IA en retail: cómo mejorar la experiencia del cliente y el rendimiento financiero

Esta semana estaba en mi supermercado habitual y, una vez más, me encontré con una situación que empieza a repetirse con demasiada frecuencia: mi yogurt favorito, el que consumo a diario, llevaba ya dos semanas sin aparecer en los estantes. No era la primera vez. Además, siempre reviso cuidadosamente las frutas y verduras envasadas, porque ya me ha sucedido en varias ocasiones encontrar un tomate podrido o una fresa en mal estado dentro del empaque. Esto contrasta mucho con lo que estaba acostumbrado a vivir en mi país de origen, donde la disponibilidad y la calidad solían ser constantes.

Estas experiencias son una señal clara de que nuestros supermercados pueden aprender mucho de las mejores prácticas que ya se aplican con éxito en otros países. Y uno de los elementos clave detrás de esas prácticas es la inteligencia artificial (IA) aplicada al retail.

En un mercado donde la diferenciación es cada vez más difícil, la IA —bien gobernada y orientada al valor— puede ser exactamente el pulso que necesitamos.

En Europa y Estados Unidos, la IA ya está reduciendo desperdicios, evitando quiebres de inventario y asegurando que hay suficiente inventario para productos principales (“fast-runners”), personalizando precios y, en algunos casos, eliminando filas en caja. La República Dominicana, que avanza con una estrategia nacional de IA y alianzas internacionales, tiene ante sí la posibilidad de saltar etapas y adoptar prácticas probadas, adaptándolas a nuestra realidad.

De la teoría a la caja: lo que ya funciona

Las cadenas europeas muestran una pauta clara: pronósticos de demanda a nivel de tienda y producto, precios dinámicos que se ajustan según inventario, competencia y estacionalidad, y reducción de desperdicio mediante algoritmos que evalúan cada 15 minutos el mejor descuento para productos próximos a caducar. Albert Heijn – un supermercado neerlandes con presencia en los Paises Bajos, Belgica y los EEUU entre otros – ha documentado su uso responsable de IA, mientras los reportes periodísticos han revelado el alcance de sus modelos de predicción, que incorporan datos meteorológicos hiperlocales para anticipar ventas, incluso diferenciando entre ‘barbacoa si en ciudad X’ y ‘no en ciudad Y’. En paralelo, el retail experimenta con tiendas autónomas: sistemas de cámaras y sensores que reconocen lo que el cliente toma y cobran automáticamente al salir. Aunque su despliegue aún es selectivo, el vector tecnológico es claro: menos fricción en la experiencia de compra y procesos más eficientes.

Un ejemplo destacado en Estados Unidos es Amazon Go, una cadena que ha revolucionado la experiencia de compra con su concepto de ‘Just Walk Out’. Gracias a IA, visión computacional y sensores, los clientes pueden entrar, tomar los productos y salir sin pasar por caja: el sistema identifica cada artículo y carga el pago automáticamente. Además, Amazon utiliza IA para optimizar inventarios y personalizar recomendaciones en su app, integrando datos de comportamiento y preferencias. Otro caso es Kroger, que aplica algoritmos para ajustar precios en tiempo real y ofrecer promociones personalizadas basadas en el historial de compra y la sensibilidad al precio, lo que mejora la fidelización y la rentabilidad.

Esto contrasta mucho con lo que estaba acostumbrado a vivir en mi país de origen, donde la disponibilidad y la calidad solían ser constantes.

¿Dónde está RD y qué puede ganar?

RD no parte de cero. El acuerdo para crear el Centro de Excelencia en IA (CEIA) con NVIDIA marca un punto de inflexión: más de 1,000 profesionales formados antes de 2026, una ‘fábrica nacional de IA’ para proteger la soberanía de datos y un portafolio de casos en salud, educación, transporte, seguridad, finanzas y turismo. ¿Por qué esto importa al supermercado? Porque un ecosistema de talento y hardware local permite llevar la IA del ‘piloto’ a la operación cotidiana: pronósticos, precios, rutas, atención al cliente y prevención de pérdidas. Además, informes internacionales subrayan la posición de RD para atraer nearshoring en electrónica y semiconductores, apoyada en zonas francas y programas de capacitación (INFOTEP). Esa base industrial y de talento facilita la adopción de soluciones de IA en la cadena de suministro —desde centros de distribución hasta la última milla—, integrando previsiones, promociones y costos en decisiones diarias.

