando tanto los ingresos como la satisfacción del cliente.
Chatbots de atención al cliente
Los chatbots de atención al cliente continúan dejando su marca. Desde el Cyber Monday de 2024, los minoristas han aumentado su uso de IA generativa y agentes chatbot en un 23 %. Aquellos que utilizaron estas tecnologías para la atención al cliente durante la temporada navideña vieron casi el doble de crecimiento en la interacción en comparación con aquellos que no contaban con estas capacidades (38 % frente a un 21 %).
Los chatbots impulsados por IA proporcionan asistencia instantánea a los compradores. Pueden mejorar la experiencia del cliente, ofrecer recomendaciones personalizadas, impulsar las conversiones y mitigar problemas como las devoluciones. Según McKinsey, una marca global de estilo de vida desarrolló un asistente de compras impulsado por IA generativa que consiguió un aumento del 20 % en las tasas de conversión.
El minorista de lujo Peter Sheppard Footwear añadió chatbots para mejorar el servicio al cliente en su sitio web de Shopify, con el fin de que estuviera a la altura del nivel de servicio proporcionado en tienda. Esta medida ayudó a impulsar un aumento del 30 % en los ingresos.
Personalización
Hasta el 42 % de los minoristas usan marketing y publicidad personalizados impulsados por IA generativa. La IA en el retail mejora las experiencias de compra personalizadas sugiriendo productos basados en datos de los clientes, aumentando las ventas y mejorando la satisfacción del cliente.
Los sistemas de recomendación personalizada, como la IA de Netflix, aconsejan productos que coinciden con las preferencias del consumidor.
El comerciante de Shopify BÉIS es otro ejemplo. La marca de viajes y estilo de vida utilizó Nosto, una aplicación de experiencia del cliente impulsada por IA disponible en la Tienda de aplicaciones de Shopify, para crear experiencias personalizadas adaptadas al comportamiento del comprador.
Esto ayudó a la marca a personalizar la segmentación de productos específicos durante el período de compra más propicio para el cliente, apoyando su crecimiento de dos dígitos.
Análisis de opinión
Los minoristas pueden medir la opinión pública sobre productos o marcas a través del análisis de IA de reseñas de clientes y publicaciones en redes sociales, lo que ayuda a tomar decisiones informadas sobre ofertas de productos y estrategias de marketing. De hecho, los análisis e informes son uno de los casos de uso más comunes de la IA en el retail.
Por ejemplo, el minorista de maquillaje y cuidado de la piel Sephora usa IA para analizar comentarios de clientes, lo que ayuda a mejorar las recomendaciones de productos y los diseños de tienda, identificando tendencias y preferencias en grandes volúmenes de datos.
Checkout sin fricciones
La tecnología de IA en retail permite experiencias de checkout sin fricciones, eliminando la necesidad de escaneo manual o interacción con el cajero, acelerando así el proceso de compra y reduciendo los tiempos de espera.
La marca de hogar y diseño The Conran Shop adoptó un enfoque de comercio unificado a través de sus experiencias B2B, POS y online para ofrecer checkout sin fricciones. El minorista ha visto una reducción del 50 % en su coste total de propiedad (TCO), además de un aumento del 54 % en las tasas de conversión y un aumento del 23 % en los ingresos de email marketing desde que migró a Shopify.
Shopify POS reduce en un 22 % el coste total de propiedad
Descubre cómo Shopify POS reduce los costes operativos en retail y aumenta los ingresos mejor que la competencia, basándose en datos reales e investigaciones realizadas por una firma consultora independiente.
Descarga el informePrevención de pérdidas
La IA en retail detecta y previene robos y fraudes, supervisando la actividad en tienda e identificando comportamientos sospechosos, lo que reduce las pérdidas. La cadena de farmacias Walgreens emplea la IA para analizar grabaciones de seguridad y detectar posibles incidentes de hurto en tiempo real.
Esta tecnología utiliza algoritmos de aprendizaje automático para supervisar las transmisiones de vídeo, identificar comportamientos sospechosos y alertar al personal de seguridad al instante. El sistema mejora su precisión con el tiempo al aprender de incidentes pasados.
Cómo usar la IA en el retail
Ahora que has visto algunos ejemplos concretos de la IA en el retail, considera cómo usarla en tus propias tiendas:
Realiza conteos de inventario más precisos
La tecnología de IA elimina el error humano al automatizar el seguimiento y la gestión de inventario en tiempo real. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos de ventas, demanda de los clientes y niveles de stock para asegurar niveles y conteos correctos de inventario. ¿El resultado? Reducción del sobrestock y de los agotamientos.
Por ejemplo, Target ha implementado con éxito un sistema de gestión de inventarios impulsado por IA conocido como Inventory Ledger. Este sistema utiliza modelos avanzados de aprendizaje automático y dispositivos IoT para proporcionar datos precisos de inventario en tiempo real a través de 2.000 tiendas.
Para cuantificar su efectividad, el Inventory Ledger procesa hasta 360.000 transacciones de inventario por segundo y gestiona hasta 16.000 solicitudes de posición de inventario por segundo, una tarea que solo una máquina podría manejar.
Consigue un mayor engagement del comprador
La tecnología de IA en retail también es una victoria en términos de fomentar el engagement del comprador y del cliente. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos de los clientes para ofrecer sugerencias de productos personalizadas, anticipar necesidades y proporcionar promociones personalizadas.
Por ejemplo, Sephora usa herramientas de AR e IA, como pruebas virtuales y recomendaciones personalizadas de cuidado de la piel basadas en datos y preferencias de los clientes. Estas herramientas facilitan a los compradores seleccionar el producto adecuado para su tipo de piel, sin tener que pisar una tienda.
