¿Cuenta tu organigrama con un Category Data Partner?
Un análisis de McKinsey & Company señala que los comerciantes podrían recuperar hasta 40% de su tiempo con sistemas autónomos.
El 71 por ciento de los comerciantes minoristas afirma que las herramientas de inteligencia artificial (IA) aplicadas al merchandising han tenido un efecto limitado o nulo en su negocio y 61 por ciento considera que su organización no está preparada para escalar estas soluciones, según datos citados por McKinsey & Company. En este contexto, la adopción de sistemas de IA agéntica no solo podría liberar hasta 40 por ciento del tiempo de los equipos al automatizar tareas operativas, sino también impulsar la creación de nuevos roles especializados, como el Category Data Partner, enfocado en integrar datos, validar modelos y traducir los hallazgos analíticos en decisiones comerciales.
La firma explica que los sistemas de IA agéntica —capaces de planificar, actuar y aprender de forma autónoma— permiten ajustar surtidos, precios y promociones de manera continua, sin depender de ciclos semanales de decisión. “Al delegar tareas manuales a agentes de IA, los comerciantes pueden volver a enfocarse en la estrategia, la selección de productos y la negociación con proveedores”, indica el informe. Según la consultora, los primeros adoptantes reportan incrementos en ingresos y márgenes asociados a decisiones de surtido más precisas y negociaciones respaldadas por datos.
Persisten brechas en adopción y capacitación
Aunque los equipos de merchandising han incorporado herramientas de automatización, como sistemas de reposición automática y motores de simulación de precios, el reporte señala que los encuestados aún destinan 40 por ciento de su tiempo a tareas de bajo valor, como consolidación de datos y elaboración de reportes. Además, solo 24 por ciento afirma que su organización ofrece capacitación moderada o extensa en IA.
El análisis identifica que la principal limitante no es la tecnología, sino su integración en procesos y estructuras organizacionales. Sistemas fragmentados y datos inconsistentes dificultan la generación de recomendaciones confiables para la toma de decisiones diarias.
Automatización de hasta 60% de tareas operativas
El documento describe un escenario en el que un gerente de categoría recibe alertas priorizadas al inicio de la jornada, aprueba ajustes de precios y promociones en minutos y participa en reuniones centradas en decisiones accionables. Bajo este modelo, hasta 60 por ciento de las tareas manuales vinculadas a la toma de decisiones podrían automatizarse o estandarizarse.
Los agentes de IA pueden depurar y reconciliar datos, generar y probar escenarios en tiempo real y coordinar flujos de trabajo entre funciones, desde proveedores hasta puntos de venta, lo que permitiría dedicar mayor tiempo a la planeación estratégica y al análisis de clientes.
Nuevos roles y rediseño organizacional
La implementación de IA agentica requerirá redefinir estructuras y funciones. El informe plantea la creación de perfiles como el “category data partner”, encargado de integrar datos y validar modelos, así como responsables de activación transversal y de políticas de gobernanza y confianza.
La consultora recomienda establecer reglas claras sobre precios, promociones y criterios de equidad antes de activar sistemas autónomos y avanzar por fases, comenzando con entornos piloto antes de escalar a toda la organización. Según McKinsey & Company, bajo este modelo la función de merchandising puede operar como un sistema de aprendizaje continuo en el que la supervisión humana define prioridades y los agentes ejecutan análisis y acciones de forma permanente.
