Las organizaciones minoristas de todo el mundo están experimentando un cambio fundamental en su enfoque del marketing y la comercialización, con la inteligencia artificial emergiendo como el pilar central de esta transformación. La tendencia refleja un reconocimiento más amplio de que la IA ya no es una herramienta complementaria, sino la infraestructura fundamental a través de la cual deben funcionar las operaciones minoristas modernas. Este cambio abarca todo, desde la segmentación de clientes y la orientación personalizada hasta la generación de contenido dinámico y la optimización de campañas en tiempo real, lo que remodela todo el recorrido del cliente, desde el descubrimiento hasta la compra.
La escala de esta transformación es notable. Se prevé que el gasto en medios minoristas alcance los 60.000 millones de dólares en 2025 y suba a 100.000 millones de dólares en 2028, con la IA como el principal motor que impulsa este crecimiento explosivo. Lo que distingue este momento de las anteriores oleadas de innovación minorista es la simultaneidad del cambio: los minoristas no están adoptando la IA de forma secuencial o en focos aislados, sino en múltiples puntos de contacto interconectados, desde las ubicaciones de productos patrocinados en las plataformas de comercio electrónico hasta las pantallas digitales en las tiendas y la orientación fuera del sitio en la web abierta.
La convergencia de las capacidades impulsadas por la IA
La implementación de la IA en el marketing y la comercialización minoristas se está produciendo en varios dominios distintos pero profundamente interconectados. En el ámbito de la orientación al público, la IA permite a los minoristas ir más allá de las aproximaciones demográficas hacia la predicción del comportamiento y el modelado de preferencias. En lugar de lanzar redes amplias, las marcas pueden ahora segmentar las audiencias con lo que los profesionales describen como "precisión quirúrgica", prediciendo no solo quién podría comprar, sino qué productos les atraen, en qué momento de su ciclo de consideración y a través de qué canal son más receptivos.
La optimización en tiempo real representa otra dimensión crítica. Mientras que las campañas de marketing se planificaban históricamente con semanas o meses de antelación y las métricas de rendimiento llegaban a posteriori, los sistemas de IA ahora ajustan continuamente las estrategias de puja, las variaciones creativas y las decisiones de ubicación. Esto elimina el desfase entre la acción y la información, lo que permite a los vendedores responder a las señales de rendimiento casi instantáneamente en lugar de esperar a las revisiones trimestrales o mensuales.
La personalización a escala, que durante mucho tiempo siguió siendo un ideal teórico en el comercio minorista, ahora es operativamente factible. Los sistemas impulsados por la IA generan recomendaciones de productos adaptadas a los historiales individuales de navegación y compra, dinamizan los precios en función de las señales de la demanda y los segmentos de clientes, e incluso producen recursos creativos personalizados para diferentes segmentos de audiencia. Lo que antes solo era posible mediante la curación manual para los clientes de alto valor ahora puede implementarse en bases de clientes enteras.
El desafío de la infraestructura del producto
Esta evolución tiene profundas implicaciones para la forma en que los minoristas deben estructurar sus operaciones de datos y contenidos de productos. La eficacia de la personalización y la orientación impulsadas por la IA depende por completo de la calidad, integridad y actualidad de la información subyacente del producto. Los feeds de mercancías estándar —los archivos de datos estructurados que impulsan las plataformas de comercio electrónico, los motores de comparación de compras y los sistemas de publicidad— deben ahora cumplir normas significativamente más altas de precisión y granularidad. Considere la mecánica de las recomendaciones impulsadas por la IA. Estos sistemas ingieren atributos de producto, descripciones, imágenes, precios, disponibilidad y señales de comportamiento para generar sugerencias. Cuando los datos del producto son incompletos, inconsistentes o están desactualizados, las recomendaciones se degradan proporcionalmente. Una dimensión de producto que falta, una categorización inconsistente en todo el catálogo o información obsoleta del inventario socavan directamente la capacidad del sistema de IA para funcionar eficazmente.
