En retail y logística, la experiencia del cliente suele fallar cuando la operación deja de cumplir lo que prometió: una entrega puntual, un producto disponible, una devolución sencilla o una respuesta clara ante una incidencia.
Un estudio reciente de KPMG sobre experiencia del cliente en México muestra que hoy las marcas enfrentan consumidores más exigentes, con menor paciencia ante fallas y mayor expectativa de atención personalizada.
La presión es más notoria en empresas de logística y de reparto. El sector se ubica entre los de menor desempeño cuando de cumplir una experiencia del cliente se trata. Sus brechas están en puntualidad, seguimiento de paquetes, comunicación ante incidencias, resolución de problemas y flexibilidad en la última milla.
El punto más sensible está en la confianza que se construye o se pierde en cada interacción, de acuerdo con Diego Barrera, gerente senior de Asesoría en Experiencia del Cliente de KPMG México.
“El tema principal en logística y de última milla, es la comunicación cuando algo sale mal”, señala a The Logistics World, al enfatizar el rol de la Inteligencia Artificial para mitigar el problema.
La lectura coincide con el giro que observa TCS en el retail global. La inteligencia artificial ya no aparece solo como una herramienta de eficiencia, sino como una capacidad para crecer, mejorar la lealtad y fortalecer cadenas de suministro más ágiles.
En un informe reciente sobre las perspectivas del retail, la consultora de servicios de TI y soluciones empresariales apunta que la experiencia del cliente y la lealtad ocupan la segunda prioridad estratégica del sector, por encima de iniciativas puramente operativas.
El toque humano sigue pesando
Barrera aclara que la IA no elimina la necesidad de trato humano. En las industrias con mejor desempeño en experiencia, como automotriz, entretenimiento, salud, hotelería y transporte, el valor no proviene solo de digitalizar procesos, sino de combinar claridad, consistencia y atención empática.
“La IA no va a reemplazar el toque humano, al contrario, lo va a amplificar, y lo hará mucho más sostenible a lo largo del tiempo”, dijo Barrera en una conferencia en la que presentó los resultados del estudio “Experiencia total: redefiniendo la excelencia en la era de la IA. Estudio de excelencia en experiencia del cliente 2025”.
Para paqueteras, retailers y operadores de última milla, esa distinción es clave. Una notificación automática puede informar, pero no siempre resuelve. Un chatbot puede responder, pero no necesariamente reduce la incertidumbre del cliente cuando su pedido no llega.
La automatización genera valor cuando baja la fricción, no cuando obliga al consumidor a abrir varios canales o esperar una respuesta que no conecta con la realidad operativa.
Personalizar a escala sin mostrar la operación
KPMG plantea que la experiencia total exige integrar datos, canales, procesos y áreas internas para entregar interacciones personalizadas, intuitivas, proactivas y confiables. La IA generativa acelera esa transición al conectar información y decisiones en tiempo real.
Barrera lo explica desde la operación empresarial. “La IA Generativa se está volviendo el motor de la Experiencia Total”, afirma.
El cambio relevante ocurre cuando la tecnología deja de atender solo el frente de servicio y empieza a coordinar áreas de atención, logística, inventario, transporte y resolución.
En retail, esa transición empieza a tomar forma. TCS identifica que 44% de los ejecutivos que buscan mejorar experiencia del cliente y la lealtad planea usar asistentes de Inteligencia Artificial con recomendaciones personalizadas y capacidad para responder consultas complejas. Otro 36% prioriza servicios postcompra, como entrega, instalación y devoluciones.
El dato importa porque el vínculo con el cliente ya no termina en la compra. Para una empresa de distribución, la personalización debe extenderse al estado del pedido, la ventana de entrega, el canal de contacto, la devolución y la compensación cuando algo falla.
Ecosistemas que anticipan fricciones
La diferencia entre una empresa reactiva y una centrada en el cliente está en anticiparse. En palabras de Barrera, “hoy no va a ganar quien responde mucho más rápido, si no quién conoce mejor a su cliente, se puede anticipar a sus necesidades y actúa de manera no reactiva, si no de manera proactiva”.
