Los avances en las plataformas de IA están reescribiendo la toma de decisiones en CPG

Si hay un tema que define la IA en 2025, es la aceleración. De hecho, el ritmo de avance no solo ha aumentado, sino que ha crecido exponencialmente. Este año, la industria vio cómo se hacían posibles tareas que simplemente no eran factibles con la generación anterior de modelos, como los LLM que amplían las fronteras del razonamiento matemático, generan interfaces de software funcionales a partir de indicaciones de texto y producen vídeos de larga duración a partir de una sola indicación. Lo que antes era una imaginación ahora es una realidad.

Estos avances no solo elevaron el rendimiento de la IA. También elevaron las expectativas en todo el ecosistema de software, especialmente en sectores como el de bienes de consumo envasados ​​(CPG), donde la fragmentación de datos, los sistemas desconectados y los flujos de trabajo manuales han ralentizado durante mucho tiempo la toma de decisiones. La adopción de la IA ya es alta en CPG, con 89% de marcas usándolo regularmente

En 2025, todo cambió. Las herramientas heredadas que antes funcionaban ya no podían seguir el ritmo del volumen y la velocidad de las decisiones que se requieren hoy. Los equipos necesitan plataformas inteligentes que puedan razonar entre silos de datos, generar información de forma autónoma y potenciar los ciclos de planificación. Ese imperativo definió un nuevo punto de referencia: ahora todas las herramientas deben ser nativas de la IA.

La era de las expectativas de las plataformas: por qué todas las herramientas de CPG deben ser ahora nativas de IA

Una de las tendencias más sorprendentes de este año fue la rapidez con la que las expectativas de los clientes se adaptaron al progreso tecnológico. No fue un cambio gradual como se esperaba; Fue instantáneo.

Los clientes ahora esperan que las empresas lancen más, con mayor rapidez y que conviertan sus productos en flujos de trabajo conectados de principio a fin que resulten fáciles de usar. Para las marcas de productos de consumo masivo, esto significa pasar de herramientas independientes de comercio, precios y demanda a plataformas nativas de IA donde la planificación de promociones, los precios, la gestión de deducciones y el análisis posterior al evento se integran en un solo lugar, en lugar de en sistemas desconectados.

En el sector de bienes de consumo envasados, los operadores ya han visto cómo la IA empodera a las personas que gestionan sus flujos de trabajo. Los sistemas actuales pueden analizar una hoja de cálculo completa y extraer información en segundos, redactar presentaciones de venta estructuradas que siguen las normas de la marca y crear automáticamente paneles de control que se integran directamente con las herramientas de ventas y finanzas existentes, todo desde una única interfaz.

Una investigación reciente sobre compradores muestra que mayor a 90% Ahora prefieren el software con IA integrada, una tendencia que se está acelerando en el sector de bienes de consumo envasados ​​(CPG). Los equipos buscan flujos de trabajo unificados, información explicable, soporte automatizado para la planificación y menos herramientas que gestionar. De hecho, la IA ya no es una simple función; se está convirtiendo en el sistema operativo para la toma de decisiones operativas.

Por qué 2026 será el año en que la IA finalmente domine el análisis de datos

Si 2025 fuera el año avances multimodalesEn 2026, nos centraremos en algo más tranquilo pero de mayor impacto: las matemáticas y el razonamiento estructurado.

A pesar de todos los avances, los modelos actuales son todavía poco fiable Cuando se trata de cálculos de varios pasos, razonamiento estadístico e interpretación precisa de datos, por suerte, se están realizando investigaciones para que los modelos sean más competentes en matemáticas y análisis. Cuando esto funcione, se desbloquearán los casos de uso posteriores que hemos estado esperando.

Los CPG verán esto aplicado a través de:

• Pronósticos automatizados en los que pueden confiar – sistemas que generan pronósticos de volumen semanales y promocionales para cada combinación de SKU-minorista, con rangos de confianza claros y la capacidad de rastrear exactamente qué impulsores movieron el número.
• Modelado de escenarios de margen en tiempo real – herramientas que permiten que los ingresos, las ventas y las finanzas vean instantáneamente cómo los cambios en el precio, la profundidad del descuento o el gasto por minorista afectan el margen bruto y el ROI comercial antes de que se apruebe un plan.
• Información sobre la elasticidad de las promociones explicada en un lenguaje sencillo – explicaciones como “un descuento 10% mayor en este minorista probablemente generará un incremento del volumen del 6-8%, pero solo un incremento del margen del 2-3%”, en lugar de coeficientes opacos.
• Optimización de planes comerciales, limitaciones de suministro y variabilidad de los minoristas – recomendaciones que tengan en cuenta las promociones superpuestas, la distribución, el inventario limitado y las reglas de cada minorista, para que los equipos vean el mejor plan factible, no solo el teórico.
• Recomendaciones prescriptivas que sean realmente confiables – calendarios de promociones “mejores” clasificados, movimientos de precios y cambios de inversión que los equipos pueden aceptar, ajustar o rechazar, con un razonamiento transparente detrás de cada sugerencia.

Este avance no solo mejorará la IA; también ayudará a las organizaciones a reformular decisiones comerciales centrales al hacer que las compensaciones financieras y promocionales complejas sean visibles, comprobables y repetibles en un único entorno de planificación.

Las operaciones de IA se generalizan: ahora todos los departamentos son departamentos de IA

Durante años, «IA Ops» fue más una palabra de moda que una práctica. En 2025, se normalizó, no porque las empresas de repente se preocuparan por el acrónimo, sino porque las herramientas mejoraron tan drásticamente que todos los departamentos encontraron casos de uso sólidos.

