Imagina un día cualquiera en un retail. Una promoción tiene enorme éxito y dispara la demanda online, mientras que en las tiendas físicas los puntos de venta se saturan. El equipo de logística se activa 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 está obligada a reaccionar y satisfacer la demanda 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 son como un corsé: seguras, sí, pero demasiado rígidas para un entorno tan cambiante.
Aquí es donde la modernización se convierte en un tema indispensable. Y la inteligencia artificial (IA), lejos de ser solo un nuevo “buzzword”, empieza a jugar un papel estratégico: no solo favorece un cambio oportuno y proactivo sino que ofrece herramientas concretas para hacerlo con menos fricción y más visión de futuro.
Durante años, el retail se ha visto obligado a construir sus sistemas pieza a pieza, respondiendo a necesidades específicas del momento y relegando a veces un plan estratégico más a largo plazo. El resultado de esa situación es organizaciones con arquitecturas fragmentadas, bases de datos duplicadas y procesos que funcionan… hasta que dejan de hacerlo. Conectar lo viejo con lo nuevo se convierte en el arte de parchear temporalmente.
Pero lo más preocupante es que mientras la tecnología avanza, los sistemas heredados permanecen inmóviles, incapaces de adaptarse a cambios tan rápidos como los que exige del consumidor actual.
Esta idea subyace en una de las frases que nos dejó Nuno Miller, Digital COO en N Brown Group en una charla reciente:
“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 deja claro que el retail no puede detenerse, y modernizar sin romper lo que sostiene el negocio exige un equilibrio casi quirúrgico.
La modernización en retail no ocurre de una sola vez, más bien se despliega en tres velocidades distintas, pero que conviven al mismo tiempo. La buena noticia es que la IA puede aportar valor en cada una.
Operativa del día a día 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
El negocio y el mercado pide aplicar 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 tienen lugar de forma continuada y pueden implementarse con más rapidez y menos fricción.
Transformaciones estratégicas con IA
Migrar un ERP o rediseñar un motor de pricing sin parar la operación le da vértigo a cualquiera. Aquí es donde la IA ayuda a entender el sistema heredado, mapear dependencias invisibles y reducir la incertidumbre. No sustituye la experiencia que atesora el equipo, pero sí les ofrece una brújula que los guía y les ayuda a avanzar con seguridad en proyectos de meses o años.
Pero incluso aún trabajando con estas tres velocidades, hay un obstáculo que amenaza cualquier avance, y es nuestra archiconocida deuda técnica. No aparece en los dashboards de revenue, pero erosiona la capacidad de evolucionar y afecta al negocio de manera muy sistémica y profunda.
El retail es especialmente vulnerable a la deuda técnica. 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 una aliada para solventar estos escollos, ya que nos ayuda a identificar “hotspots” en bases de código, sugiere refactorizaciones, documenta sistemas olvidados y ayuda a priorizar qué deuda atacar primero. Integrar estas mejoras en cada sprint es lo que va a garantizar que la innovación no se construya sobre arenas movedizas.
Durante mucho tiempo, todo lo relacionado con innovación se ha percibido como un extra, algo reservado para cuando hay recursos (tiempo y dinero) para experimentar, pero totalmente al margen de la operativa diaria. El retail no puede permitirse esa aproximación totalmente desconectada entre operativa de negocio y los cambios innovadores. Precisamente la innovación en retail debe estar presente todo el tiempo y en todos los canales implicados en la venta.
La IA en retail permite precisamente eso, convertir la innovación en un músculo que trabaja con fuerza en el día a día, construyendo una estrategia de mejora continua. No hacen falta grandes proyectos, más bien todo lo contrario. Conviene empezar con pequeños pilotos por ejemplo de de reposición automática de stock, o de personalización de recomendaciones o análisis de sentimiento en reseñas, que ya nos van a ofrecer un impacto directo con el que podremos medir resultados y seguir iterando.
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 verdaderamente avanzan e innovan es que experimentan en pequeño, validan rápido y escalan lo que aporta valor.
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 demasiado comunes.
Antes de escalar modelos sofisticados, hay que trabajar en integración, calidad y gobernanza de datos. Aquí la IA también aporta mucho valor, auditando bases heredadas, limpiando duplicados y conectando sistemas que “hablan idiomas distintos”.
Como señalaba Qaiser Mazhar, CTO de AsdaX en una charla reciente:
“Si no estás midiendo, no puedes mejorar nada”.
Qaiser Mazhar, CTO de AsdaX
Construir cimientos de datos sólidos puede no ser lo más visible ni glamuroso, pero es lo que da solidez y sentido a cualquier iniciativa de IA. Sin una base de datos fiable, coherente y bien gobernada, la inteligencia artificial pierde precisión y credibilidad, convirtiéndose en promesas vacías en lugar de generar valor real.
El entusiasmo actual por la inteligencia artificial también conlleva sus 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:
Si la respuesta no es concreta y clara, probablemente no merezca la pena. En un sector de márgenes estrechos como el retail, cada iniciativa debe justificar su impacto con datos.
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.