El próximo salto de las empresas: entender mejor al comprador, con ayuda de la IA

El ministro de Industria y Comercio, Marco Riquelme, en la inauguración de la Expo Capasu 2026.

El especialista internacional Jean-Marc Ziegler fue uno de los disertantes del XXVII Encuentro de Capacitación de Retailers, en el marco de la Expo Capasu 2026. El experto en shopper marketing, retail y trade management analizó cómo la inteligencia artificial está transformando la manera en que las empresas conocen a sus consumidores, toman decisiones y generan oportunidades de negocio.

La inteligencia artificial está modificando la forma en que las empresas se relacionan con sus clientes. Pero, para Jean-Marc Ziegler, el verdadero desafío no está simplemente en incorporar nuevas herramientas tecnológicas, sino en utilizar la información disponible para comprender mejor al consumidor y convertir ese conocimiento en decisiones concretas.

El especialista, PhD (c), MBA y MSc., es founding partner y CEO de The Retail Factory y asesora a compañías como L’Oréal, Coca-Cola y Nestlé. En esta entrevista plantea que la IA puede llevar a las empresas de un modelo basado en reaccionar frente a lo que ya ocurrió a otro capaz de anticipar necesidades, detectar oportunidades y tomar decisiones en tiempo real.

—La inteligencia artificial está transformando prácticamente todas las industrias. ¿Cuál considera que será el mayor cambio que experimentarán las empresas y los retailers en los próximos cinco años?

—El mayor cambio será el paso desde un negocio que reacciona a lo que ya ocurrió hacia uno capaz de anticiparse y tomar mejores decisiones en tiempo real. Las empresas podrán comprender mejor qué necesita cada consumidor, optimizar precios y promociones, anticipar la demanda, reducir quiebres de stock y ofrecer asistencia personalizada tanto en los espacios físicos como en los canales digitales.

En otras palabras, veremos el desarrollo de una “venta aumentada”: personas, equipos y negocios apoyados por inteligencia artificial para trabajar más rápido, con mayor precisión y mejor información.

La ventaja no estará solamente en automatizar tareas, sino en transformar los datos en mejores oportunidades de venta, mayor eficiencia y una experiencia más relevante para el cliente.

—Muchas empresas ya recopilan grandes volúmenes de información sobre sus clientes. ¿Qué diferencia existe entre tener datos y realmente comprender al consumidor mediante inteligencia artificial?

—Tener datos significa saber qué se vendió, a qué precio, en qué momento y, eventualmente, quién realizó la compra. Comprender al consumidor significa explicar por qué ocurrió esa compra, qué necesidad intentaba resolver, cuál era su misión de compra y qué factores influyeron en su decisión.

La inteligencia artificial permite conectar distintas fuentes de información —transacciones, tráfico, ubicación, comportamiento digital, entorno competitivo y características de los establecimientos— para identificar patrones, segmentar oportunidades y realizar predicciones.

El dato aislado describe el pasado; el insight permite decidir qué hacer después.

La clave es no quedarse en la cantidad de información. Una empresa comprende realmente al consumidor cuando puede convertir los datos en decisiones accionables sobre surtido, precio, promoción, comunicación, experiencia y disponibilidad.

—¿Cuáles son las aplicaciones de inteligencia artificial que hoy pueden generar resultados más rápidos y medibles para una empresa?

—Hoy existen cuatro áreas con resultados especialmente concretos.

La primera es la optimización de precios y promociones. La IA permite analizar elasticidades, canibalización y retorno promocional para decidir qué producto promover, con qué mecánica y con qué objetivo: volumen, ingresos o margen. En el caso presentado durante el foro, esta disciplina permitió identificar promociones mucho más rentables y generar ahorros millonarios.

La segunda es la atención asistida por inteligencia artificial mediante chatbots disponibles las 24 horas en sitios web y canales de comercio electrónico. Estas herramientas pueden orientar al consumidor, responder preguntas y ayudarlo a elegir, mejorando la experiencia y la conversión.

La tercera es la gestión inteligente de activos. Equipos como refrigeradores o máquinas de venta pueden informar sobre ubicación, temperatura, inventario, ventas, cumplimiento del planograma y necesidades de reposición.

La cuarta es la inteligencia territorial y de establecimientos: identificar, caracterizar y segmentar puntos de venta según tráfico, potencial, entorno, reputación y tipo de consumidor, para asignar mejor los recursos comerciales.

Estas aplicaciones muestran que la IA no es solamente una herramienta de automatización. También puede convertirse en una herramienta para mejorar decisiones comerciales y generar resultados concretos.

—Para las empresas que recién comienzan este camino, ¿por dónde deberían empezar para incorporar inteligencia artificial sin realizar grandes inversiones iniciales?

—Deberían comenzar por un problema de negocio concreto, no por la tecnología. Por ejemplo: reducir quiebres de stock, mejorar el retorno de las promociones, responder más rápido a los clientes o aumentar la productividad de una categoría.

El paso siguiente es elegir un caso de uso pequeño, con datos disponibles y un indicador claro de éxito. Puede ser un chatbot para una categoría, el análisis de un calendario promocional o un piloto en un grupo reducido de establecimientos.

La recomendación es validar primero el impacto, aprender de la implementación y después escalar.

También es fundamental preparar a los equipos. Las principales barreras no son solamente tecnológicas: las empresas necesitan entender qué puede hacer la IA, cómo incorporarla a sus procesos y cómo proteger su información y propiedad intelectual.

Empezar pequeño, medir y escalar suele ser mucho más efectivo que realizar una gran inversión sin un objetivo comercial definido.