3 errores que cometen los altos directivos y las juntas directivas del sector minorista en relación con la IA

A principios de este año, mi empresa encuestó a CIO y CTO de compañías con ingresos anuales superiores a 500 millones de dólares para conocer cómo estaban abordando la IA sus marcas. Entre estos directivos, el 84 % coincidió en que solo sobrevivirían al año los proyectos de IA que generaran un retorno de la inversión, y el 82 % estuvo de acuerdo en que sus juntas directivas cuestionaban cada vez más cuánto estaban gastando en IA.

A mi juicio, esta presión de doble filo es en gran medida responsable de que las empresas —especialmente las del sector minorista— recurran a un viejo hábito al incorporar la última ola tecnológica: lo que me gusta llamar «actos aleatorios de [fill in latest technology here]». A lo largo de mi carrera, he presenciado actos aleatorios de tecnología móvil, actos aleatorios de IoT y, ahora, hemos llegado a los actos aleatorios de IA.

Más que con cualquier ola tecnológica anterior, calificar la adopción de la IA como una «cuestión tecnológica» que compete exclusivamente al CIO o al CTO es no ver el bosque por mirar los árboles. Los directivos del sector minorista que se tomen en serio la posibilidad de obtener una ventaja competitiva en la actual ola de IA deben evitar tres errores importantes.

Error 1: dejar que ganen los anticuerpos corporativos

Dado que la IA tiene el potencial de ser una fuerza transformadora dentro de una empresa, uno de los mayores obstáculos para aprovecharla de verdad al máximo es tener una idea fija de lo que una empresa es o puede llegar a ser. En el sector minorista, en particular, esto suele manifestarse como una mentalidad centrada primero en el producto; es decir: «Vendemos camisas, no somos una empresa tecnológica».

Esta falta de flexibilidad es un anticuerpo corporativo que mantiene a raya la innovación auténtica para preservar el statu quo. Como resultado, los presupuestos para IA se delegan en los CTO, a quienes se les ordena recortar costos. Sin una prioridad estratégica ni una visión a largo plazo que los guíe, recurren, como era de esperar, a lo conocido: inversiones apresuradas en soluciones puntuales añadidas, como motores de recomendación, chatbots o complementos de búsqueda visual.

En el mejor de los casos, este enfoque produce una mejora pequeña, aunque inmediata. En el peor, sin embargo, estas herramientas de IA fragmentadas carecen de la organización de backend necesaria para funcionar en toda la empresa y, por tanto, suelen generar experiencias «aisladas» que frustran a los clientes. En última instancia, he visto que esto termina en proyectos piloto abandonados y presupuestos desperdiciados. Todos salen perdiendo.

Error 2: una tesis de inversión inflexible

Un problema relacionado con la visión inflexible de la empresa es tener una tesis de inversión inflexible. Al invertir en IA, los altos directivos y los miembros de las juntas directivas deben hablar con franqueza sobre si realmente les interesa transformar la empresa mediante la IA (y todo lo que eso implica) o si les convendría más ahorrar tiempo y dinero y evitarla por completo. Para centrar la conversación, puede resultar útil recurrir a un ejemplo concreto y conocido, como Amazon.

No es ningún secreto que Amazon es la potencia que es hoy porque pasó más de una década sin obtener rendimientos significativos. Durante ese período, se consideró que la tecnología y la visión a largo plazo tenían suficiente valor como para justificar las inversiones y la falta de un retorno inmediato de la inversión. Reorganizar una empresa en torno a la IA exige apostar por ella con la misma determinación.

En un reciente evento del sector, el minorista en línea Stitch Fix contó que la empresa llevaba adelante unos 40 proyectos piloto de IA en paralelo, en su tenaz búsqueda de experiencias de compra personalizadas. Así es como se ve una «visión inquebrantable» cuando la transformación mediante la IA se toma en serio. Y si acabas de abrir los ojos de par en par al pensar que no tienes presupuesto para algo así, no eres el único.

Recomiendo abordar la IA como una cartera de inversión diversificada en tres niveles: logros rápidos (iniciativas de bajo riesgo que generan impulso rápidamente, como los chatbots), apuestas escalonadas (iniciativas a medio plazo de «invertir y aprender», como los mensajes personalizados para los clientes) y apuestas transformadoras (iniciativas de alto riesgo y alta rentabilidad, como asistentes de compra con IA totalmente integrados que pueden redefinir una empresa). Emprender los tres tipos a la vez permite obtener resultados a corto plazo y, al mismo tiempo, generar la resiliencia y el impulso necesarios para acometer cambios mayores y transformadores.

Error 3: golosinas de IA para desayunar

Abordar la IA como poco más que una herramienta para recortar costos o un truco de marketing es como desayunar golosinas: la novedad no dura mucho más que el colorante Red 40 en la lengua, y enseguida tendrás que alimentarte con algo más sustancioso. La señal más clara de que una herramienta es una golosina de IA es que impide que tu empresa realice transacciones, cumpla pedidos o aprenda de forma transparente.

Así que no empieces tu recorrido hacia la IA en el sector minorista con un chatbot prefabricado: empieza por invertir en la infraestructura que permita crear un chatbot propio, capaz de aprender de tus clientes y darte una verdadera ventaja competitiva. El primer paso es preparar tus datos para que puedan ser utilizados por agentes.

Probablemente ya estés pensando en cómo enriquecer los datos de tus productos para que los descubran los LLM, teniendo en cuenta que estas plataformas se están convirtiendo cada vez más en el punto de partida predeterminado para las búsquedas. Además, también querrás invertir en una capa de inteligencia que entienda el contexto del cliente (comportamiento, fidelidad, historial de pedidos e intención declarada), el contexto de la sesión (qué productos comparó el comprador, qué preguntó, ante qué dudó y qué dejó en el carrito) y el contexto del negocio (inventario, margen, promociones y reglas de comercialización). Al estructurar y organizar los datos de esta manera, se crea un ciclo virtuoso que aprende y mejora continuamente.

Más importante aún, las etapas iniciales de tu recorrido hacia la IA también deberían ser el momento de crear la arquitectura de gobernanza y tolerancia al riesgo que permitirá a los agentes actuar realmente por su cuenta. Aunque hoy se habla mucho de mantener a una «persona en el circuito», esto no es escalable ni rentable.

Para los grandes minoristas, sin duda es más fácil decirlo que hacerlo. Pero tomarse en serio la IA como tecnología exige realizar un trabajo considerable desde el principio, que podría dar lugar a innovaciones disruptivas en el sector en un futuro próximo. Por supuesto, siempre existe la opción de seguir con la actividad habitual, pero a medida que la IA se acerca a convertirse en la norma, el margen para ponerse al día se reduce cada vez más. No recomiendo quedarse atrás.