El sector minorista atraviesa una fase de transición definida por la integración de sistemas de procesamiento de datos y la automatización de la toma de decisiones. El estudio de Tata Consultancy Services (TCS), titulado “Perceptive Retail: The TCS Global Retail Outlook“, presenta un registro del estado de la industria basado en la consulta a más de 800 ejecutivos del sector en 18 países. Los datos recolectados indican que el uso de la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una fase de experimentación para convertirse en un componente del plan estratégico de las organizaciones.
La investigación divide la muestra por subsectores, identificando una presencia del 21% en establecimientos de comestibles y farmacias, un 18% en moda y artículos para el hogar, un 20% en ferretería, un 20% en restaurantes de servicio rápido y un 21% en el segmento de electrónica. Esta distribución permite observar un comportamiento sectorial donde la tecnología se aplica a funciones de inventario, logística y atención al cliente. De acuerdo con Krishnan Ramanujam, presidente del Consumer Business Group en TCS”: “El futuro del comercio minorista no se trata solo de adaptarse al cambio, sino también de anticiparlo”.
El estado de la adopción de IA en el sector minorista
La implementación de sistemas autónomos presenta un ritmo de ejecución que no coincide con las proyecciones de inversión de las juntas directivas. Según los registros del informe, el 85% de las empresas minoristas no ha iniciado la fase de implementación ni cuenta con planes para integrar sistemas de inteligencia artificial multi-agente. Esta tecnología, que permite la coordinación de múltiples procesos de forma autónoma, se mantiene como una proyección técnica para la mayoría de los participantes.
Actualmente, el 51% de las organizaciones identifica el uso de asistentes virtuales y sistemas de mensajería automatizada como su principal iniciativa en el área de inteligencia artificial para el año 2026. Esta cifra indica una concentración en herramientas de interacción con el usuario en lugar de sistemas integrados en la cadena de suministro o la gestión financiera. El análisis de los datos permite establecer que solo el 24% de los minoristas utiliza actualmente la inteligencia artificial para la ejecución de decisiones autónomas dentro de su flujo de trabajo.
Tabla 1: Métricas de implementación de Inteligencia Artificial (2026)
| Categoría de Implementación | Porcentaje de Adopción | Estado de Ejecución |
| Uso de IA para decisiones autónomas | 24% | Fase operativa activa |
| Implementación de asistentes y chats | 51% | Principal iniciativa estratégica |
| Sistemas de IA multi-agente | 15% | En fase de planificación o inicio |
| Ausencia de planes para sistemas multi-agente | 48% | Sin intención de adopción |
La adopción de estas tecnologías responde a objetivos de crecimiento financiero. El estudio señala que el 40% de los ejecutivos busca el aumento de la rentabilidad a través de la optimización tecnológica, mientras que el 31% se enfoca en la retención de usuarios mediante programas de lealtad. El 28% restante dirige sus recursos hacia la reducción de costos operativos y la eficiencia en los procesos internos.
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La brecha entre la intención estratégica y la ejecución operativa
La disparidad entre los objetivos definidos por la dirección y la capacidad técnica de las organizaciones representa uno de los hallazgos del informe de TCS. Si bien el uso de inteligencia artificial adaptativa para la toma de decisiones ocupa el segundo y tercer lugar en la lista de prioridades estratégicas de los minoristas, la integración real en la cadena de valor se mantiene en niveles iniciales.
Un área con un despliegue medible es la logística de suministros. El 39% de los minoristas aplica sistemas de detección de demanda basados en inteligencia artificial para fortalecer la resiliencia de su cadena de transporte y almacenamiento. Este uso permite la reacción ante cambios en el mercado y movimientos de la competencia en tiempo real, una capacidad que los ejecutivos valoran como central para el periodo 2026.
La gestión de los datos de lealtad también presenta una subutilización en términos porcentuales. Solo el 37% de las empresas emplea la información de sus programas de fidelización para definir estrategias de canales de venta o experiencias en el punto físico. En contraste, el 45% utiliza estos mismos datos para la asignación de precios y la ejecución de promociones temporales. Esta diferencia indica una preferencia por el uso táctico de los datos en lugar de un uso estructural para el diseño de la red de tiendas.
Tabla 2: Aplicación de datos de lealtad en la toma de decisiones
| Uso de la Información de Lealtad | Porcentaje de Aplicación | Área de Impacto |
| Definición de precios y promociones | 45% | Gestión comercial |
| Estrategias de canales y tiendas | 37% | Planificación física |
| Detección de demanda en suministros | 39% | Logística |
Esta brecha se atribuye a la falta de una arquitectura de datos unificada que permita el flujo de información entre departamentos. De acuerdo con Cheenttan Voraa, director global de Consultoría Minorista en TCS, en el apartado sobre inteligencia empresarial del estudio: “El sector minorista ha alcanzado una coyuntura crítica, donde los líderes reconocen la IA como esencial, pero permanecen en una etapa temprana en la construcción de una verdadera inteligencia empresarial”.
