La inteligencia artificial generativa (IA generativa) está revolucionando el sector retail en América Latina, abriendo oportunidades para experiencias hiperpersonalizadas, eficiencia operativa y nuevos modelos de ingresos. Sin embargo, el camino desde los proyectos piloto hasta la adopción a escala empresarial está lleno de desafíos únicos para la región, especialmente en torno a la calidad de los datos, la integración tecnológica y la gobernanza. Para los ejecutivos latinoamericanos, navegar estos retos es esencial para transformar la IA generativa de una promesa experimental a un activo estratégico y rentable.
En América Latina, los retailers suelen contar con grandes volúmenes de datos de clientes y operaciones, pero estos datos suelen estar fragmentados, desestructurados y dispersos en sistemas heredados. Según estudios recientes, más del 90% de los ejecutivos del sector retail identifican la calidad e integración de los datos como barreras principales para la integración de IA generativa. Además, la mayoría de las empresas en la región aún dependen de soluciones públicas o preconstruidas, lo que limita la diferenciación y la escalabilidad necesarias para competir en mercados dinámicos como México, Colombia o Chile.
Para que los modelos de IA generativa, como los grandes modelos de lenguaje (LLMs), funcionen de manera efectiva, requieren conjuntos de datos rigurosamente estructurados y completos. Las brechas en la calidad o integración de los datos pueden llevar a resultados poco confiables, oportunidades perdidas e incluso riesgos reputacionales. Por ello, es fundamental priorizar:
Muchos proyectos de IA generativa en el retail latinoamericano se quedan en la fase de prototipo, incapaces de escalar debido a desafíos de integración. La existencia de "shadow IT", esfuerzos duplicados y la falta de coordinación entre equipos de negocio y tecnología pueden exponer a las organizaciones a riesgos de seguridad, cumplimiento y operación. Para avanzar, los retailers deben:
La IA generativa introduce nuevos riesgos: privacidad de datos, sesgos en los modelos, alucinaciones y un entorno regulatorio incierto. En América Latina, donde la regulación de datos personales y la protección al consumidor varían significativamente entre países, es crucial implementar marcos de gobernanza robustos. Las mejores prácticas incluyen:
Un enfoque de riesgo cero es un enfoque de innovación cero, pero el riesgo no gestionado puede erosionar rápidamente la confianza y el valor. El equilibrio es clave: empoderar la innovación manteniendo una supervisión rigurosa.
Para pasar de la experimentación al valor empresarial, los líderes del retail en América Latina deben:
Con la estrategia adecuada de datos y gobernanza, la IA generativa puede habilitar casos de uso transformadores:
La IA generativa está lista para redefinir el retail en América Latina, pero solo para quienes logren superar los desafíos de datos, integración y gobernanza que impiden la escalabilidad. Al construir bases de datos sólidas, integrar la IA en los procesos centrales del negocio e implementar una gobernanza robusta, los retailers pueden desmitificar la adopción y desbloquear el valor total de la IA generativa. El futuro pertenece a quienes van más allá de los pilotos y prototipos, transformando el riesgo en un catalizador de crecimiento, innovación y lealtad del cliente.
¿Listo para acelerar tu viaje con IA generativa? Publicis Sapient acompaña a los retailers latinoamericanos para cerrar la brecha entre la experimentación y la transformación empresarial, ayudándote a construir las capacidades de datos, tecnología y gobernanza necesarias para prosperar en la era de la IA.