Desbloquea el poder de los datos con la modernización de software
La forma en que las empresas hablan de datos ha cambiado. Para los CTO y líderes tecnológicos, ya no es solo una cuestión de infraestructura: los..
Imagina un día cualquiera en el retail. Una promoción inesperada dispara la demanda online, mientras en las tiendas físicas los puntos de venta se saturan. El equipo de logística corre para mantener el ritmo y, entre tanto, los clientes esperan que la experiencia sea perfecta en todos los canales. Todo esto sucede en cuestión de horas, y la organización debe reaccionar casi en tiempo real.
La realidad es que muchas veces lo que lo impide no es la falta de talento ni de ideas, sino los sistemas legacy en retail. Plataformas que alguna vez fueron innovadoras y fiables, pero que hoy se sienten como un corsé: seguras, sí, pero demasiado rígidas para un entorno tan cambiante.
Aquí es donde la modernización se convierte en un tema ineludible. Y la inteligencia artificial (IA), lejos de ser solo un nuevo “buzzword”, empieza a jugar un papel inesperado: no solo acelera la urgencia de cambiar, sino que ofrece herramientas concretas para hacerlo con menos fricción y más visión de futuro.
El peso de los sistemas legacy en el retail
Durante años, el retail ha construido sus sistemas pieza a pieza, respondiendo a urgencias más que a estrategias. El resultado: arquitecturas fragmentadas, bases de datos duplicadas y procesos que funcionan… hasta que dejan de hacerlo.
Conectar lo viejo con lo nuevo se convierte en un arte lleno de parches temporales. Y lo más preocupante: mientras la tecnología avanza, los sistemas heredados permanecen inmóviles, incapaces de adaptarse a cambios tan rápidos como los del consumidor moderno.
Como resumía Nuno Miller, Digital COO en N Brown Group:
“Pasamos de equipos temporales basados en proyectos a equipos de producto de larga duración. Fue entonces cuando realmente empezamos a entregar valor de forma más rápida y sostenible”.
Nuno Miller, Digital COO en N Brown Group
Su experiencia refleja bien el dilema: el retail no puede detenerse, y modernizar sin romper lo que sostiene el negocio exige un equilibrio casi quirúrgico.
Tres velocidades de transformación digital con IA
La modernización en retail no ocurre de una sola vez. Más bien se despliega en tres velocidades distintas, todas conviviendo en la misma organización. La buena noticia es que la IA puede aportar valor en cada una.
Operación diaria con IA
Aquí lo más importante es que lo crítico no falle. La IA actúa como un sistema nervioso, anticipando anomalías en POS, detectando caídas de rendimiento en campañas masivas o corrigiendo desviaciones en inventario antes de que se conviertan en problemas. El resultado: menos incidentes, más estabilidad y equipos con más tiempo para pensar en mejoras reales.
Innovación continua en retail
El negocio pide nuevas funcionalidades todo el tiempo: ajustes en promociones, experiencias omnicanal, personalización online. La IA se convierte en copiloto de los equipos, sugiriendo código, generando tests, validando reglas de pricing o acelerando pruebas A/B. Así, las ideas del negocio se transforman en entregas más rápidas y con menos fricción.
Transformaciones estratégicas con IA
Migrar un ERP o rediseñar un motor de pricing sin parar la operación parece imposible. Aquí la IA ayuda a entender el sistema heredado, mapear dependencias invisibles y reducir la incertidumbre. No sustituye la experiencia del equipo, pero sí les da una brújula para avanzar con seguridad en proyectos de meses o años.
La deuda técnica en retail: el enemigo silencioso
Pero incluso con estas tres velocidades, hay un obstáculo que amenaza cualquier esfuerzo: la deuda técnica. No aparece en los dashboards de revenue, pero erosiona la capacidad de evolucionar.
El retail es especialmente vulnerable. Cada nueva promoción, canal o integración puede añadir más complejidad al código, y lo que hoy parece un avance mañana se convierte en un freno.
Aquí la IA vuelve a ser aliada: identifica “hotspots” en bases de código, sugiere refactorizaciones, documenta sistemas olvidados y ayuda a priorizar qué deuda atacar primero. Integrar esta reducción en cada sprint no es opcional: es lo que garantiza que la innovación no se construya sobre terreno inestable.
Innovación en retail como músculo cotidiano
Durante mucho tiempo, innovar se veía como un lujo: algo reservado para laboratorios aislados, fuera de la operación diaria. Pero el retail no puede permitirse esa desconexión. La innovación tiene que estar en la tienda, en la logística, en el ecommerce.
La IA en retail permite convertir la innovación en un músculo cotidiano. No hacen falta grandes proyectos iniciales: pequeños pilotos de reposición automática de stock, personalización de recomendaciones o análisis de sentimiento en reseñas ya ofrecen impacto directo.
Estructuras como AI Incubators internos o hackathons orientados a problemas reales funcionan siempre que no se queden en demos brillantes, sino que pasen rápido a pruebas en producción. Lo que diferencia a las organizaciones que avanzan es que experimentan en pequeño, validan rápido y escalan lo que aporta valor.
Datos como cimiento para la IA en retail
Hay una verdad incómoda: la IA solo es tan buena como los datos que la alimentan. Y en retail, los silos, duplicados y errores son la norma.
Antes de escalar modelos sofisticados, hay que trabajar en integración, calidad y gobernanza de datos. Aquí la IA también aporta, auditando bases heredadas, limpiando duplicados y conectando sistemas que “hablan idiomas distintos”.
Como señalaba Qaiser Mazhar, CTO de AsdaX:
“Si no estás midiendo, no puedes mejorar nada”.
Qaiser Mazhar, CTO de AsdaX
Los cimientos de datos sólidos no son glamorosos, pero sin ellos la IA se convierte en humo.
Cuidado con el “AI washing” en el retail
El entusiasmo actual por la inteligencia artificial también trae riesgos. Implementar chatbots o predicciones sin un propósito real genera costes ocultos, dispersa la atención y no mejora ni la experiencia del cliente ni la eficiencia operativa.
La pregunta que cada CTO debería hacerse no es “¿dónde podemos poner IA?”, sino:
- ¿Mejora la experiencia del cliente?
- ¿Aporta eficiencia tangible?
- ¿Ayuda a mis equipos a trabajar mejor?
Si la respuesta no es clara, probablemente no merezca la pena. En un sector de márgenes estrechos como el retail, cada iniciativa debe justificar su impacto con datos.
Conclusión
La modernización en retail no se trata de reemplazar sistemas de la noche a la mañana. Es un viaje continuo donde la IA actúa como catalizador: automatizando lo rutinario, anticipando lo crítico y aportando claridad en terrenos inciertos.
Pero la IA no es la meta, es el medio. La verdadera modernización ocurre cuando los equipos logran moverse más rápido, con menos deuda técnica, con datos confiables y con capacidad de experimentar cada día.
El futuro del retail no lo definirá quién tenga más algoritmos, sino quién sea capaz de extraer más valor real de ellos, conectándolos con la operación y con la experiencia del cliente.
En definitiva, en retail modernizar más allá del legacy no es solo cuestión de tecnología: es diseñar una cultura capaz de aprender, adaptarse y evolucionar más rápido que el resto. Y en esa tarea, la IA no es la solución mágica, pero sí puede ser el punto de apoyo que cambie el rumbo.