La presión se intensifica cuando los minoristas operan simultáneamente en múltiples canales y puntos de contacto. Un producto que aparece en un anuncio de Producto Patrocinado de Amazon debe tener los mismos atributos y descripciones en el sitio web propio del minorista, los listados de mercado, la aplicación móvil y los sistemas en la tienda. Las discrepancias crean fricciones y erosionan la confianza. Los sistemas de IA que intentan unificar los datos de los clientes en todos los canales se encuentran exactamente con este tipo de conflictos, y la resolución requiere una intervención manual —cara y lenta— o unos marcos robustos de gobernanza de datos que eviten que surjan inconsistencias.
La velocidad del contenido y la habilitación no-code
Quizás la tensión más aguda a la que se enfrentan los minoristas en 2025 se centra en el volumen de contenido frente a la calidad del contenido. Las organizaciones de marketing informan de la presión simultánea para aumentar la producción de contenido en múltiples canales, al tiempo que mejoran las tasas de conversión y las métricas de participación. Escalar el contenido a través de la fuerza bruta —simplemente publicando más variaciones— resulta ineficaz si ese contenido carece de relevancia o no consigue impulsar la acción.
La IA generativa aborda esta tensión al funcionar como un multiplicador de la creación de contenidos. En lugar de sustituir la toma de decisiones estratégicas humanas, amplifica la dirección humana con una ejecución a escala de la máquina. Los vendedores pueden establecer directrices de marca, marcos de posicionamiento de productos y estrategias de contenido; los sistemas de IA generan entonces variaciones, las prueban y las refinan basándose en las señales de rendimiento. Esta división del trabajo permite a los equipos mantener la supervisión humana y la coherencia estratégica, al tiempo que aumentan drásticamente la velocidad de producción.
Las plataformas no-code y low-code amplían aún más esta democratización. El personal de marketing y comercialización sin conocimientos técnicos puede ahora configurar la generación de contenido basada en IA, la segmentación de la audiencia y los flujos de trabajo de optimización de campañas a través de interfaces visuales. Esto reduce la dependencia de los recursos de ingeniería y acelera los ciclos de experimentación, ventajas críticas en los entornos minoristas competitivos donde la velocidad de comercialización determina cada vez más la captación del mercado.
Fragmentación de datos e imperativos de unificación
A pesar de estas capacidades, los minoristas identifican obstáculos estructurales persistentes. Aproximadamente el 42 % de las organizaciones minoristas informan de que están unificando los datos de los clientes en todos los canales para crear perfiles de compradores completos y procesables. Este encuadre —que destaca el 42 % en lugar de celebrar su progreso— reconoce implícitamente que el 58 % restante todavía opera con una visión fragmentada de los clientes. Las soluciones puntuales desconectadas, los silos organizativos y las arquitecturas de sistemas heredados crean lo que los profesionales describen como "vacíos de datos" que socavan la personalización fluida en tiempo real.
Las consecuencias de la fragmentación se extienden a través de las operaciones del producto. Cuando los datos de los clientes permanecen aislados por canal, las recomendaciones y las decisiones de personalización carecen de todo el contexto. El comportamiento de navegación de un comprador en la app móvil puede no informar las sugerencias de productos en el sitio web. El historial de compras podría no conectar con las campañas de marketing por correo electrónico. Los niveles de inventario podrían no sincronizarse con los sistemas de precios dinámicos. Cada desconexión representa una oportunidad perdida para ofrecer experiencias relevantes y, lo que es más fundamental, introduce inconsistencias lógicas que degradan el rendimiento del sistema de IA.
Los minoristas que abordan este desafío priorizan la segmentación avanzada de clientes, el modelado predictivo para anticipar el comportamiento y la mejora de las capacidades de procesamiento de datos en tiempo real. Estas inversiones requieren no solo la implementación de tecnología, sino también la reestructuración organizativa, rompiendo los silos entre las funciones de marketing, comercialización, tecnología y cadena de suministro que históricamente operaban de forma independiente. Para evitar inconsistencias y mejorar la gobernanza de datos, los minoristas pueden explorar herramientas para una gestión eficiente del feed de productos.
