ARBENTIA identifica seis retos tecnológicos que marcarán la evolución del sector, desde la integración real de los canales y la gestión inteligente del inventario hasta la aplicación práctica de la IA, la hiperpersonalización y la modernización de sistemas.
Con los grandes picos comerciales de final de año cada vez más cerca, el retail afronta los próximos meses con un desafío que va más allá de vender más: conseguir que tiendas, comercio electrónico, almacenes, datos de clientes y sistemas de gestión funcionen de forma realmente conectada.
“La expansión de los canales digitales, las nuevas expectativas de los consumidores y el avance de la inteligencia artificial están obligando al sector a revisar procesos que hasta ahora podían funcionar de manera independiente”, señala Aritz Sánchez, Manager de la división de Retail de ARBENTIA. “La disponibilidad del producto, la capacidad de anticipar la demanda o la rapidez con la que una compañía puede responder a un cambio empiezan a depender directamente de la calidad y conexión de sus datos”.
En este contexto, ARBENTIA, consultora especializada en tecnología, ha identificado seis grandes retos tecnológicos que están condicionando la transformación del retail:
1. Pasar de la omnicanalidad al comercio verdaderamente unificado: El consumidor ya no diferencia entre canales. Puede consultar un producto online, comprarlo en una tienda física, recogerlo en otro establecimiento y devolverlo a través de un canal diferente. Sin embargo, detrás de esa experiencia todavía conviven muchos sistemas separados para tiendas, e-commerce, almacenes o marketplaces. El reto pasa por trabajar sobre una visión común de inventario, pedidos y clientes. Unificar estos elementos permite conocer la disponibilidad real de cada producto, reducir desincronizaciones y habilitar modelos como click & collect, devoluciones cruzadas o preparación de pedidos desde tienda sin procesos paralelos.
2. Convertir el stock en información en tiempo real: En un entorno de márgenes ajustados, tanto la falta de producto como el exceso de inventario tienen un impacto directo sobre el negocio. Por eso, disponer de visibilidad en tiempo real de lo que ocurre en tiendas y almacenes se está convirtiendo en una capacidad crítica. La combinación de analítica avanzada, movilidad, automatización, IoT o tecnologías de identificación permite mejorar la trazabilidad y avanzar hacia una reposición más proactiva. En moda, por ejemplo, esto implica controlar correctamente referencias por talla y color, mientras que en alimentación entran en juego factores como la alta rotación, las caducidades o la trazabilidad del producto.
3. Llevar la inteligencia artificial a procesos concretos: La IA empieza a dejar atrás la fase de experimentación para incorporarse a tareas reales del día a día. Su impacto puede abarcar desde la predicción de la demanda y la recomendación de productos hasta la detección de anomalías, la automatización de pedidos o la asistencia a los empleados. En tienda, un asistente puede recomendar productos complementarios a partir del historial del cliente o facilitar información al vendedor durante la interacción. En operaciones, puede detectar comportamientos anómalos en el stock o automatizar la captura de pedidos recibidos por correo electrónico. En atención al cliente, puede resumir interacciones, analizar el sentimiento del consumidor o sugerir respuestas. Pero su utilidad depende de una condición previa: la IA necesita trabajar sobre datos fiables y procesos conectados.
4. Utilizar los datos para personalizar de verdad la experiencia: La personalización también está evolucionando. Ya no basta con segmentar a los clientes por características generales o enviar promociones basadas únicamente en compras anteriores. El objetivo es construir una visión completa del consumidor a partir de sus interacciones y utilizar esa información para adaptar recomendaciones, comunicaciones, promociones y servicio. Para conseguirlo, se necesita conectar datos procedentes de tienda, comercio electrónico, atención al cliente y otros puntos de contacto. La analítica y la IA permiten posteriormente detectar patrones de comportamiento y transformar esa información en acciones mucho más relevantes.
5. Modernizar sistemas sin poner en riesgo la operativa: Buena parte del sector sigue dependiendo de tecnologías legacy que han ido acumulando procesos y desarrollos durante años. El problema aparece cuando estos entornos dificultan la integración con nuevos canales, aplicaciones móviles, herramientas de análisis o soluciones de inteligencia artificial. La tendencia avanza hacia modelos de modernización progresiva, en los que se mantiene un núcleo común y se incorporan nuevas capacidades por fases. Este enfoque permite priorizar los procesos que generan mayor impacto, controlar mejor la inversión y evitar proyectos de transformación que obliguen a sustituir toda la infraestructura tecnológica de una organización al mismo tiempo.
6. Hacer de la ciberseguridad y el talento parte de la transformación: Cuanto más conectado está el retail, mayor es también su superficie de exposición. Tiendas, almacenes, dispositivos móviles, plataformas digitales, información de clientes y aplicaciones cloud forman parte de un ecosistema que necesita proteger identidades, accesos y datos. Por ello, la ciberseguridad debe incorporarse desde el diseño de los nuevos procesos y no como una capa posterior. A ello se suma otro desafío directamente relacionado con la tecnología: la adopción. Nuevos sistemas, automatizaciones o herramientas de IA solo generan retorno cuando los empleados saben utilizarlos y los integran en su trabajo diario. La formación y la gestión del cambio se convierten así en elementos tan importantes como la propia implantación tecnológica.
Del proyecto tecnológico a una transformación por fases
Estos retos muestran una tendencia común: el futuro del retail no pasa por acumular herramientas independientes, sino por conseguir que toda la cadena de valor pueda compartir información y operar sobre una misma realidad.
ARBENTIA aborda este proceso mediante un modelo progresivo que parte del análisis de la operación y permite priorizar las áreas donde la tecnología puede aportar mayor valor. A partir de ahí, plantea proyectos por fases que pueden integrar gestión del negocio, inventario, movilidad en tienda y almacén, analítica, automatización, logística, atención al cliente e inteligencia artificial. La compañía cuenta además con soluciones especializadas destinadas a cubrir procesos como la movilidad de almacén, el intercambio electrónico de datos, la gestión logística, la analítica o la calidad.