La revolución del comercio inteligente en México: redes de agentes de IA para transformar la experiencia del cliente

Forbes México.
La revolución del comercio inteligente en México: redes de agentes de IA para transformar la experiencia del cliente

Por Rafael Castelltort Delgado*

La industria del comercio en México está viviendo una época increíble. La evolución tecnológica, particularmente la inteligencia artificial (IA), está creando oportunidades para reimaginar cómo los comercios interactúan con sus clientes. No se trata solo de digitalizar procesos, sino de construir experiencias memorables, ágiles y consistentes, que sorprendan al consumidor y generen rentabilidad al negocio.

Para lograr esta conexión con los clientes, los comercios a nivel mundial han empezado a crear agentes de inteligencia artificial. Un agente de IA es un programa que puede realizar una tarea por sí mismo, con base en la información que recibe del entorno. Su función es detectar lo que está pasando, analizarlo y actuar para alcanzar un objetivo específico en una tarea concreta como, por ejemplo: recomendar productos, ajustar precios o responder preguntas frecuentes a un cliente. Lo más importante es que este agente va a ir aprendiendo con el paso del tiempo y tomará mejores decisiones. 

Ahora la tecnología permite que en vez de tener un solo agente de IA que intenta hacer todo, se pueden tener una serie de “pequeños especialistas digitales” —agentes— que colaboran entre sí. Cada uno cumple una función: uno analiza el comportamiento del cliente, otro sugiere productos, otro ajusta precios, uno más revisa inventarios y otro gestiona las entregas. Cada agente actúa como un experto en su función, pero la verdadera magia ocurre cuando se comunican entre ellos, compartiendo datos en tiempo real para orquestar decisiones más rápidas, precisas y centradas en el cliente. Juntos forman una red que no solo automatiza tareas, sino que se enfoca en mejorar constantemente la experiencia del cliente en tiempo real.

Un ejemplo concreto puede ayudar a entender cómo funciona esta red de agentes. Una clienta llamada Laura entra a una tienda en línea en busca de ropa deportiva. Un agente detecta que ha visto varios productos similares en poco tiempo. Otro agente, encargado de recomendaciones, consulta su historial y sus compras anteriores. Sugerirá una prenda que coincide con sus preferencias. Antes de mostrársela a Laura, otro agente verifica el inventario disponible y confirma que el producto está en el centro logístico más cercano.

Con esa información, un agente de promociones decide lanzar una oferta personalizada con un descuento y entrega rápida. Laura sigue navegando sin decidirse. Esa conducta activa a otro agente que analiza precios y determina ofrecer un segundo incentivo por tiempo limitado. Una vez que Laura añade el producto al carrito, el agente de logística valida la promesa de entrega y actualiza los tiempos en el checkout. La venta se concreta sin interrupciones.

¿Está esta historia en el futuro? Lo cierto es que no: es muy probable que quien lee este artículo haya experimentado esta labor multiagente en su propia experiencia de compra en línea en comercios digitales mexicanos.

Todo este proceso ocurre sin intervención humana directa. Los agentes colaboran entre sí, comparten información, negocian y toman decisiones basadas en datos. Para la clienta, el proceso fue simple. Para el comercio, fue una operación eficiente y alineada con su capacidad logística, su política de precios y la estrategia comercial del momento.

Este tipo de redes no necesariamente requieren desarrollos complejos para comenzar. Un comercio puede iniciar con un solo agente, como uno que automatice respuestas frecuentes en canales de mensajería. A partir de ahí, se pueden incorporar otros agentes que complementen funciones existentes. Lo importante es identificar un punto del proceso comercial donde se repita una tarea, donde ya haya datos disponibles y donde una decisión pueda ser automatizada. Eso puede ser suficiente para empezar a construir una red que, con el tiempo, se expanda de manera gradual.

El uso de agentes de inteligencia artificial no debe verse como un proyecto que transforma todo de inmediato. Puede abordarse por etapas, integrando capacidades que respondan a necesidades concretas y que se adapten al ritmo del negocio. Lo importante es tener claridad sobre el problema que se quiere resolver, entender los datos disponibles y empezar con un caso de uso pequeño, pero útil. A partir de ahí, es posible avanzar hacia una red que mejore la operación diaria y contribuya a una mejor experiencia para el cliente.

Sobre el autor:

*Rafael Castelltort Delgado es director del Centro de Comercio Detallista de la Escuela de Negocios del Tecnológico de Monterrey.

LinkedIn: linkedin.com/in/rafael-castelltort 

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