Retail en América Latina: cómo convertir la atención y la omnicanalidad en motores de crecimiento con IA
En América Latina, la transformación del retail no puede abordarse con una receta importada y uniforme. La región comparte una ambición clara —crecer con mayor velocidad, eficiencia y cercanía con el cliente—, pero también presenta realidades operativas muy distintas entre mercados, formatos de tienda y niveles de madurez digital. Para los líderes empresariales, el desafío no es solo modernizar la tecnología: es construir un modelo de negocio capaz de conectar experiencia, servicio, fulfillment y datos sin perder flexibilidad local.
Ahí es donde la combinación correcta de estrategia, plataformas y adopción responsable de IA empieza a generar valor real.
El problema de fondo: experiencias desconectadas en una región que exige agilidad
Muchos retailers todavía operan con una base fragmentada: plataformas de comercio con personalizaciones heredadas, herramientas de servicio separadas del canal digital, datos distribuidos en distintos sistemas y procesos manuales que dificultan responder con velocidad. El resultado es conocido: ciclos de lanzamiento lentos, equipos sobrecargados, baja visibilidad operativa y una experiencia inconsistente entre e-commerce, tienda, postventa y contact center.
En un entorno como el latinoamericano, donde la presión por eficiencia convive con clientes que esperan respuestas inmediatas y experiencias más personales, esa fragmentación se vuelve costosa. No solo eleva el costo de servir; también limita la capacidad de capturar demanda, fidelizar y escalar nuevas capacidades con rapidez.
Por eso, la conversación sobre IA en retail debe empezar por una pregunta más estratégica: ¿está preparada la operación para que la IA funcione de verdad?
La lección clave: la IA no sustituye una mala base operativa
La experiencia de Pandora ofrece una respuesta concreta. En su evolución digital, la compañía trabajó con Publicis Sapient para modernizar su ecosistema de comercio y servicio, reducir fricción operativa y construir una base más escalable para innovar.
Primero, el foco estuvo en la arquitectura y la velocidad de ejecución. En APAC, Pandora operaba con una aplicación de Salesforce Commerce desactualizada, con personalizaciones locales costosas de mantener. A través de un enfoque ágil, se desacopló el código específico de la región, se eliminaron redundancias y se habilitó una base común de código, funcionalidad y storefront. El impacto fue claro: el tiempo de migración se redujo a la mitad y la velocidad de releases pasó de varios meses a cuestión de semanas, sin añadir downtime al e-commerce.
Después, la transformación avanzó sobre fulfillment omnicanal. Con la migración del order management a IBM Sterling Order Management on Cloud, Pandora fortaleció la visibilidad de inventario en tiempo real, optimizó devoluciones y habilitó capacidades como Click-and-Collect y Store Fulfillment. Esta evolución no solo mejoró la operación; también creó las condiciones para experiencias más fluidas entre canales.
Ese patrón es altamente relevante para América Latina. Antes de escalar agentes inteligentes, personalización avanzada o nuevas experiencias de servicio, los retailers necesitan un núcleo conectado: comercio, inventario, órdenes, servicio y datos operando como un sistema coordinado.
Del contact center reactivo al servicio como experiencia
Una vez que esa base existe, la IA deja de ser un experimento y empieza a transformar la economía del servicio.
Pandora dio ese siguiente paso con Agentforce, Salesforce y Publicis Sapient, desarrollando dos agentes impulsados por IA: uno orientado a servicio al cliente y otro diseñado como personal shopper digital. El primero automatiza consultas rutinarias como estado de pedido o cuidados del producto, integrándose con Service Cloud, Commerce Cloud y su entorno de order management para entregar respuestas en tiempo real. El segundo ayuda a encontrar el producto adecuado según ocasión, destinatario y presupuesto, utilizando datos conectados de comercio, experiencia e investigación de usuario.
Los resultados muestran por qué este modelo importa para los ejecutivos del retail: 60% de deflexión autónoma de casos, 10% de mejora en NPS y una operación en la que los especialistas humanos pueden concentrarse en interacciones de mayor valor.
La lección no es “automatizar por automatizar”. Es rediseñar el servicio para que la IA resuelva lo repetitivo, prepare mejor las escalaciones y preserve el rol humano allí donde la empatía, el criterio y la oportunidad comercial realmente cuentan.
Lo que esto significa para líderes del retail en América Latina
Para una organización regional, el camino más efectivo no suele comenzar con un gran despliegue de IA generativa en todos los frentes. Comienza con decisiones disciplinadas sobre dónde crear capacidad estructural.
1. Unificar la base de comercio y servicio
Sin una vista conectada de cliente, pedido, inventario y caso, la personalización será limitada y el servicio seguirá operando con fricción. El primer paso es crear una base compartida para personas y agentes inteligentes.
2. Elevar la velocidad de cambio
En mercados donde las prioridades comerciales cambian rápido, pasar de releases cada varios meses a ciclos de semanas puede marcar una diferencia competitiva material. La agilidad tecnológica ya no es solo un tema de TI; es una capacidad de negocio.
3. Diseñar omnicanalidad operativa, no solo experiencia de front-end
La promesa omnicanal no se cumple únicamente con una buena interfaz. Requiere order management robusto, inventario visible, devoluciones mejor orquestadas y tiendas preparadas para participar en fulfillment y postventa.
4. Empezar por casos de uso de alto volumen y alto valor
Estado de pedidos, cambios, devoluciones, disponibilidad, cuidado del producto y soporte postcompra suelen ser los mejores candidatos para una primera ola de automatización inteligente.
5. Mantener un enfoque humano
La IA más útil en retail no elimina al asociado ni al agente. Los potencia. Lo relevante no es reemplazar la relación con el cliente, sino hacerla más consistente, contextual y eficiente.
Una agenda de transformación pensada para la realidad regional
En América Latina, la ventaja no estará en adoptar más herramientas que la competencia, sino en conectar mejor las que ya sostienen el negocio y usarlas para acelerar aprendizaje, ejecución y cercanía con el cliente. Los retailers que avancen con una visión integrada —plataforma, datos, servicio, fulfillment e IA— estarán mejor posicionados para responder a la volatilidad, elevar la productividad y construir lealtad de manera más rentable.
La oportunidad es grande, pero exige una secuencia correcta: modernizar la base, simplificar la operación, integrar canales y después escalar inteligencia. Cuando esa secuencia se ejecuta bien, la IA deja de ser promesa y se convierte en un habilitador concreto de crecimiento, eficiencia y experiencia.
Ese es el nuevo estándar para el retail en América Latina: menos fragmentación, más agilidad y una operación capaz de combinar automatización inteligente con el toque humano que sigue definiendo a las grandes marcas.