Transformación del Retail en LATAM: IA y Pronóstico
El sector de las tiendas y el consumo en Latinoamérica está viviendo un cambio histórico, después de años de muchísima inestabilidad, problemas con las entregas, precios que no dejan de subir y tensiones en todo el mundo, parece que el mercado finalmente empieza a calmarse un poco rumbo al 2026, sin embargo, las empresas se encuentran ahora con un cliente que tiene menos dinero en la cartera pero que es mucho más exigente y sabe usar la tecnología mejor que nunca, esta realidad ha obligado a los negocios a tirar a la basura sus viejas formas de trabajar para no quedarse atrás.
La clave para que una empresa sobreviva hoy depende de tres cosas, aprender a usar la inteligencia artificial, modernizar sus bodegas con robots y cambiar la forma en que deciden cómo ganar valor, este análisis del mercado actual nos pide revisar a fondo cómo estamos haciendo las cosas tanto en la práctica como en la estrategia.
introducir estas tecnologías al negocio no es algo sencillo, porque afuera nos enfrentamos a problemas graves como carreteras en mal estado o climas extremos que rompen la cadena de suministro, en este escenario, ser una empresa fuerte ya no significa solo aguantar los golpes, sino tener la agilidad necesaria para usar los datos y la tecnología para adelantarse a los problemas y resolverlos antes de que ocurran
Dinámicas de consumo y omnicanalidad
Los datos macroeconómicos y sectoriales revelan que el poder de compra de los consumidores latinoamericanos ha sufrido una contracción cercana al 25% desde el año 2020, un fenómeno devastador derivado de una inflación anualizada sostenida del 6% frente a un crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) regional que apenas ha rozado el 1%. No obstante, el primer semestre de 2024 marcó un punto de inflexión operativo, registrando una expansión continua de los volúmenes de venta de bienes de consumo durante ocho trimestres consecutivos en la inmensa mayoría de las economías, con las notables excepciones de Argentina y Chile, cuyas contracciones macroeconómicas internas continuaron suprimiendo la demanda agregada.
El auge de las marcas propias y el lujo selectivo
La respuesta del consumidor ante la presión inflacionaria no ha seguido los modelos económicos clásicos de migración lineal hacia los precios más bajos. Por el contrario, la evidencia señala una polarización del gasto ha vaciado el segmento intermedio. De hecho, en ocho de los catorce países analizados, el gasto en marcas económicas experimentó reducciones significativas, confirmando la complejidad del nuevo ecosistema.
En lugar de refugiarse en opciones de bajo costo y baja percepción cualitativa, el consumidor latinoamericano ha impulsado un crecimiento exponencial y una sofisticación de las marcas propias (también conocidas como marcas blancas), estas líneas de productos han dejado de ser percibidas como simples sustitutos de emergencia para consolidarse como opciones de alto valor estratégico. En Colombia por ejemplo las marcas propias representan ya aproximadamente el 32% del total de las ventas retail, consolidándose como el mercado de mayor penetración relativa en la región, seguido de cerca por la economía mexicana, donde capturan un 28% del mercado.
El caso de Ecuador es aún más evidente de esta aceleración estructural, reportando un crecimiento del gasto en el segmento de marcas propias cercano al 300% entre 2019 y 2023., esta penetración masiva ha trascendido las categorías históricas tradicionales de cuidado del hogar y limpieza, adentrándose agresivamente en categorías de mayor complejidad como alimentos no perecederos, lácteos y cuidado personal.
Más de la mitad de los países latinoamericanos registraron incrementos notables en la participación de marcas premium (aquellas con precios superiores al 120% del promedio de su categoría). Este fenómeno de lujo selectivo sugiere que el consumidor, mientras optimiza ferozmente su presupuesto en bienes básicos, protege de forma activa el gasto en autocomplacencia y productos de alto valor emocional. En consecuencia, los retailers deben mantener surtidos altamente calibrados y polarizados, utilizando analítica avanzada para evitar la inmovilización de capital en una gama media que carece de demanda.