El papel de los líderes en la optimización de procesos
El informe de TCS identifica un grupo de organizaciones denominadas “Pacesetters”, que representan el 34% de la muestra total. Estas empresas se caracterizan por una mayor tasa de adopción de tecnologías avanzadas y una orientación hacia la automatización integral de procesos operativos y comerciales. A diferencia de las empresas clasificadas como “Seguidores”, los Pacesetters priorizan la inversión en sistemas de IA que impactan directamente en la eficiencia de la fuerza laboral y el inventario.
La diferencia en la ejecución técnica entre estos dos grupos es cuantificable en áreas como la programación de la demanda y el personal. Los Pacesetters presentan una tasa de uso del 46% en sistemas de programación de inventario frente al 38% de los Seguidores. En el ámbito de la gestión de empleados, el 40% de los líderes aplica herramientas de planificación horaria automatizada, comparado con el 32% del resto del mercado.
Tabla 3: Comparativa de adopción tecnológica: Pacesetters vs Seguidores
| Capacidad Tecnológica | Pacesetters | Seguidores | Diferencia Porcentual |
| Programación de inventario y demanda | 46% | 38% | 8% |
| Planificación de la fuerza laboral | 40% | 32% | 8% |
| Precios dinámicos basados en IA | 37% | 30% | 7% |
| Cajas automáticas y tiendas sin cajeros | 28% | 19% | 9% |
El enfoque de los Pacesetters se dirige hacia la generación de ingresos y la creación de nuevos modelos de negocio, mientras que las empresas rezagadas concentran sus esfuerzos en la reducción de gastos mediante la optimización de procesos existentes. El uso de precios dinámicos, que permite ajustar el valor de los productos según las condiciones del mercado en tiempo real, es utilizado por el 37% de los Pacesetters. Estas cifras sugieren que la ventaja competitiva en el sector minorista se establece mediante la capacidad de procesar señales de mercado con mayor velocidad que el promedio de la industria.
Desafíos estructurales: costos, talento y ciberseguridad
La transformación tecnológica del sector minorista encuentra obstáculos en variables económicas y humanas. El estudio de TCS identifica las presiones financieras como la principal barrera para el éxito de las iniciativas digitales. El aumento en los costos operativos, derivado de la inflación y la inversión requerida en infraestructura, limita la capacidad de los minoristas para desplegar sistemas de inteligencia artificial a escala empresarial.
El segundo factor crítico es la carencia de personal con habilidades técnicas y digitales. Los minoristas reportan dificultades para encontrar empleados capaces de operar y supervisar sistemas de inteligencia artificial generativa o modelos de predicción. Solo el 33% de las organizaciones encuestadas considera que los programas de alfabetización digital para su personal actual son un mecanismo para la transformación organizacional y la actualización del talento.
En el ámbito de la seguridad, la protección de los datos de los usuarios se presenta como un requisito para mantener la continuidad del negocio. Los sistemas de ciberseguridad basados en modelos predictivos se perfilan como la herramienta para mitigar riesgos en un entorno donde las transacciones digitales y móviles han dejado de ser opcionales para convertirse en el estándar de interacción. La investigación señala que el 28% de los minoristas en regiones como Estados Unidos identifica la brecha de habilidades como su mayor obstáculo interno.
Tabla 4: Obstáculos identificados por los ejecutivos minoristas
| Rango de Importancia | Desafío Estratégico | Factor de Impacto |
| 1 | Presiones financieras y costos operativos | Disponibilidad de capital |
| 2 | Brecha de habilidades en la fuerza laboral | Ejecución de proyectos |
| 3 | Adopción y resistencia tecnológica | Cultura organizacional |
| 4 | Ciberseguridad y protección de datos | Integridad del sistema |
La gestión del cambio dentro de las estructuras organizativas también representa una dificultad. El informe indica que las prioridades contrapuestas dentro de los comités de dirección generan retrasos en el diseño de estrategias integradas de inteligencia artificial. Este fenómeno impide la transición de experimentos aislados hacia una inteligencia omnipresente en toda la cadena de valor del comercio minorista.
La relación con el consumidor en el periodo 2025-2026 se define por la personalización de la experiencia de compra en todos sus puntos de contacto. Las empresas minoristas dirigen sus inversiones hacia la creación de conexiones con los usuarios antes, durante y después de la transacción. Los programas de lealtad actúan como el motor para la recolección de datos primarios, permitiendo el diseño de ofertas exclusivas y servicios de conveniencia como entregas rápidas o ventanas de devolución ampliadas.
