La personalización con IA, los motores de recomendación y la detección de demanda fracasan con datos fragmentados. En Infoverity diseñamos e implementamos IA para retail, pero siempre sobre una base sólida: datos de cliente y de productos en los que se puede confiar.
El retail es uno de los sectores que más está apostando por la IA en la empresa. Personalización, búsqueda inteligente, previsión de demanda, precios dinámicos… todos estos casos de uso dependen de algo muy concreto: que los datos de cliente y de producto estén bien hechos y se pueda confiar en ellos.
Y el siguiente salto ya está aquí. Los agentes de IA que navegan, comparan y compran en nombre del cliente están dejando de ser una idea futurista. Un cliente nuestro del sector retail reorganizó sus datos de productos y consiguió dos cosas a la vez: redirigió más de 176.000 $ que gastaba cada año en limpiar datos hacia innovación en IA, y mejoró la precisión de sus modelos entre un 25 % y un 40 %.
¿Dónde se atascan la mayoría de proyectos de IA en retail? Siempre en lo mismo: clientes duplicados entre POS, programas de fidelización, eCommerce y CRM; datos de productos repartidos entre PIM, ERP y los feeds de los proveedores. Son justo los mismos problemas que van a frenar las compras gestionadas por agentes de IA. Y una IA construida sobre esa base no es que rinda poco: amplifica los errores, a lo grande y delante del cliente.
En Infoverity nos encargamos de las dos partes: la estrategia y el despliegue de la IA, y la base de datos de cliente y de producto, bien gobernada, que hace que todo funcione en cualquier canal.
40%
de las aplicaciones de retail incorporará agentes de IA antes de que termine 2026, frente a menos del 5 % en 2025. La optimización de inventario, la gestión de lineal y la automatización del checkout ya funcionan sin intervención humana. Fuente: Gartner a través de BizTech Magazine.
282%
es lo que ha crecido la implementación de IA en un solo año. Como consecuencia, el 35% de los CIO trabaja más estrechamente con su CDO. La tecnología está escalando. La alineación del liderazgo, no. Fuente: Salesforce CIO Trends
58%
de los retailers está desplegando IA de forma activa. El 42% aún lo está planificando. La diferencia no es presupuesto ni tecnología. Es la preparación del dato. La brecha entre líderes y rezagados es un problema de datos, no un problema de IA. Fuente: Snowflake Data Trends Retail & Consumer Goods
La mayoría de pilotos de IA en retail se quedan en eso, en pilotos, porque los datos de debajo no aguantan. Con nuestro servicio de Estrategia de IA y Análisis de ROI identificamos qué casos de uso merecen inversión y cómo conseguir resultados cuanto antes. Y con el de Despliegue de IA los ponemos en marcha de verdad, y los mantenemos funcionando, también en los canales donde ya compran los agentes de IA.
Más de 1.000 proyectos de datos e IA empresariales, para más de 200 clientes en todo el mundo, en más de 14 años. Trabajamos sobre las plataformas de MDM, PIM y datos que ya tienes, y si lo que necesitas es un consejo independiente de plataforma, también te lo damos.
La IA generativa amplifica los datos incorrectos, y los agentes de IA todavía más: van directos a los atributos estructurados y no perdonan ni una carencia. Por eso ofrecemos las dos cosas juntas: la implementación de la IA y los datos maestros, el gobierno y la calidad que la hacen fiable. Un único proveedor, un único equipo, de principio a fin.
Aquí lo que importa son los resultados de negocio, no los entregables. Great Clips redujo sus clientes duplicados un 30 %. Hoy hacen más de un millón de llamadas a la API al día, con 300 ms de respuesta media, contra una única visión fiable del cliente. Eso da soporte a marketing, analítica, cumplimiento normativo y punto de venta, con un proceso de fusión asistido por LLM sobre sus propios datos maestros.
Estas son las dudas que más nos plantean los CDO, los directores de TI y los arquitectos de datos del sector retail.
No hace falta un proyecto de años: un customer 360 listo para IA se puede construir por fases. El problema habitual es que los datos de cliente viven repartidos entre POS, fidelización, eCommerce y CRM, y cada sistema tiene su propia versión de la misma persona. Lo recomendable es empezar por una estrategia de datos y una hoja de ruta por fases. Un proyecto de MDM bien planteado da resultados ya en las primeras fases, así que marketing y los modelos de personalización pueden trabajar con datos limpios mientras el resto avanza.
