Cómo la aplicación de comercio electrónico se está convirtiendo en un sistema, no en un escaparate

Crear una aplicación todavía suele seguir un proceso obsoleto: diseñarla, desarrollarla, lanzarla y luego entregarla para que la analítica, la personalización y las campañas futuras se gestionen con un conjunto de herramientas aparte. Sin embargo, la IA está cambiando por completo lo que una aplicación hace por el cliente y lo que esto significa para las empresas.

Para muchas marcas, el camino entre adoptar la IA y obtener beneficios reales de ella todavía es largo. La IA está acelerando el desarrollo de aplicaciones, acortando la distancia entre los datos y las decisiones, y cambiando la propia naturaleza de lo que significa una aplicación.

Es hora de dejar de tratar la aplicación como un escaparate adaptado a dispositivos móviles y empezar a verla como un sistema en constante evolución que ofrece a los compradores una experiencia intuitiva, personalizada y ágil. Así se manifiesta ese cambio en la práctica y esto es lo que implica para los equipos que deben gestionarlo.

Reconocer el papel de la IA en la fase de creación

El camino desde la idea hasta una aplicación terminada suele implicar varios traspasos: primero surge una idea de marca, se aprueba un diseño, un desarrollador lo traduce a código, luego se somete a pruebas de control de calidad y se crea un prototipo, y finalmente se publica. Sin embargo, cada transición consume un tiempo valioso y aumenta la posibilidad de que se pierda o se malinterprete la intención original.

La IA se está convirtiendo en un valioso recurso en la fase de creación. Las organizaciones con una adopción de la IA superior al 50 % afirman ahorrar más tiempo, en particular en las primeras etapas del desarrollo. La diferencia se notó especialmente en ciertas tareas, como recopilar requisitos, redactar historias de usuario y generar ideas. Precisamente, ese trabajo preliminar podía llevar semanas, si no meses, antes de que se creara siquiera una pantalla. Además, libera un tiempo muy valioso para que los desarrolladores se centren en la funcionalidad y la lógica, en lugar de dedicarlo a tareas de implementación repetitivas.

La creatividad, las funciones personalizadas y la lógica no se quedan estancadas mientras se espera para decidir si vale la pena llevar adelante una idea. Los agentes de IA hacen posible el «trabajo por intuición»: una experimentación rápida que permite a personas sin una formación técnica avanzada crear y probar sus propias ideas. Los sistemas de IA pueden generar diseños y componentes a juego a partir de un marco de Figma, de modo que ya no es necesario rehacer a mano el flujo de diseño en cada iteración. Esto no sustituye el criterio que aporta un desarrollador con formación en arquitectura o requisitos operativos, pero sí significa que menos ideas tendrán que esperar durante el desarrollo antes de que se pueda determinar si vale la pena llevarlas adelante.

Se libera tiempo y energía de los equipos de diseño e ingeniería para dedicarlos a los aspectos de una aplicación más difíciles de estandarizar, como la lógica del proceso de pago, las integraciones, las funciones específicas de la marca y la personalización. Así se deja atrás el trabajo rutinario de convertir un diseño aprobado en componentes funcionales.

La IA no es solo otra función de analítica

Una vez que la aplicación está en funcionamiento, el problema más difícil suele ser de organización y operación, más que puramente técnico. Los datos de rendimiento, las herramientas de campaña y la información de los clientes suelen estar en sistemas separados, y los equipos deben pasar de uno a otro para entender qué ocurrió y decidir qué hay que hacer.

La IA es cada vez más importante para cerrar esa brecha. Según un informe reciente de Deloitte, el 60 % de los ejecutivos utiliza IA habitualmente para respaldar sus decisiones. La IA puede ayudar a los comerciantes a ir al grano: por ejemplo, no solo a investigar por qué cayeron las conversiones o a pronosticar los ingresos del próximo trimestre, sino también a actuar a partir de esos hallazgos. Acortar ese paso entre la información y la acción es fundamental para seguir el ritmo de los mercados y los clientes, que cambian rápidamente. Pensemos en crear una campaña para carritos abandonados o aprovechar una oportunidad para volver a captar clientes. La información y la ejecución dejan de ser pasos separados gestionados con herramientas distintas, y el papel de la IA va más allá de limitarse a informar sobre lo ocurrido: ahora contribuye activamente a definir las decisiones y las acciones posteriores.

Sin embargo, tener acceso no equivale a usar la IA: entre las empresas que han adoptado agentes de IA, el 68 % afirma que la mitad de sus empleados, o menos, interactúa con un agente en su trabajo cotidiano. Pasar de una adopción generalizada a una utilidad cotidiana de ese tipo y a una toma de decisiones más autónoma requiere una reflexión y una preparación cuidadosas.