El ecosistema del cliente: lealtad y omnicanalidad basada en datos
Sin embargo, el aprovechamiento de estos datos se mantiene fragmentado. Mientras que los sistemas de pago digitales y móviles son considerados esenciales para reducir la fricción en el proceso de compra, la aplicación de la analítica predictiva para inferir necesidades de los clientes a partir de señales de contexto es aún un objetivo aspiracional para la mayoría de las empresas. La investigación sugiere que los minoristas que logren integrar la inteligencia en cada fase de la experiencia del cliente obtendrán una posición de resiliencia ante la volatilidad del mercado.
La omnicanalidad, entendida como la integración de las tiendas físicas y las plataformas digitales, demanda una infraestructura que soporte la visibilidad de inventarios en tiempo real. Solo mediante la automatización de flujos de trabajo y la reducción de la intervención manual en procesos administrativos, las organizaciones podrán destinar sus recursos humanos a funciones de innovación y juicio crítico. De acuerdo con Cheenttan Voraa en las recomendaciones finales del estudio: “Requiere inversiones en tecnología, talento conocedor de IA y modelos operativos mejorados para avanzar hacia una verdadera inteligencia empresarial”.
Los datos del estudio “Perceptive Retail: The TCS Global Retail Outlook” establecen que la industria minorista se encuentra en una etapa de definición técnica. El uso de asistentes y modelos básicos de inteligencia artificial representa la base de una transformación que, para el año 2026, busca alcanzar la autonomía en la toma de decisiones y la optimización dinámica de la cadena de valor global. La transición hacia una empresa perceptiva depende de la capacidad del sector para superar las restricciones financieras y cerrar la brecha de talento digital que actualmente limita el despliegue de las capacidades tecnológicas disponibles.
Recomendaciones de uso de la IA en el sector retail
El despliegue de inteligencia artificial en la cadena de suministro global para el periodo 2025-2026 trasciende la simple automatización de tareas repetitivas para enfocarse en la creación de sistemas con capacidad de razonamiento y toma de decisiones autónomas. De acuerdo con el estudio, la transición hacia una cadena de suministro perceptiva requiere la integración de múltiples señales de mercado y una arquitectura de datos unificada que elimine los silos operativos.
Las recomendaciones técnicas se dividen en cinco pilares estratégicos que permiten a las organizaciones minoristas pasar de procesos reactivos a operaciones proactivas y resilientes.
1. Optimización de inventarios mediante alocación impulsada por IA
La gestión del capital de trabajo depende de la precisión en la distribución de existencias. El informe señala que el 43% de los minoristas identifica la implementación de estrategias de alocación impulsadas por inteligencia artificial como su método principal para optimizar el inventario. Esta recomendación técnica se basa en el procesamiento de patrones de demanda local y la capacidad de los estantes en tiempo real, evitando el exceso de existencias en nodos de distribución ineficientes.
El uso de modelos de aprendizaje automático permite refinar la precisión de los pronósticos de demanda, una medida adoptada por el 42% de los ejecutivos consultados. Según el estudio “Perceptive Retail: The TCS Global Retail Outlook”, en su apartado sobre optimización de capital: “La implementación de estrategias de alocación impulsadas por IA que consideran patrones de demanda locales y espacio en los estantes es esencial para asegurar que los productos correctos estén en los lugares correctos en el momento adecuado”.
Tabla 5: Métodos de optimización de inventario y capital de trabajo (2026)
| Estrategia Técnica | Porcentaje de Adopción | Objetivo Operativo |
| Alocación impulsada por IA (Demanda Local) | 43% | Precisión en distribución |
| Mejora en precisión de pronósticos | 42% | Reducción de exceso de inventario |
| Reabastecimiento Justo a Tiempo (JIT) | 36% | Eficiencia en categorías de alta rotación |
| Optimización de términos de pago (Pacesetters) | 36% | Gestión de flujo de caja |
2. Arquitecturas de cumplimiento y redes de distribución ágiles
La creación de redes de cumplimiento flexibles es la respuesta técnica a la volatilidad de los mercados actuales. El 33% de los minoristas recomienda construir redes que incluyan centros de micro-cumplimiento (micro-fulfillment) y estrategias de envío desde la tienda (ship-from-store). Estas configuraciones permiten reducir los tiempos de entrega y los costos de transporte al acercar el inventario al consumidor final.