El nuevo mapa de dónde compramos en Latinoamérica
La forma en que compramos en Latinoamérica está cambiando por completo, hoy en día, los supermercados grandes y, sobre todo, las tiendas de descuento como los "hard discounters" ya dominan más de la mitad del mercado en casi toda la región; esta mezcla de buenos precios y cercanía ha logrado que la gente vaya un 7% más seguido a estas tiendas modernas, haciendo que el gasto por hogar suba a unos 362 dólares al año, lo que significa un aumento del 15.6% comparado con el año pasado
Por otro lado, la tiendita de la esquina o el canal tradicional se están quedando atrás, la parte del gasto que las familias destinan a estos pequeños negocios bajó un 1.5% y las visitas físicas cayeron casi un 3%, dejando su crecimiento en apenas un 10.9%, que equivale a unos 322 dólares anuales; en los lugares donde las tiendas de descuento ya están en todas partes, su éxito es tan grande que se quedan rápidamente con más de una cuarta parte de todo lo que gasta la gente, obligando a cambiar por completo la forma en que se reparten los productos en las ciudades
El gran problema de la merma y el desperdicio en las tiendas
Más allá de los retos de vender por internet y en tiendas físicas, la estabilidad del retail en Latinoamérica está amenazada por la merma, los productos que caducan y el desperdicio de comida; este problema es tan grave que el 84% de las empresas del sector en la región lo considera su mayor obstáculo para ser rentables, de hecho, en países como México las fallas en la logística causan que se tiren a la basura unas 38 toneladas de comida cada minuto, lo que representa un error enorme en todo el sistema.
Gracias a estudios de organizaciones como la ANTAD, sabemos que estas pérdidas se llevan siempre más del 1% de todas las ventas del sector; aunque mucho se habla del robo en las tiendas, la realidad es que entre el 35% y el 40% de las pérdidas ocurren por errores administrativos, malos manejos de los proveedores o fallas al acomodar los productos que se echan a perder rápido, siendo las farmacias y los departamentos de frutas, verduras y carnes los lugares más delicados ante estas fallas.
A diferencia de las cadenas de suministro de bienes duraderos, la logística de alimentos y productos farmacéuticos depende de un control de temperatura ininterrumpido que se deben tener en cuenta en el momento de realizar el forecast y debe ser enriquecido por los equipos de compras y planeación para obtener el mayor margen posible, en el retail, un quiebre en la cadena de frío, ya sea por fallas en los equipos de transporte refrigerado o por cuellos de botella en la recepción en los CEDIS, no solo significa una pérdida económica directa por obsolescencia, sino que introduce riesgos para la salud pública, la capacidad de mantener la trazabilidad y la integridad térmica desde la extracción hasta el anaquel exige niveles de automatización y visibilidad de datos que los sistemas globales (legacy) son incapaces de pronosticar correctamente y de manera consistente.
La revolución de la inteligencia artificial generativa en el retail
La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) ha trascendido rápidamente la fase de experimentación teórica y como todos estos modelos se ponen se entrelazan convenga a lo operativo la cuenta de resultados de los retailers, la inyección de modelos fundamentales en los procesos corporativos no representa simplemente una actualización iterativa de un software de control de inventarios, sino una reestructuración profunda de la arquitectura de la toma de decisiones en los equipos de supply chain. Los análisis prospectivos de firmas consultoras líderes proyectan que la aplicación disciplinada de GenAI en áreas criticas como ventas (Forecasting) , la elaboración de presupuestos, la gestión de pedidos (distrubución) y el servicio al cliente postventa tiene la capacidad matemática de catalizar una expansión de entre 75 y 100 puntos básicos en el beneficio antes de intereses.
En una industria caracterizada por altos volúmenes y márgenes netos pequeños, donde los gastos asociados a las operaciones de ventas y servicios al cliente consumen rutinariamente entre el 5% y el 7% de la estructura de gastos totales, esta expansión del margen representa un salto cualitativo en la rentabilidad y el flujo de caja libre; estudios sobre la madurez tecnológica en América Latina advierten que el 20.55% de las organizaciones identifica la escasez crítica de talento especializado como el principal obstáculo para el despliegue de IA, lo que obliga a las corporaciones a recurrir a consultorías externas y plataformas de Machine Learning Operations (MLOps) basadas en la nube como Celes. A pesar de esto, el 71% de las empresas reconoce el potencial transformador de la IA, y líderes del sector están planificando destinar más del 15% de sus ingresos anuales a proyectos vinculados a esta tecnología.
Planeación de demanda y compras predictivas
La personalización no se limita a la interfaz visual del consumidor o a sugerir productos en un carrito digital, sino que penetra profundamente en la arquitectura de la planeación de la demanda y las compras estratégicas; concebir la personalización exclusivamente como una táctica de marketing es un error directivo grave que condena a las operaciones logísticas a la ineficiencia; los algoritmos predictivos y la Inteligencia Artificial multiagente actúan hoy como orquestadores invisibles que conectan la intención de compra hiper-segmentada directamente con el catálogo, el almacén y las órdenes de resurtido, permitiendo una sincronización precisa entre proveedores, inventarios y fluctuaciones de consumo local.