Por el PIM: ahí es donde está el problema casi siempre. La búsqueda y las recomendaciones con IA amplifican cualquier hueco o error que ya tengas en el catálogo. Si un atributo está mal etiquetado o falta, el modelo lo hereda tal cual. Lo recomendable es construir una base de datos de productos limpia, enriquecida y gobernada, apoyándose en PIM y, según el caso, en MDM. Esa misma base hace que tus productos sean localizables también para los agentes de IA que ya compran en nombre de los clientes.
El problema casi nunca es el piloto en sí, sino la falta de una hoja de ruta y de métricas claras desde el principio. Sin un análisis de carencias y unos números definidos de antemano, es muy difícil convertir un experimento técnico en un caso de negocio. Lo recomendable es plantear cada iniciativa con una hoja de ruta clara: qué modelos tienen sentido, qué falta por resolver, y qué ROI y plazos se esperan. Así llegas ante la dirección con un caso defendible, no con un experimento suelto.
Casi siempre el origen es el mismo: los datos de cliente están repartidos entre sistemas, y eso no es un fallo del modelo. Si el mismo cliente existe con variaciones en POS, CRM, eCommerce y marketing, cualquier modelo que use esos datos hereda los duplicados. Lo recomendable es atacar el origen con un proceso de MDM que consolide esos registros en una única fuente de verdad. Es lo que hizo Great Clips: redujo sus duplicados un 30 % en más de 4.400 establecimientos, con fusión asistida por LLM.
Infoverity llevó el proyecto en tres fases: estrategia de datos, implementación de Informatica Customer 360 MDM SaaS y soporte operativo continuo. El resultado: un único registro de cliente de referencia —sin duplicados, con direcciones validadas y conforme a la CCPA— en cada sistema que lo necesita, con fusión asistida por LLM a gran escala.
Las promociones genéricas, basadas en reglas fijas, ya no convencen a nadie: el cliente espera algo relevante en cada interacción. Infoverity te ayuda a sustituirlas por personalización con IA real, construida sobre una base de datos de cliente centralizada y gobernada.
Las roturas de stock y el inventario que sobra reducen el margen cuando los datos de pedidos, productos y proveedores están cada uno en su rincón. Infoverity te ayuda a prever la demanda con más precisión, con una visión de 360 grados sobre datos ya integrados.
Muchos proyectos de IA se quedan en piloto porque nadie definió antes el caso de uso ni el ROI esperado. Infoverity te acompaña en tres fases: estrategia y análisis de ROI, diseño y prototipo, e implementación completa con soporte continuo.
Cuando los datos de cliente están repartidos entre POS, eCommerce, fidelización y CRM, los duplicados aparecen solos y cualquier modelo pierde fiabilidad. Infoverity te ayuda a consolidarlos en un único registro de cliente fiable, la base de cada caso de uso de IA en retail.
Si el onboarding de productos es lento y la taxonomía no está gobernada, tu catálogo es invisible para la búsqueda con IA y para los agentes que ya compran en nombre del cliente. Infoverity te ayuda a acelerar ese onboarding y poner orden en la taxonomía.
Sin un marco de gobierno, linaje y calidad de los datos, la IA en retail no es auditable ni cumple con la regulación que está llegando. Infoverity te ayuda a construir ese marco para que cada modelo esté listo para escalar de verdad.
¿Está tu catálogo listo para los agentes de IA que ya compran por tus clientes?
Cuando un agente de IA compra en nombre de un cliente, no mira fotos ni descripciones bonitas: busca datos concretos y bien organizados (talla, color, stock, precio…). Si tu producto no tiene esos datos completos y claros, el agente simplemente lo descarta y elige otro. Infoverity te ayuda a organizar y limpiar esos datos para que tus productos sí se encuentren y se puedan comprar a través de estos nuevos canales.
Sin compromiso: una conversación de 30 minutos para entender en qué punto está tu estrategia de IA y datos, y hasta dónde podría llegar.