Para fortalecer esta infraestructura, el 39% de las organizaciones propone el despliegue de sistemas de detección de demanda (demand sensing) impulsados por IA. Estos sistemas analizan señales externas como el clima, tendencias en redes sociales y eventos locales para ajustar los niveles de inventario antes de que ocurran los picos de demanda. Los Pacesetters o líderes tecnológicos son un 41% más propensos a utilizar modelos de aprendizaje automático que mejoran continuamente la precisión de estos pronósticos.
Establecer amortiguadores de inventario estratégico para productos críticos es una medida técnica que el 30% de los minoristas aplica para mitigar riesgos en la cadena de suministro. Esta acción se complementa con la diversificación de la base de proveedores en diferentes geografías para reducir la dependencia de fuentes únicas.
3. Sistemas multi-agente: la nueva frontera en la coordinación de proveedores
La orquestación multi-agente (MAS, por sus siglas en inglés) se identifica como la fase avanzada de la inteligencia artificial empresarial. Mientras que el 85% de los minoristas aún no ha implementado estos sistemas, su recomendación técnica es central para gestionar cadenas de suministro complejas donde se requiere la coordinación de múltiples proveedores de forma autónoma.
Los sistemas multi-agente dividen los flujos de trabajo en unidades especializadas que pueden razonar, interpretar señales complejas y actuar sin intervención humana constante. En el contexto de la cadena de suministro, estos agentes pueden monitorear la demanda y disparar órdenes de compra o gestionar excepciones logísticas en tiempo real. El informe de TCS, en su sección de recomendaciones estratégicas, afirma: “Donde la IA monolítica tradicional lucha con razonamientos de múltiples pasos y entornos dinámicos, los sistemas multi-agente descomponen los flujos de trabajo en unidades especializadas que pueden adaptarse y escalar”.
La adopción de esta tecnología permite pasar de la automatización de procesos simples a la autonomía operativa total. Las organizaciones que logren implementar agentes de dominio con parámetros de control (guardrails) y KPIs definidos podrán reducir la latencia en la toma de decisiones críticas.
4. Habilitación de datos y modernización del núcleo digital
El éxito de cualquier sistema de inteligencia artificial en la logística depende de la calidad de la infraestructura de datos subyacente. El 35% de los minoristas recomienda la creación de plataformas de datos unificadas que integren todas las fuentes operativas y de clientes. La migración de sistemas heredados (legacy) a arquitecturas nativas de la nube es un requisito para obtener la escalabilidad y velocidad necesarias en el procesamiento de grandes volúmenes de información.
La inteligencia artificial generativa (Gen AI) se posiciona como un acelerador para la documentación de procesos y el desarrollo de código, facilitando la modernización del núcleo digital. El 38% de los ejecutivos utiliza Gen AI para agilizar la habilitación de datos. El objetivo técnico es transformar los datos en “productos de datos unificados” que sean seguros, gobernados y compartidos entre las distintas funciones de la empresa.
Tabla 6: Prioridades técnicas para la modernización digital (2026)
| Iniciativa Tecnológica | Porcentaje de Prioridad | Función en la Cadena de Suministro |
| IA Generativa para documentación y código | 38% | Aceleración de transformación |
| Plataformas de datos unificadas | 35% | Integración de silos operativos |
| Arquitecturas nativas de la nube | 35% | Escalabilidad y velocidad |
| IA multimodal (imágenes, documentos, voz) | Recomendado | Extracción de valor de datos no estructurados |
5. Resiliencia mediante ciberseguridad autónoma en la cadena de suministro
La interconexión de la cadena de suministro con proveedores y socios externos aumenta la superficie de ataque para las organizaciones. El 54% de los minoristas recomienda el despliegue de plataformas de ciberseguridad impulsadas por inteligencia artificial que detecten y respondan a amenazas en tiempo real con mínima intervención humana. Estas plataformas están diseñadas para proteger datos sensibles a escala y asegurar la continuidad de las operaciones logísticas frente a intentos de intrusión.
La implementación de arquitecturas de seguridad de “confianza cero” (Zero Trust) es una medida técnica para asegurar sistemas en la nube, quioscos en tiendas y dispositivos de borde (edge) como sensores de inventario. El 43% de los minoristas prioriza la extensión de estos protocolos en toda su red operativa. Krishnan Ramanujam, en el prólogo del reporte, destaca la importancia de este enfoque: “Significa fomentar la confianza, asegurando que la tecnología sirva tanto al negocio como a los consumidores de manera transparente y ética”.
La automatización del monitoreo de cumplimiento mediante inteligencia artificial permite a las empresas seguir las regulaciones cambiantes de privacidad de datos y auditar sus sistemas internos de forma continua. Este blindaje tecnológico es indispensable para que la cadena de suministro opere como un sistema perceptivo, capaz de inferir necesidades y anticipar riesgos sin comprometer la integridad de la información empresarial.
