¿Qué es el comercio basado en la inteligencia artificial?

Introducción

Los equipos de comercio deben gestionar catálogos de productos cada vez más amplios, unas expectativas de los clientes cada vez mayores, una demanda constante de contenidos, solicitudes de servicio y montañas de datos operativos, a menudo con el mismo número de empleados que tenían hace unos años. El comercio basado en IA consiste en el uso de la inteligencia artificial para mejorar o automatizar las actividades comerciales operativas y de cara al cliente, desde el descubrimiento y la personalización de productos hasta el contenido, el servicio, las compras y los flujos de trabajo internos. Este artículo aborda las tecnologías que sustentan el comercio basado en IA, los casos de uso más habituales, las ventajas, los riesgos y lo que se necesita para dar los primeros pasos.

¿Qué es el comercio basado en IA?

El comercio basado en IA es la aplicación de tecnologías de IA a las experiencias de compra digitales y a los procesos que utilizan las empresas para gestionarlas. Términos relacionados, como «comercio impulsado por IA» e «IA en el comercio electrónico», se utilizan de forma casi intercambiable, aunque el comercio basado en IA es, en realidad, el concepto más amplio. Abarca las interacciones con los clientes, las operaciones internas y, cada vez más, las actividades dirigidas por agentes que trabajan en nombre de una empresa.

Vale la pena dejar claro lo que no es el comercio con IA. No es un canal de ventas independiente, ni un único programa de software que alguien instale. Dependiendo de la tarea, la IA puede analizar información, generar contenido, responder a preguntas, recomendar acciones o completar una tarea definida por sí misma. Ese abanico de posibilidades es lo que hace que la IA aplicada al comercio electrónico resulte útil en tantos ámbitos a la vez, tanto en la tienda como entre bastidores.

En el comercio B2B, esto podría traducirse en ayudar a un comprador a navegar por un catálogo extenso, mostrar productos y precios específicos para cada cuenta, gestionar pedidos o guiar a alguien a lo largo de un proceso de compra que se desarrolla a lo largo de semanas en lugar de minutos.

¿Cómo funciona el comercio con IA?

Más allá de las diferentes herramientas y nombres de proveedores, la mayoría de los sistemas de IA en el comercio siguen un patrón similar. Los detalles varían en función de la tecnología y la tarea que realice, pero el flujo básico es el siguiente:

1. Conectar la información relevante. Los datos sobre productos, contenidos, clientes, inventario, pedidos y comportamiento —incluido el historial de compras del cliente— se recopilan de los sistemas de comercio y de administración, de modo que la IA no trabaje a partir de una visión parcial.
2. Interpretar la solicitud o señal. Se utiliza la IA para comprender una consulta de búsqueda, una pregunta de un cliente, un patrón de comportamiento del usuario, un evento operativo o un desencadenante del flujo de trabajo.
3. Generar un resultado o una acción. El sistema genera una recomendación, una respuesta, una predicción, un contenido o una acción automatizada, todo ello dentro de los permisos y las medidas de seguridad definidos.
4. Evaluar y mejorar. Se mide el resultado, se recopila la retroalimentación y el análisis de los datos sobre lo que realmente ha ocurrido ayuda a perfeccionar el modelo, las reglas, los datos o la experiencia con el paso del tiempo.

La forma concreta en que esto se desarrolla depende de la tecnología de IA y del caso de uso que la sustenta. Un motor de recomendaciones podría limitarse a predecir qué es lo siguiente que quiere un comprador, mientras que un agente de IA podría recuperar información y llevar a cabo varias tareas relacionadas por sí mismo.

¿Qué tipos de IA se utilizan en el comercio?

No toda la IA de una tienda online realiza la misma función, y resulta útil saber qué tipo hay detrás de una característica concreta. A continuación, ofrecemos un breve desglose de los principales tipos que se utilizan actualmente en el comercio:

Estas categorías no son mutuamente excluyentes, y la mayoría de las experiencias comerciales combinan varias a la vez. Los algoritmos de aprendizaje automático suelen impulsar las predicciones, la segmentación y la previsión de la demanda a partir de datos históricos de ventas, mientras que el procesamiento del lenguaje natural y los grandes modelos lingüísticos permiten que un sistema comprenda las solicitudes en lenguaje natural y genere contenido a cambio, a menudo combinando IA generativa, modelos predictivos y otros modelos de IA en una sola interacción.