El catálogo como infraestructura estratégica
El propio catálogo de productos emerge como una infraestructura realmente estratégica en este contexto, en lugar de una necesidad puramente operativa. Los minoristas que invierten en la calidad del catálogo —garantizando atributos de producto completos, una categorización precisa, descripciones coherentes en todos los canales y actualizaciones rápidas que reflejen los cambios de inventario y surtido— crean ventajas competitivas que se acumulan con el tiempo. Los catálogos de alta calidad permiten que los sistemas de IA funcionen de forma más eficaz, lo que se traduce en mejores recomendaciones, una orientación más precisa y mejores tasas de conversión. Reducen la fricción operativa al minimizar los conflictos de datos y la conciliación manual. Aceleran el tiempo de comercialización de los nuevos productos y los cambios de surtido, ya que los datos fluyen a la perfección desde los sistemas de origen a través de las aplicaciones de comercialización hasta los canales orientados al cliente. Proporcionan la base sobre la que dependen los datos unificados de los clientes y la personalización en tiempo real.
Por el contrario, los minoristas con catálogos incompletos o inconsistentes ven que sus inversiones en IA tienen un rendimiento inferior. Los modelos de aprendizaje automático entrenados con datos deficientes producen resultados deficientes. Los motores de personalización no pueden funcionar eficazmente con atributos faltantes. Los sistemas de precios dinámicos luchan con jerarquías de productos incompletas. La inversión en infraestructura de IA se vuelve menos valiosa cuando los datos de producto subyacentes no pueden soportar lo que estos sistemas requieren.
Implicaciones para la aceleración operativa
La convergencia de estas tendencias sugiere que la dinámica competitiva minorista en 2025 recompensará cada vez más la excelencia operativa en la gestión de la información de productos y la orquestación de datos. Los minoristas que capturan un valor desproporcionado de las inversiones en IA son probablemente aquellos que invierten simultáneamente en la calidad del catálogo, la gobernanza de datos, la integración de canales y la infraestructura de contenido, y no simplemente la implementación de herramientas de IA de solución puntual. Esto agrava la ventaja que ya tienen los grandes minoristas con sofisticadas capacidades tecnológicas. Los minoristas más pequeños y de tamaño medio se enfrentan al reto de implantar estos sistemas integrados con recursos más limitados. La barrera para la implantación efectiva de la IA no es simplemente la concesión de licencias del software; requiere cambios fundamentales en las prácticas de datos, las estructuras organizativas y los procesos operativos. Las organizaciones que naveguen con éxito por esta transición se posicionarán para capturar cuota de mercado a los competidores que tardan más en adaptarse.
La implicación estratégica es clara: en 2025 y más allá, el éxito minorista fluye cada vez más a través de la excelencia en la infraestructura poco glamurosa: datos de productos, integración de datos de clientes, sistemas de gestión de contenidos y plataformas de automatización no-code que permiten que los sistemas de IA funcionen en todo su potencial. Los minoristas que invierten de forma visible y sistemática en estas bases, en lugar de perseguir la IA como una táctica de marketing superficial, son propensos a mantener la ventaja competitiva a medida que madura el mercado. Para garantizar la calidad, la integridad y la coherencia, las empresas necesitan una estrategia para gestionar su contenido de productos, que también incluya abordar el área a menudo olvidada de las malas descripciones de productos. La implementación de la tecnología adecuada puede proporcionar una ventaja competitiva significativa. Para las empresas que buscan herramientas que les ayuden, una opción debe ser considerar un programa de procesamiento de listas de precios para automatizar algunos desafíos. Las empresas no solo quieren estar seguras de que sus ofertas están bien presentadas a los clientes, sino que también necesitan una forma de gestionar bien esas ofertas. Al considerar cómo estructurar los datos del producto, es una buena idea investigar las opciones de formato CSV.
La creciente dependencia de la IA para el marketing y la comercialización pone de relieve el papel crucial de la calidad de los datos de los productos. Esto se alinea perfectamente con la misión de NotPIM de ayudar a las empresas de comercio electrónico a agilizar la gestión de la información de sus productos. Simplificando el proceso de transformación, enriquecimiento y unificación de los feeds de datos, NotPIM permite a los minoristas proporcionar datos de productos completos y precisos para las aplicaciones impulsadas por la IA, maximizando en última instancia su retorno de la inversión en estas inversiones. Garantizar la integridad de los datos ya no es solo una práctica recomendada, sino un requisito fundamental para el éxito.