La IA entra al anaquel para frenar ventas perdidas del retail mexicano

Una venta perdida en el sector retail va más allá de ser un ticket que no se concretó, especialmente cuando el entorno de precios sensibles para el consumidor reduce la frecuencia de las visitas al supermercado.

Esa baja afluencia achica la oportunidad para desplazar los productos en medio de una competencia creciente; pero se agrava si durante esa visita el producto anotado en la lista del súper no está en el anaquel, si el precio no coincide o si la etiqueta no existe.

En esos casos, la operación no se concreta y el impacto se refleja directamente en los ingresos de fabricantes y comercios. Javier Moreira, CEO de Teamcore, dimensiona la magnitud del problema al asegurar que en Latinoamérica las ventas perdidas en retail superan los 82,000 millones de dólares.

México aporta entre 40 y 50% de esa cantidad, es decir, entre 33,000 a 41,000 millones de dólares, de acuerdo con el ejecutivo de origen español.

La cifra, que dimensiona el peso del mercado mexicano en la región, no funciona como una contabilidad exacta, sino como una alerta sobre el costo de llegar tarde al punto de venta y de la oportunidad que implica para la gestión de inventario, el abasto oportuno y la cadena de suministro.

Menos oportunidades de compra

Moreira, quien llegó a México en noviembre, asegura que la inflación es el factor externo más relevante que está impactando la dinámica del sector retail.  

La presión sobre los precios puede hacer que una empresa parezca crecer en ingresos, aunque en realidad venda menos unidades. “Uno tiene que mirar el volumen; es decir, cuántas unidades estoy vendiendo”, plantea.

Te puede interesar: La transformación de los mayoristas ante el avance del hard discount

Para el directivo de la plataforma de Inteligencia Artificial para el canal moderno y tradicional, crecer en ingresos, pero no en volumen, puede erosionar competitividad, participación de mercado y capacidad de reacción frente al consumidor.

La lectura coincide con un escenario en el que la inflación general en México se ha moderado, pero sigue influyendo en decisiones de gasto. Para el retail, el problema no es solo el precio, sino el cambio de comportamiento que provoca.

“El tema inflación cambia hábitos de consumo”, dice Moreira. Si antes el consumidor iba más veces a comprar, ahora puede concentrar sus visitas, llegar con lista y comparar más. En ese contexto, una falla de abasto se vuelve más difícil de corregir.

Pronosticar demanda antes de reponer

BCG ha advertido que la priorización del gasto está reconfigurando la cadena de suministro del retail. El consumidor decide entre categorías, marcas y formatos con mayor disciplina, lo que genera productos ganadores y perdedores dentro de un mismo anaquel.

Esa dinámica obliga a revisar inventarios, proveedores, niveles de servicio y abastecimiento por categoría. Ya no basta con saber cuánto se vendió el mes anterior; las empresas necesitan anticipar qué producto será relevante en cada tienda y en qué momento.

Ahí entra la capacidad de pronóstico. Moreira sostiene que el gran valor de Teamcore está en la predicción, a partir de los propios datos proporcionados por el retail, algoritmos de Inteligencia Artificial y modelos que empezaron con machine learning hace más de una década.

Walmart, OXXO y Chedraui, entre las empresas que se juegan el consumo mundialista

“No solo podemos predecirlo”, afirma sobre el desempeño de un vendedor de consumo masivo. La diferencia está en traducir ese pronóstico en acciones para evitar un escenario comercial negativo, especialmente cuando el riesgo está en el punto de venta.

Datos para ejecutar en tienda

El problema de fondo no es la falta absoluta de información, sino su uso operativo. “El retail tiene una necesidad de información que se ha estado cubriendo poco a poco”, señala Moreira, al referirse a compañías que aún no logran analizar qué ocurre en el mercado.

En retail, la información cobra valor cuando permite decidir qué tienda atender, qué producto reponer, qué promoción corregir o qué alerta priorizar. La inteligencia artificial no sustituye esa operación, pero puede ordenar la complejidad.

La ejecución en punto de venta aparece entonces como un segundo frente. No se trata solo de diseñar una estrategia comercial, sino de asegurar que el producto esté disponible, visible, con el precio correcto y alineado con la demanda real.

Agentes de IA y productividad en anaquel

Es ahí en donde la inteligencia artificial en retail aporta valor al automatizar tareas críticas que impactan en la optimización del abasto y la cadena de suministro.

Moreira habla de agentes de IA capaces de apoyar a perfiles de equipos involucrados en CPFR (Collaborative Planning Forecasting and Replenishment) estrategia de colaboración entre proveedores y minoristas para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro mediante la planificación y pronóstico compartidos; pero también de promotores y el propio personal de retailer.

La lógica es que esos agentes colaboren entre sí y reduzcan tiempos de reacción. Si un sistema detecta una caída de sell out, una baja ejecución promocional o un riesgo de quiebre, la respuesta no debería depender de procesos manuales desconectados.

“Los agentes de IA nos van a ayudar a mejorar la productividad en el punto de venta”, anticipa. Hoy, de acuerdo con el directivo, la mejora de productividad se ubica alrededor de 30%, pero con agentes de IA podría ir más allá de 50%.

El punto no está en presentar a la IA como herramienta aislada. Su impacto depende de la calidad de los datos, de la adopción en los equipos y de la capacidad de convertir recomendaciones en acciones dentro de tienda.

La cadena de suministro como estrategia comercial

La venta perdida ocurre en el anaquel del retail, pero se origina antes. Puede empezar en un pronóstico débil, en un inventario mal distribuido, en una promoción sin ejecución o en una cadena de suministro que no responde al cambio de hábitos de consumo.

La cadena de suministro es fundamental. Parte del reto para evitar la venta perdida es que esa cadena funcione como un reloj.

Javier Moreira, CEO de Teamcore

En ese escenario, la IA deja de ser solo una herramienta tecnológica y se convierte en una capa de sincronización comercial. Su utilidad está en ayudar a que la cadena de suministro opere al ritmo del consumidor, para que el producto llegue al anaquel cuando la venta todavía puede ocurrir.