La IA predictiva se denomina a veces «IA tradicional», ya que lleva años formando parte de la personalización en el comercio. No todos los procesos automatizados merecen denominarse IA, y el grado de autonomía que se les otorga debe ajustarse al riesgo que conlleva la tarea. Un chatbot que responde a preguntas sobre envíos es algo muy distinto a uno que aprueba devoluciones.

Casos de uso habituales de la IA en el comercio

La IA está presente en el comercio a través de herramientas inteligentes que funcionan en más ámbitos de lo que la mayoría de la gente cree, dando forma a las interacciones con los clientes en diferentes puntos del recorrido del cliente, a menudo de forma discreta en segundo plano, en lugar de hacerse notar. Algunas de las aplicaciones más comunes incluyen:

1. Búsqueda inteligente de productos. En lugar de buscar coincidencias exactas con palabras clave, la IA puede interpretar consultas en lenguaje natural, la intención del cliente, los atributos del producto y el contexto para mostrar resultados que realmente se ajusten a lo que el usuario pretendía preguntar, incluso cuando describe un producto por su función en lugar de por su nombre real.
2. Recomendaciones de productos. La IA puede analizar el comportamiento del cliente y sus compras anteriores para sugerir productos complementarios, alternativas razonables o artículos relevantes para su perfil que el comprador quizá no hubiera encontrado por sí mismo.
3. Experiencias de comercio personalizadas. La IA puede analizar los datos de los clientes, su comportamiento y el historial de su cuenta para ajustar el contenido, las ofertas, la navegación y la visibilidad de los productos en función de las diferentes cuentas, segmentos de clientes o etapas de compra. Esto se ajusta a lo que los compradores esperan cada vez más, ya que el 71 % de los consumidores desea que la IA generativa se integre en sus experiencias de compra, según el Capgemini Research Institute.
4. Asistencia conversacional en la compra. Los asistentes de IA pueden responder a preguntas sobre productos, comparar opciones en paralelo, localizar información y orientar a los clientes hacia opciones que se ajusten a sus preferencias y necesidades reales.
5. Creación de contenido de productos. Redactar, resumir, categorizar, traducir o actualizar descripciones de productos y otros contenidos del catálogo —a menudo con vistas a la optimización para motores de búsqueda— es una de las tareas más tediosas que la IA puede quitar de encima a un equipo, aunque el contenido generado por IA sigue necesitando una rápida revisión humana antes de su publicación.
6. Atención al cliente y autoservicio. La IA puede responder a preguntas sobre pedidos, consultar información de cuentas, resumir un problema de servicio y derivar cualquier asunto más complicado al empleado adecuado.
7. Flujos de trabajo de comercio y pedidos. Actualizar la información de los productos, gestionar tareas rutinarias relacionadas con los pedidos, ayudar a los equipos a gestionar el inventario en el día a día, activar flujos de trabajo o avisar a un equipo cuando una excepción requiere la intervención humana son tareas que la IA puede asumir sin problemas.
8. Planificación comercial y merchandising. La IA ya se está convirtiendo en una parte habitual de las compras minoristas: el 78 % de los compradores minoristas encuestados por Deloitte utiliza herramientas basadas en IA para mejorar las actividades de compra. Estas herramientas pueden analizar la demanda, el inventario, el rendimiento de los productos, los precios de la competencia, las promociones y los datos sobre el surtido para ayudar a los equipos de planificación a tomar decisiones más fundamentadas, en lugar de basarse en corazonadas y en la hoja de cálculo del último trimestre.
9. Compras y pagos asistidos por agentes. Comparar productos, preparar un carrito, realizar un pedido recurrente o completar un paso de compra aprobado a través de sistemas conectados está empezando a hacerse con la IA de por medio, de forma similar a como las herramientas logísticas inteligentes están empezando a redirigir los envíos por sí mismas. Las transacciones totalmente dirigidas por agentes siguen siendo una aplicación emergente que requiere permisos, autorizaciones y supervisión bien definidos antes de que se les otorgue un poder de compra real.

