En las últimas semanas me está pasando algo que me parece muy significativo. A través de LinkedIn me están contactando cada vez más empresas relacionadas con el sector retail interesadas en hablar de inteligencia artificial, adopción y transformación.
Y lo interesante no es solo que haya aumentado el interés, lo que realmente me llama la atención es cómo están cambiando las conversaciones.
Hace un tiempo era mucho más habitual hablar con empresas que querían entender qué podían hacer con la inteligencia artificial, conocer herramientas o empezar con alguna formación para sus equipos. Ahora me encuentro con organizaciones que ya han pasado por esa primera fase. Han hecho sus pinitos, han probado ChatGPT, Copilot, Gemini u otras soluciones, tienen empleados que utilizan IA en su trabajo, han desarrollado algún piloto y, en algunos casos, ya cuentan con automatizaciones o proyectos concretos funcionando.
Pero después de experimentar llega inevitablemente otra pregunta mucho más interesante.
¿Y ahora hasta dónde podemos llegar?
Es justo en ese momento cuando la conversación deja de girar alrededor de las herramientas y empieza a hablar de transformación.
Las empresas comienzan a plantearse cómo extender el uso de la IA a diferentes áreas de la organización, qué procesos merece la pena revisar, qué capacidades deberían desarrollar internamente, qué datos necesitan preparar o conectar, cómo formar a personas con niveles de conocimiento muy diferentes, cómo establecer unas reglas de uso claras y cómo medir si todo ese esfuerzo está generando realmente productividad, ahorro, nuevas oportunidades o una mejor experiencia para sus clientes.
En retail todo esto adquiere además una dimensión especialmente interesante. Estamos hablando de un sector donde conviven ecommerce, tiendas físicas, logística, compras, producto, marketing, atención al cliente, operaciones, supply chain, recursos humanos y millones de decisiones que se toman continuamente.
Por eso no creo que sea casualidad que el interés esté creciendo precisamente ahora.
Lo que estoy percibiendo en esas conversaciones también puede observarse en algunos de los grandes grupos del sector. Ya no estamos viendo únicamente proyectos aislados de inteligencia artificial. Empiezan a aparecer estructuras específicas de transformación, desarrollos propios, programas de adopción, AI Champions, asistentes para clientes, agentes internos e incluso inversiones multimillonarias en infraestructura para soportar el desarrollo de IA.
El retail está entrando en una fase diferente.
De probar herramientas a preguntarse cómo transformar la empresa
La adopción de inteligencia artificial rara vez empieza siguiendo un plan perfecto, lo normal es que ocurra justo lo contrario.
Un departamento empieza a utilizar una herramienta porque alguien la ha descubierto. Marketing encuentra determinadas aplicaciones, IT prueba un modelo o desarrolla un pequeño piloto, algunas personas empiezan a utilizar ChatGPT por su cuenta, luego aparecen automatizaciones, licencias de diferentes herramientas y pequeños experimentos repartidos por toda la organización.
Esa primera fase tiene mucho valor porque permite perder el miedo, descubrir posibilidades y empezar a entender qué puede aportar realmente la tecnología.
El problema aparece cuando esas iniciativas empiezan a crecer sin una visión conjunta.
Entonces la empresa necesita saber qué se está utilizando, dónde se están introduciendo datos corporativos, qué proyectos se están desarrollando, cuáles tienen sentido, cuáles están duplicados, qué personas tienen más conocimientos y qué procesos presentan mejores oportunidades.
También empieza a ser necesario decidir algo que muchas organizaciones todavía no tienen claro, quién coordina todo esto.
Porque llega un punto en el que la IA deja de ser una colección de pequeños experimentos y empieza a afectar a la forma en la que trabaja la empresa.
Y ahí ya no hablamos de probar inteligencia artificial, hablamos de adoptarla.
Las grandes compañías de retail ya están moviendo ficha
Si observamos lo que está ocurriendo en algunas de las grandes compañías, podemos ver diferentes estrategias, pero todas apuntan en una dirección parecida.