Mejora la experiencia del cliente
Con la integración de la IA en retail, es más fácil que nunca satisfacer las demandas de los clientes. La tecnología de IA puede responder a solicitudes simultáneas de soporte al cliente las 24 horas. La IA automatiza respuestas, reduce (o incluso elimina) tiempos de espera y personaliza interacciones.
MakerFlo es una marca de ecommerce en constante evolución con un historial de éxito. Utilizan Yotpo para recopilar reseñas con widgets de reseñas impulsados por IA que refuerzan la prueba social.
Las reseñas se muestran e integran en redes sociales y Google, donde es fácil destacar con Google Seller Ratings y Google Shopping Ads. Esto ha mejorado la experiencia del cliente, impulsando la fidelidad y convirtiendo a más visitantes.
Aprovecha la asistencia en tienda
La IA en retail también ayuda a mejorar las tiendas físicas y online, asistiendo con habilidades profesionales. Por ejemplo, Shopify ofrece a los minoristas la herramienta de IA Shopify Magic.
Shopify Magic te ayuda con tareas como generar y editar fotos de producto profesionales, redactar mejores descripciones de productos, mejorar la correspondencia por correo electrónico con los clientes y convertir chats en vivo en oportunidades de venta.
Desafíos de la IA en el retail
Aunque la IA en el retail ofrece beneficios significativos, su adopción también implica desafíos.
- Sesgo: los sistemas de IA en el retail dependen de datos históricos para hacer predicciones, lo que significa que pueden reforzar involuntariamente sesgos existentes. Si los datos de entrenamiento están defectuosos o no son representativos, las recomendaciones, las estrategias de precios o las decisiones de contratación pueden estar sesgadas, lo que lleva a resultados injustos o ineficaces.
- Calidad y recopilación de datos: la IA en el retail es tan buena como los datos que procesa. Datos inconsistentes, incompletos o inexactos pueden llevar a una toma de decisiones deficiente e informes poco fiables. Los minoristas deben invertir en prácticas sólidas de recopilación y gestión de datos para maximizar la efectividad de la IA.
- Altos costos de implementación: desplegar IA en el retail requiere una inversión significativa en infraestructura, software y formación de empleados. Muchos minoristas consideran que las herramientas de IA son difíciles de entender y/o explicar, sin mencionar que son costosas de implementar e integrar.
El futuro de la IA en el retail
La IA en retail está cambiando fundamentalmente cómo operan las empresas y cómo compran los clientes. Con tasas de adopción que superan las de los smartphones y las tabletas, la IA generativa se está volviendo esencial para mantenerse competitivo.
Los negocios visionarios están usando la IA en el retail para:
- Personalizar experiencias del cliente a escala.
- Automatizar tareas rutinarias para liberar personal.
- Tomar decisiones más inteligentes de inventario y precios.
- Predecir tendencias antes de que emerjan.
La IA en retail se vuelve aún más poderosa cuando se construye sobre la base correcta. Las plataformas de retail modernas como Shopify combinan capacidades de IA con una visión completa de tu negocio, desde el comportamiento de los clientes hasta los patrones de ventas y los niveles de inventario. Esto significa que las herramientas de IA pueden trabajar con datos precisos y en tiempo real para ofrecer mejores informes y automatizar de forma más eficaz, ayudando a los minoristas a tomar decisiones más inteligentes y a atender mejor a los clientes.
Los minoristas más exitosos serán aquellos que adopten la IA estratégicamente, enfocándose en soluciones que aporten valor real a su negocio y a sus clientes. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, permitirá formas aún más innovadoras de optimizar las operaciones e impulsar el crecimiento.
Preguntas frecuentes sobre la IA en retail
¿Cómo se usa la IA en el retail?
La IA en el retail se utiliza para recomendaciones personalizadas de productos, gestión de inventarios, análisis predictivo, atención al cliente y mejora de experiencias en tienda con herramientas como pruebas virtuales, chatbots y espejos inteligentes. La IA en retail ayuda a entender el comportamiento de los clientes, optimizar las cadenas de suministro y mejorar la eficiencia operativa en general. En el futuro, se esperan más avances en IA que beneficiarán a esta industria.
¿Cuántas empresas de retail están usando IA?
Casi el 90 % de las empresas de retail usan activamente IA en sus operaciones o están evaluando proyectos de IA. Otro 87 % afirma que la IA ha tenido un impacto positivo en los ingresos, y el 94 % ha visto que reduce los costes operativos. Por tanto, el 97 % de los minoristas planea aumentar el gasto en IA el próximo año.
¿La IA se apoderará de los trabajos en la industria retail?
Es más probable que la IA en retail transforme los trabajos en lugar de sustituirlos por completo. Aunque la automatización puede reducir la necesidad de ciertas tareas manuales o repetitivas, la IA en retail también crea nuevos roles centrados en gestionar, optimizar e interpretar los datos generados por IA. Los empleados del comercio minorista probablemente se orientarán hacia tareas de mayor valor, como mejorar las relaciones con los clientes, la planificación estratégica y la supervisión de la IA.
¿Cuál es el futuro del retail con IA?
El futuro del retail con IA probablemente incluirá experiencias de compra hiperpersonalizadas, cadenas de suministro más eficientes e interacciones más inteligentes tanto en tienda como online. La IA en retail seguirá evolucionando, haciendo que los análisis predictivos sean más precisos, automatizando más procesos e integrándose de forma fluida con otras tecnologías del retail. Los minoristas que adopten la IA estratégicamente estarán mejor posicionados para adaptarse a las demandas cambiantes de los consumidores y a las condiciones del mercado.