Oportunidades inmediatas

Primero, la reducción dinámica de precios en productos frescos y de vida útil corta. Usando datos de POS (“Verifone”), inventario y fecha de caducidad, los algoritmos recomiendan el mejor descuento para vender antes de vencer. En Europa y los EEUU esto disminuye merma y aumenta rotación; replicarlo en RD requiere integrar datos y establecer políticas de transparencia al cliente. Segundo, los pronósticos de demanda en las productos más críticas. Los modelos de aprendizaje automático que combinan ventas históricas, promociones, clima y calendario reducen quiebres y exceso de inventario. Minoristas líderes ya reportan mejoras sustantivas cuando los pronósticos se integran con reposición y planificación del almacén. Tercero, la atención al cliente con IA generativa, que responde consultas, transforma recetas en listas de compra y sugiere sustitutos en tiempo real, elevando conversión y satisfacción. Empresas internacionales usan esta capa en apps y web, con métricas positivas en costes de servicio y engagement.

Datos de pago y programas de fidelización: oro bien administrado

La IA es especialmente poderosa cuando se alimenta de datos de tarjetas de crédito y débito, que revelan ticket promedio, frecuencia y categoría, y de tarjetas de fidelización, que ofrecen el historial completo del cliente. Con una arquitectura que respete privacidad y soberanía de datos, el supermercado puede segmentar por hábitos y ofrecer recomendaciones relevantes, configurar precios personalizados para premiar la lealtad o introducir nuevos productos afines al perfil del cliente, y optimizar promociones omnicanal con elasticidades y sensibilidad a precio. Ejemplos internacionales demuestran que estas prácticas incrementan la conversión y el monto por compra promedio cuando se diseñan con principios de ética y transparencia.

Pérdidas y seguridad: visión computacional con reglas claras

La visión computacional en tiendas —para detectar patrones de hurto o validar el escaneo correcto en self-checkout— se está extendiendo internacionalmente, pero no sin debate. Algunos supermercados han adoptado soluciones que analizan el comportamiento en tiempo real; esto exige evaluaciones de impacto de privacidad, señalización visible y controles de sesgo. RD puede tomar la delantera estableciendo un marco inspirado en las mejores prácticas del RGPD, mientras avanza con pilotos en tiendas de alto riesgo.

Gobernanza y soberanía de datos: condición de éxito

La experiencia internacional muestra que la gobernanza de IA debe incluir políticas claras, auditorías y métricas; muchas organizaciones declaran tener estructuras de gobierno, pero pocas las aplican de forma sistemática. RD, al impulsar el CEIA y marcos nacionales, puede institucionalizar la gestión de riesgos de modelos (versiones, validación, monitoreo, rollback) y asegurar que los algoritmos sean explicables y auditables. Esto mantiene la confianza del cliente y evita sorpresas regulatorias.

Ruta dominicana: del piloto a la escala

Una hoja de ruta pragmática para 24 meses podría ser: comenzar con inventario de datos y selección de tiendas piloto, luego lanzar pilotos de descuentos dinámicos y pronósticos, escalar hacia optimización de precios y visión computacional, y finalmente integrar IA en la cadena de suministro y personalización omnicanal. Cada fase debe ir acompañada de métricas claras y evaluaciones de impacto.

Talento, presupuesto y alianzas

El talento es clave: product owners de IA, científicos de datos y especialistas en MLOps deben trabajar junto a campeones operativos en tienda y centros de distribución. Con el CEIA y el Deep Learning Institute de NVIDIA, se puede estructurar un plan de formación que combine teoría y práctica aplicada al retail. Presupuestos indicativos para una cadena mediana muestran inversiones razonables en infraestructura híbrida y licencias, con retorno a 12–18 meses si las métricas de merma, quiebres y margen mejoran como en Europa.

Conclusión: una ventana que no debemos dejar pasar

La IA no es un fin en sí mismo: es un medio para competir mejor. RD tiene la oportunidad de construir un modelo dominicano de retail inteligente, con soberanía de datos, ética y eficiencia. Si articulamos pilotos con métricas, formamos talento y elegimos bien los casos de uso —descuentos dinámicos, pronósticos, fidelización con precios personalizados—, podemos lograr supermercados más rentables, más sostenibles y más cercanos al cliente. En un mercado donde la diferenciación es cada vez más difícil, la IA —bien gobernada y orientada al valor— puede ser exactamente el pulso que necesitamos.