Mango está pasando de aplicar IA a transformar la organización con IA
Mango lleva años incorporando inteligencia artificial en diferentes puntos de su cadena de valor. De hecho, la compañía asegura haber desarrollado desde 2018 más de quince plataformas de machine learning aplicadas a ámbitos como pricing, diseño, recomendación de producto o atención al cliente. En los últimos años, con la llegada de la IA generativa, ha ampliado todavía más ese campo de actuación hacia la creación de contenido, las herramientas internas y la propia experiencia de compra.
Uno de los ejemplos más visibles fue el lanzamiento de Mango Stylist, su asistente de moda basado en IA generativa, capaz de entender lo que busca el usuario, recomendar productos y proponer combinaciones y looks. El proyecto forma parte además de su Plan Estratégico 2024-2026, donde tecnología, datos e inteligencia artificial aparecen como palancas para la creación de valor.
Pero en 2026 estamos viendo un paso que me parece todavía más interesante. Mango está evolucionando su asistente conversacional hacia una nueva arquitectura de Agentic AI. La compañía explica que este sistema ya atiende a millones de clientes en 69 países y 17 idiomas, resuelve de forma autónoma buena parte de las interacciones de atención al cliente y combina esa capacidad con recomendaciones de prendas y outfits.
Al mismo tiempo, Mango está abordando otra parte fundamental de la transformación: cómo conseguir que la IA se extienda realmente por toda la organización.
La compañía define 2026 como una nueva etapa de transformación de IA a escala organizativa. Después de consolidar sus capacidades de Data & Advanced Analytics y desarrollar equipos especializados en IA, está creando una AI Transformation Office para coordinar iniciativas, extender capacidades y acercar la inteligencia artificial al trabajo diario de los diferentes equipos.
Y aquí es donde creo que el caso de Mango se vuelve especialmente interesante porque es una evolución que probablemente veremos cada vez más en el sector retail. Primero aparecen los casos de uso y los proyectos tecnológicos. Después llega el verdadero reto: conseguir que la inteligencia artificial forme parte de cómo trabaja la organización y pueda generar impacto de manera transversal.
Inditex lleva años construyendo capacidades propias
Inditex representa otro enfoque muy interesante porque lleva años incorporando tecnología avanzada dentro de su modelo de negocio.
Su Memoria Anual de 2025 vuelve a hablar de la incorporación transversal de tecnología para facilitar el trabajo de sus profesionales y mejorar la experiencia del cliente tanto en tienda física como online. Zara, por ejemplo, ha incorporado una funcionalidad Try-On desarrollada con inteligencia artificial que ya estaba disponible en 26 mercados.
Pero hay una parte menos visible que resulta todavía más interesante.
Según ha publicado Expansión, Inditex ha construido una infraestructura que le permite desarrollar y operar soluciones de inteligencia artificial dentro del grupo. Dentro de este ecosistema aparece Kaia, definida como su factoría multimodal de IA, preparada para trabajar con diferentes tipos de información y facilitar desarrollos para distintos usos dentro de la organización.
Es una evolución importante porque muestra otro nivel de madurez.
Cuando una empresa empieza a desarrollar plataformas, infraestructura y capacidades propias, ya no está pensando únicamente en qué herramienta comprar. Está pensando en cómo construir una capacidad tecnológica que pueda utilizar de manera recurrente y escalar dentro de su negocio.
Mercadona Tech lleva la IA a problemas reales de negocio
Mercadona es otro ejemplo interesante porque su transformación tecnológica se ha desarrollado en gran medida a través de Mercadona Tech, la spin-off encargada de construir su experiencia de compra online.
Lo interesante aquí es ver el tipo de problemas en los que aplican tecnología y datos.
Sus equipos han desarrollado algoritmos para optimizar el enrutado de la flota, predecir tiempos de entrega o personalizar secciones del ecommerce utilizando comportamiento histórico. Su propia documentación habla de soluciones basadas en optimización, datos y aprendizaje automático aplicadas directamente a problemas de negocio.
En 2026 hemos visto además un ejemplo bastante ilustrativo de cómo está cambiando el desarrollo tecnológico con la IA generativa. José Ramón Pérez Agüera, CTO de Mercadona Tech, explicó cómo utilizaron IA para reconstruir el buscador de su ecommerce, un componente especialmente crítico teniendo en cuenta el volumen de búsquedas y ventas que gestiona la plataforma.