Anticipar los requerimientos del mercado exige abandonar los modelos de reabastecimiento basados puramente en históricos de ventas lineales, adoptando analítica predictiva que ingiere variables exógenas complejas como el clima, tendencias y comportamientos sociodemográficos para pronosticar la demanda a nivel de SKU y tienda específica; esta precisión algorítmica transforma radicalmente las compras corporativas, pasando de un enfoque reactivo a una previsión avanzada que, según análisis de firmas globales, tiene la capacidad de reducir los errores de pronóstico entre un 20% y un 50%, mitigando el desabasto de productos hasta en un 65%.
El impacto financiero de esta personalización del abastecimiento en América Latina, mitigando frontalmente la merma de productos perecederos al alinear la compra con la tendencia exacta de consumo local; actores líderes como Tiendas Neto en México ya despliegan inteligencia artificial para visibilizar factores externos que impactan la demanda de categorías frescas y ultra-frescas, logrando reducciones drásticas en el desperdicio de alimentos; al modelar escenarios predictivos y monitorear riesgos a lo largo de redes de proveedores, las áreas de compras dejan de ser ejecutores transaccionales para convertirse en analistas estratégicos que evitan la inmovilización de capital y garantizan que el producto exacto esté esperando al consumidor exacto en el momento preciso.
Optimización analítica de la cadena de suministro
La verdadera tracción de la GenAI en el retail para la protección de márgenes reside en la automatización del back-office y las bases de datos de la cadena de suministro, los cuellos de botella administrativos, históricamente dependientes de la captura manual de datos, ineficientes y altamente propensos a la latencia y el error, están siendo reemplazados estructuralmente.
En factores críticos como es la gestión de pedidos por lotes y la coordinación del aprovisionamiento, los grandes modelos de IA ajustados para el retail están siendo desplegados para procesar solicitudes de manera automatizada, la IA identifica, clasifica y extrae automáticamente los códigos de productos (SKUs), identificadores alfanuméricos, cantidades y condiciones de entrega. Esta ingesta masiva de datos no estructurados prepara la información y alimenta directamente los flujos de información entre el Centro de Distribución (CEDI) y la tienda o los módulos de gestión de los sistemas ERP, eliminando la latencia en la entrada de pedidos y generando visibilidad automatizada en segundos.
La creación de "superasistentes" de búsqueda revoluciona la gestión de inventarios y el soporte técnico interno, operando bajo modelos de lenguaje natural como los de Celes, estos asistentes permiten a los gestores de la cadena de suministro, gerentes de tienda y planeadores a cruzar especificaciones, descripciones, políticas corporativas ayudando a responder preguntas de valor que en su día día se encuentra cada una de estas personas. Si un agente de atención al cliente requiere resolver una incidencia, la GenAI provee una síntesis inmediata del historial de la cuenta, incidencias pasadas y casos activos, permitiendo una resolución sin fricciones que evita el costoso escalamiento del ticket.
Operatividad en CEDIS y agilidad logística
Las bodegas de retail ya no son simples lugares para guardar mercancía, en el sector en Latinoamérica, los centros de distribución (CEDI) se han transformado con que usan la tecnología decide el mejor camino para la mercancía, para que los productos lleguen siempre a tiempo a las tiendas incrementando el nivel de servicio.
