Lo que Está Cambiando en el Retail: Interfaces Adaptativas y Almacenes Inteligentes

Llevamos meses siguiendo de cerca lo que está pasando en el sector retail, y hay cambios que nos parecen especialmente interesantes. No hablamos de tendencias futuristas ni de promesas a cinco años vista, sino de transformaciones que ya están ocurriendo y que, en nuestra opinión, van a redefinir cómo funcionan las tiendas, tanto online como físicas.

Este artículo es una reflexión sobre lo que estamos viendo. No pretendemos tener todas las respuestas, pero sí queremos compartir las preguntas que nos parecen más relevantes.

La experiencia de compra que se adapta a ti

Durante años, la personalización en retail significaba básicamente mostrar “productos relacionados” basados en tu historial de compra. Si compraste una cafetera, te mostraban cápsulas de café. Útil, pero bastante básico.

Lo que estamos viendo ahora es diferente. No se trata solo de qué productos te muestran, sino de cómo te los muestran. La estructura misma de la página puede cambiar según quién seas y qué estés buscando.

Pensemos en un ejemplo concreto. Imagina que dos personas buscan el mismo móvil en una tienda online. Una de ellas es muy técnica: quiere saber los megapíxeles de la cámara, la capacidad de la batería en mAh, el tipo de procesador. La otra es más visual: quiere ver fotos del móvil en uso, vídeos de gente utilizándolo, quizás probarlo virtualmente.

La personalización tradicional les mostraría a ambas la misma página de producto, quizás con recomendaciones diferentes al final. La nueva aproximación, que algunos llaman “interfaces generativas” o “GenUI”, construiría páginas completamente distintas para cada una. La persona técnica vería tablas comparativas y especificaciones detalladas. La persona visual vería galerías, vídeos y herramientas de realidad aumentada.

Según datos de Nielsen Norman Group, este tipo de interfaces que se generan dinámicamente en función del contexto del usuario representan un cambio de paradigma en el diseño. Ya no hablamos de diseñar una experiencia única, sino de diseñar sistemas capaces de generar experiencias personalizadas.

Esto ya está pasando. Sephora, por ejemplo, ha desarrollado una herramienta de análisis de piel en su app que escanea tu rostro y te genera una rutina de cuidado personalizada basada en tus características específicas. Warby Parker permite probarte gafas virtualmente, con las monturas ajustándose dinámicamente mientras mueves la cabeza. Stitch Fix utiliza IA de forma intensiva para personalizar cada aspecto de la experiencia, desde las recomendaciones hasta cómo se presentan las opciones.

Los números respaldan esta tendencia. Según investigaciones recientes, la personalización basada en IA generativa consigue más del doble de engagement que los métodos tradicionales basados en reglas, y un incremento medio del 31% en conversión de ventas. No son mejoras marginales.

El dilema del precio dinámico

Otro cambio significativo es cómo se gestionan los precios. El concepto de “precio dinámico” no es nuevo. Las aerolíneas lo llevan haciendo décadas, y Uber lo popularizó con su “tarifa dinámica” en horas punta.

Pero aplicar esto al retail tradicional es más delicado. A nadie le gusta descubrir que su vecino pagó menos por el mismo producto. La sensación de injusticia puede destruir la relación con el cliente.

Lo que estamos viendo es que las empresas que implementan pricing dinámico con éxito son las que priorizan la transparencia. No se trata de cambiar precios de forma opaca esperando que nadie se dé cuenta. Se trata de explicar por qué un precio es diferente.

“Precio especial por ser tu primera compra en esta categoría.” “Descuento de fidelidad: llevas tres años con nosotros.” “Precio de lanzamiento esta semana.” Cuando el cliente entiende las reglas del juego, acepta mucho mejor las variaciones.

Wendy’s, la cadena de comida rápida, ha invertido 20 millones de dólares en implementar un sistema de pricing dinámico con pantallas digitales. Pero su estrategia no es subir precios en horas punta, que sería lo obvio. Es adaptar la oferta de forma inteligente según el momento del día, el tiempo y otros factores, siempre de forma transparente para el cliente.

Según BCG, el 85% de los retailers que han implementado modelos de elasticidad basados en IA reportan beneficios claros, con mejoras del 2-5% en ventas y del 5-10% en márgenes. Pero estos beneficios solo se materializan cuando la implementación se hace bien, con el cliente en mente.

En Europa, el 55% de los retailers planean pilotar pricing dinámico con IA generativa durante 2025. Es una tendencia clara, pero el éxito dependerá de cómo se ejecute.

Los almacenes que funcionan solos

Si la personalización está transformando la experiencia de compra, la automatización está transformando todo lo que pasa después de que pulses “Comprar”.

El cambio más visible es el de los robots móviles autónomos, los llamados AMRs (Autonomous Mobile Robots). Ya no son los robots de ciencia ficción que imaginábamos. Son máquinas relativamente pequeñas que se mueven por los almacenes, recogen productos y los llevan a las estaciones de empaquetado.