Para mí, este tipo de casos son especialmente interesantes porque muestran dónde empieza a aparecer el verdadero valor.
No en utilizar IA porque esté de moda, sino en introducirla en problemas que afectan directamente a operaciones, costes, eficiencia o experiencia de cliente.
Carrefour combina tecnología, adopción y experiencia de cliente
Carrefour es probablemente uno de los ejemplos más completos porque está trabajando simultáneamente varias capas de la transformación.
En 2025 Carrefour España lanzó ai.carrefour, una solución interna basada en Gemini destinada a facilitar progresivamente el acceso a la IA en diferentes niveles de la organización. La compañía también comenzó a desarrollar superagentes para apoyar procesos internos relacionados con recursos humanos, experiencia de cliente, reuniones, comunicaciones y toma de decisiones.
Y junto a la tecnología incorporó algo que considero imprescindible: formación y adopción.
Carrefour anunció un programa de formación masiva en inteligencia artificial para sus colaboradores y posteriormente desarrolló una comunidad de IA Champions, profesionales preparados para actuar como referentes internos y extender el conocimiento dentro de la compañía.
En 2026 también hemos visto avanzar la IA hacia la relación directa con el consumidor. Carrefour España presentó ClubIA, un asistente inteligente integrado en su ecosistema de fidelización que permite a los clientes interactuar mediante lenguaje natural y acceder a información personalizada.
Esta combinación me parece especialmente significativa porque muestra que la transformación no ocurre solamente en un lugar. Puede estar ocurriendo al mismo tiempo hacia dentro, cambiando cómo trabajan los empleados, y hacia fuera, modificando la forma en la que los clientes interactúan con la compañía.
Lidl y Schwarz Group están construyendo algo todavía más profundo
El caso de Lidl merece observarse desde una perspectiva algo más amplia porque detrás está Schwarz Group, uno de los mayores grupos de distribución del mundo y propietario también de Kaufland.
En 2023 el grupo creó Schwarz Digits, una división específica de IT y digitalización que agrupa cloud, ciberseguridad, ecommerce, retail media, datos e inteligencia artificial. Lo interesante es que muchas de estas capacidades se desarrollaron inicialmente para resolver necesidades del propio grupo y posteriormente se han convertido también en servicios para terceros.
Además, Schwarz Group ha invertido en Aleph Alpha, ha desarrollado un código ético propio para el uso de inteligencia artificial y plantea aplicaciones de IA que pueden extenderse desde procesos administrativos y comerciales hasta producción, cadena de suministro y atención al cliente.
Y el nivel de apuesta tecnológica continúa creciendo.
El 27 de agosto de 2026, Schwarz Group anunció una inversión prevista de hasta 5.600 millones de euros para desarrollar un nuevo centro de datos en Alemania destinado, entre otros objetivos, a ampliar sus capacidades de cloud e inteligencia artificial bajo infraestructura europea.
Esto nos lleva a otro nivel de la conversación.
Algunas compañías no solamente están pensando en cómo utilizar IA. Están construyendo la infraestructura que permitirá utilizarla a escala durante los próximos años.
Amazon ya está cambiando la propia experiencia de comprar
Y si hablamos de retail e inteligencia artificial es difícil dejar fuera a Amazon.
Amazon lleva décadas utilizando machine learning en recomendaciones, logística, previsión y operaciones, pero la inteligencia artificial generativa y agéntica está modificando ahora una de las partes más importantes de su negocio, cómo descubrimos y compramos productos.
Rufus, el asistente de compra que Amazon lanzó inicialmente como una experiencia conversacional basada en IA generativa, pasó a denominarse Alexa for Shopping en mayo de 2026.
Su evolución resulta especialmente interesante porque ya no se limita a responder preguntas sobre productos. Amazon está incorporando capacidades agénticas que permiten buscar productos en función de una necesidad, comparar opciones, personalizar recomendaciones utilizando el contexto del cliente, encontrar ofertas, añadir productos al carrito o incluso automatizar determinadas acciones de compra.
Esto abre una conversación enorme para todo el sector retail.