Muchos de estos casos de uso funcionan porque la IA puede adaptarse a las necesidades de los clientes más rápido de lo que jamás podría hacerlo un catálogo estático. En el comercio B2B, estas mismas ideas conllevan capas adicionales, como catálogos extensos, información técnica de productos, compras específicas por cuenta, pedidos recurrentes, precios negociados, gestión de la cadena de suministro y requisitos de aprobación, cada uno de los cuales determina cómo se utilizan realmente estas herramientas.

¿Cuáles son las ventajas del comercio basado en la IA?

Si se hace bien, el comercio basado en la IA abarca casi todos los aspectos de la gestión de un negocio de comercio electrónico, y a menudo se convierte en una verdadera ventaja competitiva mucho antes de que se refleje en una cifra más alta en un panel de control. Algunas de las ventajas más evidentes son:

• Un descubrimiento más rápido de productos. Los clientes pueden encontrar productos relevantes sin necesidad de introducir la palabra clave exacta ni de tener que rebuscar en un catálogo complejo, lo que elimina el tipo de fricción que provoca una experiencia de compra online frustrante.
• Experiencias más relevantes. La información sobre los clientes, las cuentas y el comportamiento, junto con las preferencias expresadas por los clientes, ayuda a personalizar las recomendaciones, el contenido y las interacciones según lo que cada persona realmente desea, lo que tiende a impulsar las ventas y la implicación de los clientes a largo plazo.
• Mayor eficiencia operativa. La IA puede automatizar tareas rutinarias y repetitivas relacionadas con la información de productos, los pedidos, el contenido y las solicitudes de los clientes, lo que libera a las personas para que se dediquen a tareas de mayor valor y se traduce en un ahorro real de costes a largo plazo.
• Un servicio de atención al cliente más escalable. Las consultas rutinarias se gestionan automáticamente, mientras que los problemas inusuales o delicados se derivan a agentes humanos que pueden resolverlos de verdad, lo que evita que la satisfacción del cliente disminuya durante los periodos de mayor actividad.
• Producción de contenidos más rápida. Los equipos de comercio y marketing pueden crear, actualizar, resumir y traducir contenidos en una fracción del tiempo que solía llevar.
• Mejores decisiones comerciales. Los equipos de merchandising y operaciones pueden detectar patrones de demanda y tendencias de mercado, evaluar las necesidades de inventario y convertir todos esos datos en información útil para tomar decisiones sobre precios, promociones y surtido, en lugar de basarse en conjeturas.

Nada de esto garantiza por sí solo un aumento de los ingresos, de las conversiones o de la fidelidad de los clientes. El resultado real depende del caso de uso, de los datos en los que se basa, de cómo se implemente, de las medidas de seguridad establecidas y de la experiencia del cliente que genere.

¿Cuáles son los retos y riesgos del comercio basado en la IA?

El comercio basado en la IA conlleva ventajas e inconvenientes reales, y fingir lo contrario suele resultar contraproducente más adelante, incluso en ámbitos bien consolidados como la detección de fraudes. Algunos de los riesgos más comunes son:

