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La compañía desarrolla soluciones de inteligencia artificial y analítica avanzada para anticipar la demanda, reducir mermas y optimizar cadenas de suministro. El modelo representa una oportunidad para proveedores de servicios tecnológicos que buscan integrar proyectos de datos, gobierno e IA en empresas de retail.
La inteligencia artificial (IA) y la analítica avanzada permiten a las empresas de retail mejorar la planeación de sus temporadas de mayor demanda, optimizar inventarios y reducir pérdidas asociadas con una gestión ineficiente de mercancías. Para los proveedores de servicios tecnológicos, estas necesidades representan oportunidades de negocio en consultoría, integración de datos, gobierno de información y desarrollo de soluciones de IA.
Bluetab trabaja en este mercado mediante proyectos que utilizan los datos de las empresas para anticipar escenarios comerciales, ajustar las cadenas de suministro y respaldar decisiones de negocio. De acuerdo con Liliana Palestina, CTO de Bluetab, estas capacidades son relevantes durante temporadas como El Buen Fin y Navidad, aunque sus beneficios pueden extenderse a la operación cotidiana de las organizaciones.
La analítica permite intervenir en distintas etapas del negocio: desde estimar las materias primas necesarias y planificar la producción hasta distribuir mercancías, definir promociones y mejorar los procesos de venta.
“La analítica te permite planificar desde mucho atrás, desde la materia prima que necesitas o que necesitan tus proveedores, las estimaciones en la cadena de producción y de suministro, hasta la mejor forma de venderlo; la analítica debería formar parte de toda estrategia de ventas”, explicó Palestina.
IA y datos: oportunidades para los proveedores de servicios tecnológicos
La preparación para temporadas de alta demanda requiere información confiable, datos organizados y capacidad para procesarlos. Aunque la inteligencia artificial puede acelerar el desarrollo de soluciones, su implementación depende de la madurez tecnológica de cada empresa y de la calidad de sus datos.
Palestina señaló que Bluetab ha desarrollado casos de uso en periodos de aproximadamente tres meses, aunque los tiempos dependen de las condiciones de cada proyecto.
Entre las aplicaciones más habituales para el retail destacan:
- Planeación comercial: análisis de ventas y comportamiento de los consumidores para definir calendarios de promociones.
- Venta cruzada y adicional: identificación de oportunidades de cross-selling y upselling mediante el análisis de preferencias de compra.
- Optimización de inventarios: identificación de niveles máximos y mínimos, disponibilidad de productos y ubicación de mercancías.
- Logística y distribución: análisis de la cadena de suministro para mejorar los tiempos de entrega y reducir costos operativos.
- Prevención de pérdidas: detección de productos con riesgo de caducidad y reducción de mermas.
Para los integradores, consultoras y proveedores de servicios administrados, estos proyectos permiten ampliar su oferta más allá de la infraestructura tecnológica. El valor está en combinar integración de plataformas, ingeniería de datos, analítica, automatización y acompañamiento en la adopción de IA.
Nuevos casos de uso: agentes de IA y compras inteligentes
Desde la temporada comercial de 2025, la incorporación de inteligencia artificial ha ampliado las aplicaciones disponibles para las empresas de retail.
Palestina identificó tres tendencias que comienzan a modificar los procesos comerciales y operativos:
- Agentes de IA para atención al cliente: asistentes que orientan a los consumidores durante la búsqueda y selección de productos.
- Inteligencia para decisiones de compra: agentes que ayudan a las compañías a identificar momentos convenientes para adquirir mercancías e insumos, considerando las variaciones de precios. Bluetab participó en un proyecto con una empresa de retail que utilizó IA para determinar cuándo comprar carne a mejores precios.
- Gestión inteligente de inventarios: algoritmos que monitorean existencias, identifican máximos y mínimos y ayudan a mantener los productos cerca de los puntos de demanda.
Estas aplicaciones también permiten trabajar sobre la planeación de las cadenas de suministro, con el objetivo de reducir faltantes, evitar excedentes y mejorar la disponibilidad de mercancías.