Lo interesante no es el robot individual, sino cómo se coordinan entre ellos. Los sistemas modernos funcionan como un enjambre: cada robot sabe dónde están los demás, comparten un mapa común del almacén, y cuando algo cambia (una caja caída, un pasillo bloqueado), la información se propaga instantáneamente a toda la flota.

Los números del sector son impresionantes. El mercado de robots autónomos para logística y almacenes se valoró en 4.700 millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 24.400 millones para 2034. Solo en Estados Unidos, los centros de distribución desplegaron más de 45.000 AMRs en 2024.

Una tendencia particularmente interesante es la aparición de robots que escalan verticalmente. Sistemas como el Skypod de Exotec o el HaiPick Climb pueden subir por las estanterías, aprovechando el espacio vertical de los almacenes de formas que antes eran imposibles.

También está cambiando el modelo de negocio. Antes, automatizar un almacén requería una inversión enorme. Ahora, con modelos de “Robotics-as-a-Service”, las empresas pueden pagar una cuota mensual por robot (alrededor de 1.500 dólares según Locus Robotics) sin la inversión inicial de 300.000 dólares. Esto ha democratizado el acceso: el 45% de los almacenes pequeños ya usan AMRs, frente al 12% en 2022.

El paquete que viaja antes de que compres

Pero quizás el cambio más fascinante, y el más difícil de implementar, es la logística anticipatoria.

Amazon patentó el concepto de “anticipatory shipping” en 2013: la idea de empezar a mover productos hacia ti antes de que hagas el pedido. Suena a ciencia ficción, pero la lógica es simple.

Si un modelo predictivo tiene suficiente confianza en que vas a comprar algo (basándose en tu historial, tu comportamiento de navegación, patrones estacionales, y datos agregados de tu zona), puede empezar a mover ese producto hacia un almacén cercano a ti. Cuando finalmente compras, el paquete solo tiene que recorrer los últimos kilómetros, no cruzar medio país.

El resultado potencial es espectacular: entregas en menos de una hora, reducción drástica de la huella de carbono, menores costes logísticos.

Pero implementarlo es extraordinariamente difícil. Requiere una precisión predictiva muy alta (si te equivocas, tienes inventario en el lugar incorrecto), una red logística capilar (necesitas micro-almacenes cerca de los clientes), y una integración perfecta entre todos los sistemas.

Según el MHI Annual Industry Report, el 82% de los ejecutivos de cadena de suministro planean adoptar analítica predictiva para 2025. Pero como señalan los analistas, la realidad es que nadie ha conseguido replicar completamente lo que hace Amazon. La mayoría de las empresas están adoptando un enfoque incremental: mejorar la predicción de demanda, optimizar el posicionamiento del inventario, refinar la última milla.

Una reflexión sobre la accesibilidad

Uno de los aspectos que más nos preocupa, y que creemos que merece más debate, es la brecha que estas tecnologías pueden crear.

Por un lado, tenemos retailers como Amazon, Walmart o Kroger (que ya usa etiquetas electrónicas con precios dinámicos en cientos de tiendas) con recursos para invertir en estas transformaciones. Por otro, tenemos al pequeño comercio que lucha por competir.

El modelo de Robotics-as-a-Service es un paso en la dirección correcta: democratiza el acceso a la automatización. Pero ¿qué pasa con la personalización avanzada? ¿Puede un retailer mediano construir interfaces generativas? ¿O esto va a ser territorio exclusivo de los gigantes?

No tenemos la respuesta. Pero creemos que es una pregunta importante que el sector debería hacerse.

Lo que vemos venir

Si tuviéramos que apostar por dónde irá el retail en los próximos años, diríamos que veremos una convergencia de todas estas tendencias. La experiencia de compra será radicalmente personalizada. Los precios serán dinámicos pero transparentes. Los almacenes funcionarán de forma mayoritariamente autónoma. Y la logística será cada vez más predictiva.

McKinsey estima que la IA en retail podría generar hasta 310.000 millones de dólares en valor adicional a través de mejor engagement con clientes, optimización de inventario y automatización de operaciones. Si 2023 fue el año en que la IA entró en el foco público y 2024 el año de los pilotos, 2025 parece ser el año en que se vuelve mainstream.

Pero también creemos que habrá mucho aprendizaje por el camino. No todas las implementaciones funcionarán. No todos los clientes aceptarán todos los cambios. Habrá errores, correcciones, y probablemente algunas regulaciones que aún no existen.

Lo que está claro es que el retail de 2030 será muy diferente al de 2020. Y las decisiones que se tomen ahora determinarán quién lidera esa transformación y quién se queda atrás.

¿Te interesa explorar cómo estas tendencias pueden aplicarse a tu contexto? En AIXA AI seguimos de cerca la evolución del sector y ayudamos a empresas a pensar estratégicamente sobre estas transformaciones. Escríbenos y hablamos.