Ese enfoque requiere ecosistemas integrados. Un chatbot aislado no basta si no tiene conexión con inventario, promesa comercial, almacén, transporte, atención al cliente y políticas de compensación.
El informe de TCS también apunta hacia esa integración. Identifica la predicción de demanda con IA como una de las capacidades más relevantes para cadenas de suministro ágiles y resilientes, al considerar señales como clima, eventos, tendencias sociales y comportamiento del consumidor.
En temporadas como Hot Sale o El Buen Fin, esa capacidad puede ayudar a ajustar rutas, turnos, inventario, mensajes al cliente y niveles de servicio antes de que la operación se sature.
Confianza antes que automatización
El entusiasmo por el potencial de la IA convive con preocupaciones claras. De acuerdo con KPMG, 29% de los consumidores expresa inquietud por la seguridad de sus datos personales, 24% por información incorrecta y 23% por falta de interacción humana.
Para logística y retail, esos porcentajes son relevantes porque la personalización depende de datos sensibles: hábitos de compra, ubicación, horarios de entrega, métodos de pago y preferencias de contacto.
“El mayor riesgo de la IA no es lo tecnológico si no la confianza que generamos con nuestro cliente”, advierte Barrera.
Por eso, la gobernanza de datos, la transparencia y la supervisión humana no son temas periféricos. Forman parte de la experiencia, sobre todo cuando una entrega fallida, una devolución compleja o un pedido urgente requieren criterio para decidir si se escala, se compensa o se interviene con una persona.
Casos de uso para retail y última milla
KPMG documenta aplicaciones de IA en logística y retail que ya apuntan a mejorar la experiencia del cliente. En logística, la tecnología puede predecir aumentos de demanda, orquestar última milla y anticipar cuellos de botella.
En grocery y retail, los algoritmos pueden estimar tiempos de entrega considerando tráfico, distancia, clima y capacidad de repartidores, además de reasignar recursos para acelerar el cumplimiento.
La consultora Capgemini también ubica casos de uso en servicio al cliente, estimación de entregas, optimización de rutas, predicción de capacidad, detección de anomalías y análisis de envíos.
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La lógica común es usar datos operativos para dar respuestas más precisas y reducir fricción.
Pero la utilidad no está solo en entregar más rápido. Si el sistema sabe que una orden no llegará dentro de la ventana prometida, debe activar un mensaje anticipado, una alternativa viable o una compensación.
Para Barrera, la comunicación proactiva se vuelve crítica. La IA puede ayudar a enviar mensajes personalizados de estatus, anticipar una demora y explicar qué opción tiene el cliente antes de que levante una queja.
Picos de demanda como prueba operativa
Hot Sale, El Buen Fin y el Mundial de Futbol 2026 pondrán a prueba la madurez de retailers, paqueteras, operadores logísticos y servicios de última milla. La presión se concentrará en disponibilidad, inventario, rutas, promesas de entrega y atención multicanal.
En CDMX, Guadalajara y Monterrey, la demanda asociada al Mundial puede elevar compras de alimentos, bebidas, electrónicos, moda, mercancía promocional, cuidado personal y servicios de entrega a domicilio. El riesgo no será solo vender más, sino prometer más de lo que la operación puede sostener.
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Ahí la Inteligencia Artificial puede apoyar pronósticos por zona, reposición dinámica, asignación de inventario, rutas flexibles, atención automatizada y comunicación proactiva ante retrasos. Pero su impacto dependerá de la calidad de los datos y de la coordinación entre comercio, almacén, transporte y servicio al cliente.
La experiencia del cliente no se definirá por eliminar todas las fallas, sino por anticiparlas, explicarlas y resolverlas mejor.
Para el consumidor, una entrega tarde puede ser tolerable; una empresa que sabe que fallará y no avisa, difícilmente lo será.
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