El reto de la rapidez y la precisión en México y Latam
Ganar en el mercado depende totalmente de qué tan rápido te mueves, algo que los directores de supply chain y abastecimiento vigilan de cerca, para ellos lo más importante ahora es que los pedidos salgan perfectos y sin fallas, también buscan que las entregas sean veloces y que el trabajo en el área de abasto sea lo más eficiente posible para no perder ni un segundo
Tecnología que aprovecha cada rincón
Para lograr estos números y cuidar las ganancias, las compañías están usando equipos modernos de la mano de expertos que están instalando estanterías inteligentes y robots que aprovechan todo el espacio hacia arriba, esto es vital en ciudades grandes como Ciudad de México, São Paulo o Bogotá, donde rentar una bodega es cada vez más caro y no se puede desperdiciar ni un centímetro de espacio. Robots que trabajan contigo lo más nuevo son los robots autónomos que se mueven libremente sin necesidad de cables o guías en el piso, estos equipos usan cámaras y sensores para esquivar obstáculos y trabajar de forma segura junto a las personas, funcionan con baterías de larga duración y ayudan a que los trabajadores reciban los productos directamente en sus manos, lo que sube la productividad hasta un 30% casi de inmediato
El cerebro digital de la bodega
Lo que realmente manda es el software que controla todo, programas como el modulo de distribución de Celes son como un cerebro digital que elimina casi todos los errores en los pedidos y generando ordenes de transferencias hace que el equipo rinda un 60% más, este sistema se puede usar desde la nube y organiza desde la llegada de mercancía hasta la salida rápida sin que nada se detenga en el camino
Inteligencia artificial para decidir mejor
Para que todo funcione como un reloj, existen sistemas que eliminan los cuellos de botella en tiempo real, incluso ya se usa Inteligencia Artificial para que los gerentes puedan preguntarle a la computadora cómo va la operación mediante un chat sencillo, así los datos difíciles se convierten en gráficas fáciles de leer que ayudan a tomar mejores decisiones para el negocio
Elegir la tecnología correcta según tu meta
Los estudios demuestran que automatizar una bodega no es algo que se deba copiar de otros, la tecnología que elijas debe ir de la mano con lo que quieres lograr en el futuro, por eso hemos identificado cuatro perfiles de empresas según su enfoque principal
- Fiabilidad y servicio de entrega: Su prioridad es que el pedido llegue siempre a tiempo, por eso usan tecnología probada que no falle para no quedarle mal al cliente.
- Entregas rentables: Se enfocan totalmente en bajar gastos para que el negocio sea más rentable y buscan recuperar su inversión lo más rápido posible.
- Logística escalable para el crecimiento: Prefieren sistemas que se puedan ampliar fácilmente para abrir más sucursales o vender más sin que la operación se detenga
- Desarrollo de plataformas logísticas: Empresas más grandes que convierten su logística en un servicio para otros, sacándole provecho a su infraestructura para generar más ganancias.
El peligro de usar sistemas viejos cuando comparas estas nuevas herramientas con las bodegas tradicionales, te das cuenta de que lo viejo ya no aguanta el ritmo, los sistemas antiguos se hicieron para mover grandes volúmenes poco a poco hacia las tiendas, pero hoy colapsan cuando llega la quincena o una temporada de muchas ventas, lo que antes tomaba 8 horas de trabajo manual ahora se resuelve en menos de 3 horas gracias a los a un software que usan IA aplicada en retail.
La barrera de la tecnología del pasado las empresas que siguen usando programas o maquinaria de los años noventa simplemente ya no pueden competir, no tienen la velocidad necesaria y terminan quedándose sin mercancía en el anaquel, lo que las deja fuera de la jugada frente a competidores que ya están conectados y operando en tiempo real.
¿Por qué fallan los proyectos de Inteligencia Artificial?
Muchas empresas se emocionan con la IA pero sus proyectos fracasan porque intentan instalar tecnología del futuro en organizaciones con formas de trabajar del pasado, no se puede tener un cerebro digital rápido si la empresa todavía se mueve con procesos lentos y jefes que quieren controlar cada pequeño detalle, para que la IA funcione, la empresa debe cambiar su forma de pensar y dejar que los datos fluyan libremente entre todas las áreas.
Las dos reglas para saber dónde estás parado
Para no perderte, Harvard dice que debes fijarte en dos cosas: cuánto control tienes sobre tu producto (desde que se fabrica hasta que llega al cliente) y cuánta tecnología diferente eres capaz de manejar al mismo tiempo, dependiendo de eso, existen cuatro formas de usar la IA para ganar dinero
- Arreglos rápidos y directos: Si no controlas toda la cadena y usas poca tecnología, lo mejor es usar la IA para problemas específicos, como ajustar precios automáticamente o detectar fraudes en los pagos, es como poner un parche inteligente que mejora una sola parte del negocio
- Dominio total de tu propia red: Si controlas todo tu proceso de fabricación y venta, la IA se vuelve tu mejor aliada para automatizar tu propia red de suministro, usas tus propios datos para crear una ventaja que tu competencia no puede copiar porque ellos no ven lo que pasa dentro de tu empresa
- Trabajo en equipo digital: En el retail moderno dependes de repartidores, bancos y proveedores externos, aquí la IA sirve como un pegamento que une la información de todos para predecir cuándo habrá mucha demanda y evitar que falte producto, ayudando a que todos los socios ganen juntos
- Dueños del mercado: Este es el nivel de los gigantes del e-commerce, aquí la IA es el corazón del negocio y controla desde las rutas de entrega hasta la publicidad que ven los clientes, la empresa pone las reglas y todos los demás (vendedores y proveedores) se adaptan a su tecnología
El error más común de los jefes es sobre fracaso que llega cuando los resultados de gigante tecnológico pero todavía tienen equipos que trabajan aislados y no saben usar los datos, no sirve de nada contratar a un "experto en IA" si no tiene presupuesto ni apoyo de los demás jefes, para tener éxito, todos, desde los dueños hasta los que operan en bodega, deben entender cómo ayuda la IA en su trabajo diario
Aunque la tecnología sea avanzada, lo que realmente hace la diferencia es el juicio humano, la ética y la creatividad para resolver problemas que las máquinas no entienden, además, hay que recordar que la IA no siempre quita trabajo, a veces lo acelera tanto que puede cansar a la gente, por eso el papel de los líderes es usar la tecnología para ayudar a las personas y no para agotarlas.