Cada comprador debería disfrutar de una experiencia personalizada

La mayoría de las aplicaciones móviles de comercio suelen mostrar prácticamente la misma página de inicio a todos los visitantes y añadir después capas de personalización mediante módulos de recomendaciones. La IA está empezando a adelantar esa personalización: ahora influye en lo que ve el comprador al abrir la aplicación, no solo en lo que se le muestra después de que ya haya empezado a navegar.

Un estudio de BCG sobre la experiencia del cliente sostiene que las marcas ya no controlan por completo el recorrido del cliente, aunque los consumidores todavía puedan juzgarlas como si así fuera. Esto hace que una experiencia genérica o inconexa dentro de la aplicación tenga un coste mayor que antes.

El mecanismo subyacente consiste en que las señales de comportamiento —como lo que una persona ha consultado, dejado de lado o comprado anteriormente— ahora pueden determinar en tiempo real el diseño y el contenido, sin tener que publicar una nueva versión de la aplicación en la tienda. Quien vuelve a comprar después de dejar artículos en el carrito no necesita ver el mismo banner genérico que una persona que visita la tienda por primera vez. Este es un problema de diseño distinto al de elegir qué banner ve cada segmento, y significa que los equipos de producto y diseño deben planificar interfaces que se adapten a cada usuario en lugar de permanecer estáticas como parte de una tienda predeterminada.

De cara al futuro

Las aplicaciones de comercio electrónico no son productos estáticos que se lanzan una sola vez, sino sistemas que se construyen, operan y perfeccionan continuamente. La IA interviene en cada una de esas etapas: convierte diseños en experiencias funcionales dentro de la aplicación, ayuda a los equipos a pasar de la observación a la acción y se adapta a lo que vive cada comprador según su interacción con la aplicación. Son aplicaciones distintas, pero conducen al mismo destino: una aplicación que constituye un sistema adaptable, que puede crearse, gestionarse y personalizarse con IA.

No hay que tratar la IA como una función más que se añade a la aplicación. Se está convirtiendo en un componente potente de la infraestructura que sustenta la experiencia de comercio electrónico en la aplicación, lo que cambia la forma en que debe gestionarse esta y las medidas que deben tomarse antes de ampliarla.

La preparación de los datos debe preceder a la automatización con IA. El cuello de botella suele ser la estructura de datos subyacente, no la IA que se incorpora al flujo de trabajo. Los líderes tecnológicos y los equipos que buscan ampliar los despliegues impulsados por agentes deberían auditar primero su arquitectura de datos.

La gobernanza debe estar establecida antes de ampliar la autonomía. Dado que el uso cotidiano de agentes sigue siendo muy desigual, incluso en empresas con una adopción generalizada, definir qué decisiones puede tomar un sistema sin supervisión y cuáles requieren la revisión de una persona es un primer paso ineludible.

El tiempo ahorrado en diseño y desarrollo solo representa una ventaja si se aprovecha con un propósito estratégico. Si la IA se encarga de las tareas rutinarias de creación de una aplicación, esa nueva capacidad disponible solo resulta valiosa si los equipos tienen un plan para destinarla a otras áreas, como la lógica personalizada y las integraciones.

Las estrategias de personalización deben dejar atrás la selección del banner que verá cada segmento y orientarse a diseñar sesiones cuya apariencia y experiencia puedan ser distintas para cada visitante. Esto tiene importantes implicaciones para los sistemas de diseño y los procesos de control de calidad, que deben desarrollarse para admitir variaciones.

Además, la aplicación no se limita a lo que ven los clientes. Para los líderes tecnológicos, la cuestión ya no se centra tanto en la interfaz como en lo que la tecnología que la sustenta puede crear, comprender y ajustar. La IA está interviniendo a la vez en todas esas funciones: agiliza el desarrollo de la aplicación, conecta los datos con las decisiones y convierte la tienda en una experiencia que responde a quien la usa, en lugar de mostrar lo mismo a todo el mundo.

Sin embargo, esto no elimina la necesidad del criterio humano, ni en la gobernanza ni a la hora de determinar qué decisiones corresponden realmente a un sistema. No obstante, el modelo que separa la creación, el lanzamiento y la optimización en tres fases a cargo de tres equipos distintos está dando paso a otro más ágil e interconectado. De cara al futuro, lo importante no es lanzar una aplicación terminada, sino tratarla como un sistema que hay que gestionar y que seguirá evolucionando.