Porque si el consumidor empieza a relacionarse con las tiendas a través de asistentes capaces de entender necesidades y ejecutar acciones, tendremos que replantearnos cuestiones tan fundamentales como la búsqueda de productos, las recomendaciones, el ecommerce, la fidelización e incluso la forma en la que las marcas consiguen visibilidad.
¿Por qué el retail tiene tanto potencial para la IA?
Probablemente pocos sectores reúnen tantas oportunidades de aplicación en una misma organización.
Una empresa de retail puede tener miles de empleados, cientos o miles de tiendas, millones de referencias y transacciones, proveedores repartidos por diferentes países, operaciones logísticas complejas, enormes cantidades de información sobre sus clientes y un ecommerce que funciona las 24 horas.
Todo eso genera datos, decisiones y procesos.
Y precisamente ahí es donde la inteligencia artificial puede aportar muchísimo valor.
Puede ayudar a anticipar demanda y tendencias, mejorar la gestión del inventario, reducir roturas de stock, optimizar rutas y logística, personalizar recomendaciones, mejorar la búsqueda dentro del ecommerce, facilitar el trabajo de los equipos de tienda, analizar documentación de proveedores, automatizar tareas administrativas o proporcionar a los responsables información que les permita tomar decisiones más rápido.
También puede modificar profundamente la relación con el cliente.
Hasta ahora gran parte de la transformación digital del retail consistía en llevar la experiencia física al entorno online. La IA permite dar otro paso y construir experiencias que entiendan mejor la intención del consumidor, mantengan una conversación, recuerden preferencias y ayuden activamente a tomar decisiones.
Pero creo que hay otra capacidad todavía más importante.
Anticiparse.
Durante años hemos utilizado los datos fundamentalmente para entender qué había ocurrido. Ahora tenemos cada vez más capacidad para detectar patrones, cruzar señales y construir modelos que nos ayuden a aproximarnos a lo que podría ocurrir después.
En un sector donde una tendencia puede cambiar la demanda en pocas semanas y donde el exceso o la falta de inventario puede tener un impacto enorme, esa capacidad tiene muchísimo valor.
La IA ya no puede quedarse dentro de IT
Uno de los errores que todavía veo en algunas organizaciones es tratar la inteligencia artificial como si fuera exclusivamente un proyecto tecnológico.
IT tiene un papel fundamental, por supuesto, sin tecnología, arquitectura, seguridad, integraciones y datos es imposible construir una estrategia de IA seria.
Pero muchas de las mejores oportunidades no nacen en IT.
Nacen cuando una persona de operaciones identifica una tarea que consume cientos de horas, cuando ecommerce detecta que el buscador no entiende suficientemente bien al cliente, cuando compras necesita analizar miles de documentos, cuando marketing quiere detectar nuevas tendencias o cuando recursos humanos descubre que buena parte del conocimiento de la organización está disperso entre documentos, correos y personas.
El conocimiento del problema está dentro del negocio.
Por eso necesitamos que negocio y tecnología trabajen juntos y, además, que las personas que finalmente utilizarán esas soluciones formen parte del proceso.
Ahí está uno de los grandes retos de la adopción.
No se trata de que IT reparta herramientas por toda la organización, sino de conseguir que cada departamento entienda dónde puede aportar valor la IA y tenga los conocimientos suficientes para participar en esa transformación.
Quizá deberíamos dejar de obsesionarnos con encontrar casos de uso
Buscar casos de uso está bien y, de hecho, suele ser una de las primeras cosas que hacemos cuando empezamos a trabajar una estrategia de adopción.
Pero cada vez creo más que quedarse únicamente ahí es insuficiente.
Una organización puede identificar cien casos de uso y no tener capacidad para implementar correctamente ninguno.
Antes o al mismo tiempo hay que trabajar las condiciones que harán posible esa adopción.
Necesitamos entender el nivel de AI Literacy de las personas, establecer unas reglas claras de uso, preparar los datos, decidir quién gobierna y prioriza las iniciativas, formar a los equipos según sus necesidades reales, crear espacios seguros para experimentar y definir indicadores que permitan comprobar si los proyectos están aportando valor.
También necesitamos personas que ayuden a trasladar todo esto al día a día. Por eso estamos viendo aparecer figuras como los AI Champions, responsables de adopción, perfiles de AI Transformation o estructuras como las AI Offices.