El mundo real contra la logística, el reto de sobrevivir en Latinoamérica
Puedes tener la mejor tecnología en la nube, pero todo eso se pone a prueba cuando te enfrentas al clima, a las carreteras en mal estado y a la falta de luz en nuestra región, en Latinoamérica la logística no ocurre en un laboratorio controlado, por eso las empresas ya no pueden confiar en tener "lo justo" para el día, ahora deben prepararse con anticipación para lo inesperado si quieren sobrevivir
El clima enemigo de la frescura
Cuando llegan heladas fuertes o tormentas, como las que afectan el norte de México, no solo se pierden cosechas de maíz o trigo, sino que se rompe todo el camino del producto hacia el cliente, si un camión se queda varado en la nieve o se va la luz en una bodega refrigerada, la comida o las medicinas se echan a perder, esto es un riesgo de salud, por eso hoy se necesitan sensores inteligentes y mapas con IA que desvíen los camiones en tiempo real para salvar la mercancía.
Esto conlleva a que los Lead times se extiendan y por ende en las diferentes sucursales y/o tiendas en ciudades como Sao Paulo, Ciudad de México o Bogotá puedan generar desabastecimiento o quiebres que son difíciles de prever, teniendo en cuenta que la tecnología esta a favor del entorno productivo los software tienen en cuenta estas variables y estacionalidades inherentes al día a día de cada región y mercado llevando consigo conocimiento a los algoritmos de Machine Learning que tendrán en cuenta para el forecast eventos atípicos “ruido” que puedan intervenir en definir la sugerencias en perecederos.
Eventos atípicos
En México y el resto de la región, el consumo se mueve por impulsos, las "quincenas", el Buen Fin o el Hot Sale generan olas de compras que hacen colapsar a las tiendas que usan sistemas viejos, para que te des una idea, el Buen Fin ha llegado a vender un 26% más de lo esperado, dejando a muchos sin stock junto con los retos de infraestructura y la falta de manos expertas a todo esto hay que sumarle que en México el 55% de las exportaciones pasan por solo cinco puentes fronterizos que siempre están llenos, además, la mayoría de los parques industriales sufren por falta de luz o gas, lo que frena el crecimiento, pero el problema más grave es que el 70% de las empresas no encuentran ingenieros o expertos en datos para manejar estas nuevas tecnologías.
La IA como salvavidas, no como lujo
Al final, usar inteligencia artificial no es solo para ahorrar dinero, es la única forma de seguir operando cuando no hay suficiente personal calificado y cuando el entorno es tan difícil, la tecnología se vuelve el mecanismo de defensa para que las empresas no desaparezcan ante los problemas del día a día en Latinoamérica, esto nos lleva pensar y replantear procesos de gestión del cambio en las compañías que permitan adopción nuevas tecnologías como Celes al servicio de equipos altamente calificados, esto les permitirá tomar mejores decisiones basadas en datos.
Conclusión
En el mercado de Latinoamérica no hay espacio para confiarse ni para perder el tiempo con procesos lentos, creer que las cosas se van a quedar como están es el primer paso para desaparecer frente a competidores que ya toman decisiones a la velocidad de la luz, hoy en día, dejar la inteligencia artificial para después o seguir operando tus bodegas a mano es un riesgo financiero que no te puedes permitir, el talento es difícil de encontrar, las carreteras fallan y el cliente de hoy no perdona un error, por eso, el uso inteligente de la tecnología será lo que decida quiénes dominarán el mercado y quiénes serán solo un mal recuerdo, la orden es clara o usas la tecnología para dominar el caos de la cadena de suministros, o el entorno terminará por devorar tu operación
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