Para los proveedores tecnológicos, la incorporación de agentes representa una nueva línea de servicios que requiere integración con sistemas empresariales, acceso controlado a datos, definición de reglas de operación y supervisión humana.
La IA también reduce costos fuera de las temporadas comerciales
Los proyectos de analítica e inteligencia artificial no se limitan a incrementar las ventas durante El Buen Fin. Bluetab también trabaja en aplicaciones orientadas a mejorar la rentabilidad y la eficiencia operativa de sus clientes.
Palestina mencionó un proyecto en el que la compañía ayudó a una empresa a reducir su merma en 15%, resultado que representa ahorros relevantes para organizaciones con amplias redes de establecimientos.
En otro caso, utilizó analítica e inteligencia artificial para determinar la ubicación más conveniente de un centro de distribución, considerando las coordenadas geográficas y los tiempos necesarios para abastecer las tiendas.
La ejecutiva explicó que anteriormente este tipo de decisiones requería recorridos físicos para localizar terrenos potenciales. Actualmente, el análisis de datos geográficos permite evaluar ubicaciones y seleccionar alternativas con mayor precisión.
Estas aplicaciones muestran que los proveedores de servicios tecnológicos pueden encontrar proyectos de IA en áreas como logística, abastecimiento, planeación comercial y optimización de infraestructura, además de los procesos de atención y venta.
Gobierno de datos y adopción: servicios que acompañan a la IA
Uno de los componentes que Bluetab busca desarrollar entre sus clientes es el gobierno de datos. La calidad, disponibilidad y consistencia de la información determinan en buena medida los resultados que puede ofrecer un proyecto de analítica o inteligencia artificial.
La compañía trabaja con datos procesados mediante plataformas como Databricks y Snowflake, y puede desplegar sus algoritmos en nubes de proveedores de hiperescala o en infraestructura del propio cliente.
Su propuesta no está condicionada a una marca tecnológica específica, sino a utilizar la arquitectura que mejor responda a las necesidades de cada organización.
Para los proveedores de servicios tecnológicos, este enfoque abre oportunidades en diferentes especialidades:
- Consultoría de datos: evaluación de la madurez de la información y definición de estrategias de aprovechamiento.
- Integración tecnológica: conexión de fuentes de datos, aplicaciones y plataformas empresariales.
- Gobierno de datos: establecimiento de políticas para asegurar calidad, consistencia, disponibilidad y control de la información.
- Analítica avanzada: desarrollo de modelos para anticipar demanda, optimizar inventarios y mejorar decisiones.
- Servicios de IA: implementación de algoritmos y agentes para automatizar tareas y respaldar procesos de negocio.
- Gestión del cambio: capacitación y acompañamiento de los colaboradores para facilitar la adopción de nuevas herramientas.
Palestina destacó que la incorporación tecnológica requiere también agentes de cambio dentro de las organizaciones. La compra de plataformas no garantiza resultados si los empleados no adoptan nuevas formas de trabajo ni aprovechan las capacidades disponibles.
Conforme los proyectos demuestran su retorno de inversión, las empresas pueden extender la analítica y la IA a otros procesos.
Agentes de IA requieren supervisión y objetivos definidos
Respecto a la inteligencia artificial agéntica, la CTO de Bluetab consideró necesario establecer criterios para diseñar y desplegar agentes, delimitar sus funciones y mantener supervisión humana.
La recomendación responde a la necesidad de evitar implementaciones aisladas o sin objetivos de negocio medibles. Los agentes deben integrarse a procesos definidos y operar con información confiable para funcionar como herramientas de apoyo a las decisiones.
La evolución del retail hacia modelos que también incorporan servicios financieros y telecomunicaciones incrementa el valor de los datos que las empresas generan sobre sus clientes.
Para los proveedores de servicios tecnológicos, este escenario amplía el mercado potencial: la oportunidad no consiste únicamente en vender soluciones de IA para una temporada comercial, sino en desarrollar proyectos permanentes de consultoría, integración, gobierno de datos y automatización que ayuden a las empresas a mejorar sus operaciones y rentabilidad.
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