En el fondo estamos pasando de preguntarnos únicamente qué podemos hacer con inteligencia artificial a preguntarnos algo mucho más importante.
¿Qué tipo de organización necesitamos construir para aprovechar realmente la inteligencia artificial?
¿Necesita todo retailer una AI Office?
No necesariamente.
Y tampoco creo que haya una única estructura válida.
Una multinacional con decenas de miles de empleados no necesita el mismo modelo que una empresa de 300 personas. Lo importante no es tener un departamento llamado AI Office porque ahora suene bien en LinkedIn.
Lo importante es que exista algún mecanismo que permita coordinar la transformación.
Cuando marketing, ecommerce, operaciones, recursos humanos, finanzas y tecnología empiezan a trabajar simultáneamente con inteligencia artificial, alguien tiene que poder ver la fotografía completa.
Qué proyectos existen, qué herramientas se utilizan, qué riesgos se están asumiendo, qué iniciativas deberían priorizarse, dónde merece la pena invertir y qué aprendizajes de un departamento pueden aprovecharse en otro.
En determinadas empresas eso acabará convirtiéndose en una AI Office. En otras será un comité transversal, una función dentro de Transformación o una estructura híbrida entre negocio y tecnología.
El nombre es secundario, la coordinación no.
Y primero están las personas
Podemos hablar durante horas de agentes, automatización, modelos multimodales, RAG o nuevas arquitecturas.
Pero existe una realidad mucho más sencilla.
En una misma empresa podemos encontrar una persona que ya está creando sus propios agentes y otra que todavía no sabe exactamente qué puede introducir en ChatGPT sin comprometer información corporativa.
Ese salto es enorme.
Y una organización no avanza realmente al ritmo de sus cinco empleados más avanzados.
Necesitamos saber dónde está el conjunto de la organización, qué conocimiento tiene cada perfil y qué necesita aprender para utilizar la inteligencia artificial de manera segura, responsable y útil para su trabajo.
Por eso creo que AI Literacy y adopción van a convertirse en dos de las grandes conversaciones de los próximos años.
La formación genérica tiene un límite, llega un momento en el que hay que empezar a diferenciar por perfiles, departamentos, responsabilidades y nivel de madurez.
Un vendedor no necesita exactamente la misma capacitación que alguien de finanzas, un responsable de ecommerce o un desarrollador, y un directivo tampoco.
El retail está entrando en una nueva etapa
Todo esto es lo que hace que las conversaciones que estoy teniendo últimamente me parezcan tan interesantes.
Las empresas que están llamando a la puerta ya no quieren únicamente saber qué es la IA.
Quieren saber hasta dónde pueden llegar con ella.
Y esa diferencia, aunque pueda parecer pequeña, cambia completamente la conversación.
Porque entonces empezamos a hablar de estrategia, procesos, personas, datos, tecnología, governance, formación, organización y negocio.
Estamos todavía al principio, queda muchísimo que probar y probablemente veremos también muchos proyectos que no funcionarán, inversiones que tendrán que replantearse y herramientas que desaparecerán tan rápido como aparecieron.
También queda mucho directivo que necesita cambiar su visión sobre lo que está ocurriendo y muchos profesionales que necesitan tiempo, contexto y formación para entender cómo puede afectar todo esto a su trabajo.
Pero si observamos los movimientos de Mango, Inditex, Mercadona, Carrefour, Lidl o Amazon, resulta difícil pensar que estamos simplemente ante otra tendencia tecnológica.
Cada compañía está avanzando de una manera diferente, pero todas están empezando a responder a una misma pregunta.
¿Cómo convertimos la inteligencia artificial en una capacidad real de nuestra organización?
Y creo que ahí estará buena parte de la ventaja competitiva de los próximos años.
No necesariamente en quién tenga más herramientas, más agentes o más proyectos de IA, sino en quién consiga integrar antes la inteligencia artificial en sus procesos, desarrollar las capacidades de sus personas y utilizarla para tomar mejores decisiones, entender mejor a sus clientes y descubrir nuevas oportunidades de negocio.
Porque en retail la transformación ya ha empezado y ahora viene, probablemente, la parte más interesante.
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