• Datos deficientes, obsoletos o inconexos. La información incompleta sobre productos, clientes, inventario, pedidos, precios o entregas puede dar lugar a respuestas, recomendaciones o decisiones de compra inexactas. En este caso, «si entran datos erróneos, salen datos erróneos» es una realidad.
• Integración de sistemas. Las herramientas de IA necesitan un acceso controlado a los sistemas y a la información necesaria para cada tarea, y los silos de datos suelen obstaculizar rápidamente ese acceso.
• Contenido generado inexacto. La IA generativa puede producir información sobre productos y respuestas incorrectas, desactualizadas o sin fundamento si nadie supervisa su trabajo.
• Privacidad y seguridad. Las organizaciones deben proteger los datos de los clientes, los detalles de las cuentas, los registros de transacciones y los datos empresariales confidenciales, especialmente cuando las herramientas de IA empiezan a tener acceso a una mayor cantidad de ellos.
• Sesgos y decisiones incoherentes. Los modelos pueden producir resultados injustos o poco fiables cuando los datos o las reglas subyacentes son defectuosos, y los algoritmos de IA no siempre avisan cuando eso ocurre.
• Transparencia limitada y confianza de los clientes. Es posible que los clientes y los empleados no sepan cómo se ha generado una respuesta o recomendación generada por IA, ni si ha habido factores comerciales que la hayan influido de forma encubierta.
• Autorización y responsabilidad. Alguien debe asumir la responsabilidad cuando un sistema de IA recomienda o realiza una transacción incorrecta, y esa persona debe identificarse antes del lanzamiento, no después.
• Autonomía excesiva. Las acciones de gran impacto, como modificar precios, emitir reembolsos, enviar pedidos o aprobar compras, pueden requerir límites de gasto, autorizaciones, permisos definidos o revisión humana.

Una implementación responsable implica una gobernanza a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, no una revisión puntual antes del lanzamiento. Las medidas de seguridad deben ajustarse a las consecuencias de la acción, de modo que las transacciones de mayor riesgo estén sujetas a controles más estrictos que las rutinarias.

Cómo dar los primeros pasos en el comercio con IA

La mejor forma de iniciarse en el comercio con IA es mediante una serie de pasos deliberados y bien delimitados, en lugar de una única gran implantación, sobre todo teniendo en cuenta que los cambios en el mercado y las expectativas de los clientes avanzan cada año a un ritmo más rápido. Una estrategia razonable sería la siguiente:

1. Elige un caso de uso definido. Empieza por un problema específico relacionado con los clientes o con las operaciones, en lugar de adoptar el comercio con IA por el simple hecho de hacerlo.
2. Asigna responsabilidades. Identifica al responsable de negocio, así como a las partes interesadas de los ámbitos técnico, de datos, de seguridad, jurídico y de experiencia del cliente que se encargarán del caso de uso, para que nadie se quede con la duda de quién tiene la última palabra.
3. Establece objetivos medibles. Decide qué se considera realmente un éxito. El éxito en las búsquedas, el tiempo de respuesta, la precisión de los pedidos, el tiempo de producción de contenidos, el uso del autoservicio por parte de los clientes y la precisión de las previsiones son medidas razonables.
4. Revisa los datos disponibles. Comprueba si los datos de productos, clientes, inventario, pedidos y contenidos están almacenados como datos limpios y estructurados, con suficiente historial para que resulten útiles. Ni siquiera las mejores herramientas basadas en IA pueden solucionar los datos erróneos en los que se basan.
5. Define los requisitos del sistema. Identifica la plataforma de comercio electrónico, el CMS, el ERP, el CRM, el PIM, el OMS y otras herramientas a las que debe acceder la IA.
6. Establece medidas de seguridad. Define los permisos, las fuentes de datos autorizadas, los límites de gasto o de transacciones, las reglas de escalado, los requisitos de revisión humana y cualquier acción que el sistema simplemente no esté autorizado a realizar.
7. Prueba, supervisa y amplía. Empieza con una prueba piloto controlada, evalúa la precisión y los resultados, revisa las excepciones y los comentarios de los clientes, y ajusta los datos, las indicaciones, las reglas, los permisos o los modelos según sea necesario. Amplía solo una vez que el caso de uso haya demostrado su eficacia.

Las organizaciones más exitosas suelen dar prioridad a unas pocas aplicaciones útiles y manejables, en lugar de intentar integrar la IA en todos los procesos comerciales a la vez, para luego ampliarla una vez que las primeras hayan demostrado su valía.

Conecta la IA y el comercio con Liferay DXP

Liferay DXP y Liferay AI Hub abordan el comercio basado en la IA desde diferentes ángulos, y es importante saber qué hace cada uno antes de evaluar soluciones de IA para la tarea. Liferay DXP es la plataforma flexible que sustenta el comercio, el contenido, la personalización, el autoservicio del cliente, las integraciones y los flujos de trabajo, con capacidades de IA integradas directamente en esa capa de experiencia. Liferay AI Hub, por el contrario, es un producto SaaS independiente y de disponibilidad general con un entorno «low-code» para crear, configurar y gestionar agentes de IA.