La mayoría de las agencias ahora tienen aplicaciones de IA válidas implementadas en todos los sectores de su fuerza laboral.

Los equipos de Éxito del Cliente utilizan la IA para proponer soluciones a los tickets. Los profesionales de marketing utilizan la IA para el análisis competitivo y la elaboración de borradores. Los equipos de ventas utilizan la IA para generar mensajes salientes e investigaciones.

Las empresas que escalen la IA generativa... aumentar la productividad en todas las disciplinasLa IA no va a reemplazar estos trabajos fundamentales; los va a mejorar.

Lo que esto significa para la planificación comercial: Humanos + IA, no humanos contra IA

Una de las aplicaciones más claras de estos avances es la planificación comercial en CPG, un espacio históricamente limitado por su propia complejidad.

Los equipos poseen un amplio conocimiento tribal sobre su negocio, pero carecen de tiempo y datos unificados. Por ello, invertir en plataformas de Gestión de Promociones Comerciales (TPM) u Optimización de Promociones Comerciales (TPO) con IA nativa, capaces de analizar datos fragmentados, generar opciones automáticamente e integrar recomendaciones explicables, es ahora un requisito indispensable para una planificación comercial competitiva.

La automatización debe generar opciones y los humanos deben tomar las decisiones finales. En la práctica, esto implica utilizar herramientas de planificación comercial basadas en IA para:

• Ejecute miles de escenarios promocionales y de margen en minutos,
• Elasticidad de la promoción superficial y restricciones de la oferta en lenguaje sencillo, y
• Proporcionar recomendaciones de planes prescriptivos que los equipos de ingresos, ventas y finanzas puedan revisar y perfeccionar juntos.

Independientemente del tamaño de la empresa, no existe una fórmula matemática o estadística única para crear los mejores planes promocionales, ya que miles de factores pueden influir en el resultado de una promoción, desde la profundidad y el momento del descuento hasta las normas del minorista, la actividad competitiva y las limitaciones de suministro. La IA cubre esa necesidad para satisfacer cada promoción en particular. Aun así, los humanos deben establecer el objetivo, gestionar las relaciones y validar las suposiciones de la IA, ya que solo ellos pueden proporcionar la lógica de negocio que la IA no puede. Para la mayoría de las empresas de bienes de consumo envasados ​​(CPG), el siguiente paso viable es abandonar las hojas de cálculo tradicionales y las soluciones puntuales, y estandarizar la planificación comercial en un sistema TPM/TPO nativo de IA que pueda integrarse con las fuentes de datos y los flujos de trabajo existentes.

Este proceso permite que la planificación comercial se convierta en un esfuerzo colaborativo, no reemplazando el juicio por la automatización, sino ampliando el alcance de la automatización. Las organizaciones que destaquen serán aquellas que consideren la planificación comercial basada en IA como una infraestructura central, no como un experimento: poniendo una plataforma nativa de IA a disposición de cada gerente de cuentas y crecimiento de ingresos, e integrando la revisión, la anulación y los ciclos de aprendizaje humanos como parte integral del ciclo de planificación.

Generar confianza en las decisiones de IA: la explicabilidad lo es todo

El mayor desafío al implementar la IA para decisiones de alto riesgo, ya sean comerciales o de otro tipo, es la confianza. No una confianza ciega, sino una confianza justificada.

Al diseñar funciones de IA, los desarrolladores deben preguntar directamente a los usuarios qué requisitos previos deben cumplirse para confiar en los resultados de la IA. Las respuestas pueden abarcar desde puntuaciones de confianza y resúmenes de tendencias hasta pasos de razonamiento y restricciones explícitas del modelo.

Los buenos productos de IA no ocultan su razonamiento a los usuarios. Lo muestran.

La explicabilidad definirá a los ganadores en la próxima era de la IA empresarial porque, sin ella, ninguna organización convertirá los conocimientos en acciones.

La mentalidad de liderazgo necesaria para 2026: primero la exploración, luego el dictado

La exploración descendente de la IA será esencial el próximo año. Los líderes no pueden implementar herramientas prácticas de IA sin usarlas ellos mismos y comprender su funcionamiento. Si el líder no comprende ni utiliza las herramientas, es imposible impulsar su adopción.

También es necesaria una cultura de experimentación para que la IA tenga éxito. Pruebe diferentes usos de los programas y comparta los mejores casos de uso con los equipos. Comparta videos sobre cómo usar estas herramientas de forma innovadora para que otros puedan aprender y se sientan motivados a hacerlo.

Demostrar el valor inmediato de las funciones de IA para las funciones diarias internas es crucial. Los equipos no explorarán las herramientas si no saben lo que pueden hacer. Es mucho más fácil seguir operando como hasta ahora si no ven los beneficios.

¿Qué sigue? Las plataformas nativas de IA redefinirán el funcionamiento de los bienes de consumo masivo.

De cara al futuro, en 2026 habrá muchas cosas que transformarán las operaciones de CPG, incluidos avances en la plataforma en matemáticas y resolución de problemas, una consolidación acelerada de la plataforma y la explicabilidad y la confianza en el núcleo de las integraciones de IA.

La transformación más significativa, sin embargo, es conceptual. La inteligencia ya no será algo que posea el software; será lo que el software es. Y las marcas que prosperarán no serán aquellas que reemplacen el juicio humano con la automatización, sino aquellas que utilicen la IA para mejorarlo. El futuro de la toma de decisiones en CPG no reside en la IA ni en los humanos, sino en ambos, operando en sincronía.