Cada sector tiene sus propios retos técnicos. En el comercio minorista, durante décadas la información de producto incorrecta o incompleta ha provocado problemas graves. Hay casos reales como intentos fallidos de alertar a compradores sobre retiradas de producto, tiendas en línea que muestran artículos disponibles cuando no lo están, búsquedas de productos que no permiten notificaciones cuando vuelven a reponer stock, o aplicaciones que indican la ubicación de un producto en la tienda y resulta que el artículo no está allí. Gran parte de esto proviene de datos poco fiables entregados por proveedores globales.
La falta de fiabilidad abarca desde errores en los datos hasta información ubicada en el campo equivocado o datos materialmente incompletos. Por ejemplo, al pulsar en ingredientes de un producto aparece solo la tabla nutricional sin ingredientes listados, lo que indica que los datos se colocaron en la celda equivocada.
Varios proveedores de inteligencia artificial generativa y agentes automáticos sostienen que los agentes IA podrían mejorar la calidad de los datos de producto de forma masiva. Imaginemos un ejército de agentes software que detecta y corrige errores de forma continua: sería una palanca poderosa no solo para retail sino para cualquier vertical con problemas de calidad de datos.
¿Cuál es el estado actual de la fiabilidad de los datos de proveedores de retail? Las estimaciones varían según el tipo de producto, el subvertical, la geografía y el atributo medido. Expertos sitúan la fiabilidad entre cifras que van del 50 hasta el 90 por ciento en escenarios muy distintos. Incluso una tasa de fallo del 10 o 20 por ciento provoca fricciones constantes en la cesta de compra y en la experiencia del cliente, multiplicado por millones de referencias y cientos de atributos por producto.
La pregunta clave es si la inteligencia artificial puede mejorar la fiabilidad lo suficiente para que los minoristas cambien procesos críticos. Hay ejemplos donde los datos defectuosos llevaron a cancelar iniciativas como notificaciones de retirada de producto por riesgo legal y reputacional. Para que los ejecutivos de TI confíen en automatizar notificaciones críticas o mostrar stock en tienda, la fiabilidad debe acercarse a rangos del 90 al 99 por ciento, muy por encima de lo habitual hoy.
Una estrategia práctica consiste en dos fases. En la primera, agentes IA analizan los catálogos de proveedores, detectan inconsistencias, señalan campos ausentes o contradictorios y devuelven estas observaciones a la cadena de suministro para validación. En la segunda fase, cuando el sistema ya ha aprendido patrones, los agentes empiezan a proponer o aplicar correcciones automáticas, reduciendo costos de verificación manual y mejorando tiempos de reacción. Esta automatización tiene además implicaciones de seguridad y salud, por ejemplo al identificar alergénicos o compuestos peligrosos en ingredientes.
Mejorar la calidad de los datos habilita cambios estructurales en retail, como el tránsito de códigos de barras a códigos QR. Los QR permiten almacenar miles de caracteres y enlazar con servidores que contienen historial de fabricación, trazabilidad térmica y fecha de caducidad, información invaluable para perecederos. Sin datos fiables, no tiene sentido invertir en la infraestructura necesaria para un cambio global a QR, pero con datos corregidos por agentes IA, esa inversión cobra sentido y desbloquea nuevas capacidades de trazabilidad y UX.
Otro dolor de cabeza son los planogramas. En teoría, un planograma preciso indica en qué pasillo y estante está cada producto y permitiría que una app guíe al cliente al artículo exacto. En la práctica los planogramas suelen quedarse obsoletos por cambios locales en la ubicación o por falta de sincronía entre sistemas de inventario y herramientas de planificación. Soluciones basadas en visión por computador y escaneos periódicos por pasillo, apoyadas por agentes que actualizan automáticamente la plataforma, ofrecen una alternativa coste efectiva frente a modelos de monitorización 24/7 como los de tiendas experimentales.
Las mejoras que funcionan en retail tienen aplicaciones en otros sectores. En salud, herramientas genAI podrían ayudar a extraer información útil de historiales clínicos largos y desorganizados. En finanzas, agentes IA pueden verificar transacciones en tiempo real para mejorar detección de fraude sin introducir latencia. Cada vertical puede analizar sus problemas de datos y evaluar agentes IA, visión por computador u otras técnicas para resolver sus propios cuellos de botella.
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Además, prestamos servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger los flujos de datos y garantizar cumplimiento, y ofrecemos implementaciones en la nube con servicios cloud aws y azure para escalar con seguridad y fiabilidad. Para equipos de analítica, desarrollamos soluciones de inteligencia de negocio y cuadros de mando con power bi que permiten explotar datos corregidos por IA y tomar decisiones operativas más rápidas.
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En definitiva, los agentes IA no son la solución mágica, pero bien diseñados y supervisados pueden reducir errores, automatizar correcciones y permitir que sectores como el retail den un salto hacia procesos más eficientes y experienciales. Sea cual sea su industria, analizar los datos erróneos con una perspectiva de agentes IA, visión por computador y automatización suele ser un buen punto de partida para resolver problemas técnicos crónicos.