La inteligencia artificial es uno de los temas del año, pero ya no es una novedad en el sector retail.

Desde hace años, los algoritmos inteligentes optimizan previsiones y procesos de reposición, apoyan al personal de atención al cliente y gestionan diálogos personalizados con los consumidores. Sin embargo, con la llegada de la IA generativa, el tema ha adquirido un nuevo impulso.

Lo verdaderamente novedoso no es tanto la tecnología en sí, sino su dimensión estratégica: ¿cómo pueden las empresas del retail integrar la inteligencia artificial de forma eficaz, sostenible y holística en sus estructuras?

Del proyecto a la práctica

El nuevo estudio de EHI AI Integration in Retail revela que casi todos los grandes retailers ya están abordando la IA a nivel estratégico. Lo que comenzó hace unos años como proyectos piloto forma hoy parte de iniciativas de transformación concretas. No obstante, la implementación sigue siendo selectiva en muchos casos: la IA se utiliza de forma puntual, pero rara vez se integra de manera transversal. En el contexto del Reglamento Europeo de IA (EU AI Act), que establece nuevos requisitos de transparencia y trazabilidad, queda claro que una integración exitosa de la IA es menos un proyecto de TI y más un proceso de transformación que afecta a todos los niveles de la organización.

Una encuesta entre responsables de IA muestra que el 67% considera que su integración de datos es deficiente o relativamente deficiente, mientras que solo el 13% la califica como buena. Aunque existen grandes volúmenes de datos, estos se encuentran repartidos en distintos sistemas y, a menudo, presentan una calidad insuficiente. La falta de interfaces y el desarrollo histórico de los entornos de TI complican aún más una integración fluida. A estos déficits estructurales se suman responsabilidades poco claras en la gestión de datos, ya que en muchos casos no está definido quién se encarga del mantenimiento, el aseguramiento de la calidad y la gobernanza. Las previsiones y aplicaciones pierden fiabilidad si los datos subyacentes son incoherentes o incompletos. Al mismo tiempo, las primeras iniciativas —como la creación de data lakes o plataformas centrales— demuestran que las inversiones específicas pueden ser eficaces, aunque hasta ahora siguen siendo la excepción y no la norma.

Sistemas de gestión de precios

Sin responsabilidades claras, estándares uniformes y una estrategia de datos bien definida, el potencial de la IA solo puede aprovecharse de forma limitada. Los tres mayores obstáculos están claramente identificados: la disponibilidad general de los datos, su integración técnica en los sistemas existentes y la garantía de su calidad y usabilidad. La IA solo puede desplegar todo su potencial en el retail cuando estas tres dimensiones se abordan de manera sistemática.

En este contexto, los sistemas de gestión de precios son un ejemplo ilustrativo de cómo la tecnología y la estrategia de datos deben ir de la mano. En EuroShop, proveedores como GK Software muestran cómo funciona la optimización de precios basada en IA cuando se apoya en una arquitectura de datos fiable.

La clave de la arquitectura de datos está en encontrar el equilibrio adecuado. No se trata necesariamente de ‘cuantos más datos, mejor’; es mucho más importante crear una base de datos limpia, robusta y estructurada que permita a los algoritmos de pricing trabajar de forma óptima, explica Sandy Preuß, de GK Software.

Según la experta, en este ámbito son importantes las interfaces flexibles con sistemas PIM, ERP o de gestión de pedidos, así como con fuentes externas como los datos de precios de la competencia. Estas integraciones evitan silos de datos manuales, aumentan la coherencia de los inputs y hacen fiables los procesos automatizados de toma de decisiones.

Al mismo tiempo, los modelos de integración híbrida y la posibilidad de mantener los datos sensibles en entornos europeos o seguros responden directamente a las preocupaciones detectadas en el estudio sobre la pérdida de control y la dependencia de los hyperscalers. Para los responsables del retail, esto significa que las inversiones en data pipelines, gobernanza e interfaces no son una tarea secundaria de TI, sino un requisito estratégico para que las aplicaciones de IA —como las de pricing— funcionen de forma fiable y conforme a la normativa legal.

La IA se integra en todas las dimensiones de EuroShop

La inteligencia artificial influye ya en casi todas las dimensiones temáticas de EuroShop. En particular, con la llegada de la IA generativa, su uso se ha expandido mucho más allá de áreas tradicionales como la reposición, la fijación de precios, la previsión y la gestión de inventarios. En todos los ámbitos se observa una convergencia entre tecnología, inteligencia de datos y práctica operativa: desde la planificación de tiendas y el control energético y de edificios, hasta la gestión del lineal, contribuyendo paso a paso a un retail más inteligente y eficiente.

Por ejemplo, la IA se utiliza en el diseño y la simulación de espacios de venta. Las modernas herramientas de planificación 3D permiten replicar virtualmente tiendas reales y modificarlas de forma interactiva: sistemas de estanterías, expositores y elementos de iluminación se integran en el plano mediante drag and drop y se visualizan de inmediato como representaciones 3D fotorrealistas. Esto permite optimizar de antemano los recorridos de los clientes, las líneas de visión y las atmósferas de iluminación. Umdasch Shopfitting, por ejemplo, ofrece shop.up, un programa de planificación 3D que permite a los retailers visualizar su concepto de tienda en tiempo real dentro del entorno real mediante realidad aumentada. También pueden probar distintos escenarios de iluminación en estanterías piloto. Gracias a herramientas de diseño asistidas por IA como estas, los ciclos de diseño se acortan considerablemente y los layouts de tienda pueden adaptarse con mayor flexibilidad.

Principales conclusiones del estudio 

• Responsabilidades definidas: el 100% de las empresas encuestadas ha establecido responsabilidades claras en materia de IA dentro de la organización, y el 71% cuenta con equipos especializados.
• Los pioneros siguen siendo la excepción: solo el 16% de los participantes se considera un actor pionero activo.
• La integración de datos sigue siendo un punto débil: el 67% valora su integración de datos actual como deficiente o relativamente deficiente.
• La soberanía cobra protagonismo: el 21% prioriza el procesamiento de datos sensibles exclusivamente en servidores europeos.
• Más allá de la tecnología: los resultados demuestran que el progreso tecnológico por sí solo no es suficiente; un liderazgo sólido, una gobernanza clara, formación específica y la implicación activa de los empleados son los factores clave.