Dentro de Liferay DXP, la IA se integra en la experiencia para gestionar aspectos como:

• Generar y actualizar descripciones de productos
• Ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y basadas en el contenido utilizando datos de productos y pedidos
• Crear, revisar y traducir contenido de comercio
• Generar y etiquetar activos digitales
• Personalizar experiencias para diferentes clientes, cuentas y segmentos

Liferay AI Hub puede implementar chatbots o conectar agentes de IA con sistemas externos. Sin embargo, al conectarlo a Liferay DXP, esos agentes obtienen acceso a los datos de comercio, el contenido, la búsqueda, los permisos y los flujos de trabajo de Liferay, lo que abre un nuevo abanico de posibilidades:

• Actualizar la información de los productos
• Gestión de tareas de pedido definidas
• Avanzar o activar flujos de trabajo de comercio
• Segmentar automáticamente a los clientes
• Ofrecer experiencias de chat conversacional para preguntas sobre productos, ventas o servicios
• Recuperar información de sistemas de comercio, documentación de productos y otras fuentes autorizadas

Incorpora la IA a tu estrategia de comercio

El comercio basado en la IA puede mejorar las experiencias de los clientes, las decisiones comerciales y los procesos internos, pero solo cuando tiene acceso a información precisa y a sistemas que estén realmente conectados. Empieza con casos de uso definidos, objetivos medibles, medidas de seguridad reales, supervisión continua y suficiente control humano para detectar los errores del sistema.

El comercio basado en la IA es, en realidad, solo una parte de un cambio mucho mayor. La mayoría de las organizaciones se enfrentan a las mismas cuestiones relacionadas con las prioridades, los datos y la gobernanza en los ámbitos del marketing, el servicio al cliente, las tecnologías de la información y las finanzas. Para descubrir cómo pasar de la fase piloto a la producción sin que esas cuestiones empresariales más amplias te frenen, explora la transformación empresarial hacia la IA y cómo escalar la IA en toda la organización.

Preguntas frecuentes sobre el comercio basado en la IA

¿Cuál es la diferencia entre el comercio con IA y el comercio electrónico?

El comercio electrónico consiste simplemente en comprar y vender a través de canales digitales, es decir, la propia tienda online. El comercio con IA va más allá: utiliza la inteligencia artificial para mejorar o automatizar partes de esas experiencias y las operaciones que hay detrás de ellas, desde la búsqueda y las recomendaciones hasta el contenido y la gestión de pedidos.

¿Cuál es la diferencia entre el comercio con IA y el comercio conversacional?

El comercio conversacional consiste en la compra y la atención al cliente a través de chat, mensajería, voz u otras interfaces conversacionales. Es una aplicación dentro de la categoría mucho más amplia del comercio con IA, no un sinónimo de esta. Gran parte del comercio con IA tiene lugar totalmente fuera de una ventana de chat, en resultados de búsqueda, páginas de productos y herramientas de planificación administrativa.

¿Qué es el comercio agentivo?

El comercio «agentic» utiliza agentes de IA para planificar y completar tareas comerciales de varios pasos a través de sistemas y herramientas conectados, comparando productos, realizando pedidos o actualizando información sin que nadie tenga que seguir manualmente cada paso. Dichas acciones deben seguir dentro de los permisos definidos, los límites de transacción, las normas y los requisitos de aprobación. «Agentic» no significa «sin supervisión».

¿Sustituye el comercio basado en IA a los empleados humanos?

En realidad, no. La IA es solo una herramienta, más adecuada para tareas definidas, repetitivas, que requieren un uso intensivo de datos o de carácter auxiliar que para la toma de decisiones que requieren criterio. Los empleados siguen teniendo que establecer objetivos, revisar decisiones delicadas, gestionar excepciones, evaluar el rendimiento y garantizar el cumplimiento de las normas de gobernanza, es decir, aquellas partes del trabajo que no se pueden reducir fácilmente a un conjunto de reglas.