Pensar el mercado

Se ha escrito mucho —y con razón— sobre el uso de datos personales, la huella digital y el poder que han acumulado las grandes plataformas tecnológicas. En ese relato, los datos aparecen como el nuevo recurso estratégico y la inteligencia artificial como su principal motor de explotación.

Mi reflexión no parte desde ahí.

No pienso en organizaciones donde el dato es el producto y la transacción apenas un medio. Pienso en el retail y en el comercio en un sentido amplio: en mercados concretos, en estructuras de venta, en dinámicas comerciales; en información que se genera como parte de la operación diaria y que luego se utiliza —con mayor o menor fortuna— para orientar decisiones de negocio.

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Pienso, sobre todo, en el trabajo cotidiano del analista y del consultor de inteligencia de negocio como soporte a la gestión comercial. Un trabajo que se construye a partir de registros de ventas, históricos de desempeño, datos de cobertura, precios, surtido, disponibilidad, participación de mercado y ejecución en tienda. Información que rara vez fue pensada para el análisis estratégico, pero sobre la cual recaen decisiones relevantes: dónde crecer, qué priorizar, cómo asignar recursos o qué corregir.

Es en este contexto donde la conversación sobre inteligencia artificial adquiere un matiz distinto. Aquí la pregunta no es si las herramientas funcionan —que funcionan— ni si mejoran la productividad —claramente lo hacen—, sino qué ocurre con el acto de pensar el negocio cuando el foco se desplaza casi por completo hacia la ejecución técnica.

He visto beneficios concretos asociados a la adopción de herramientas de IA: mayor velocidad en la elaboración de reportes, apoyo efectivo en tareas de programación, mejoras en la sistematización de información y optimización de procesos administrativos y analíticos. Negar estos avances sería poco honesto. Sin embargo, el problema aparece cuando esa ganancia en eficiencia comienza a confundirse con capacidad de análisis.

En el análisis comercial del retail, esta confusión es frecuente. Se producen dashboards cada vez más sofisticados, se incorporan modelos predictivos y se multiplican los indicadores de desempeño. No obstante, no siempre queda claro qué problema de negocio se está intentando comprender. La pregunta por el para qué —para qué analizar ventas por tienda, para qué segmentar mercados, para qué modelar escenarios— suele aparecer tarde, cuando ya se ha procesado una gran cantidad de información cuya relevancia no fue interrogada desde el inicio.

Aquí se produce un desplazamiento silencioso: el analista deja de ocupar el lugar de quien estructura el problema comercial y pasa a desempeñar, progresivamente, el rol de quien opera herramientas y responde requerimientos. No por falta de capacidad, sino porque el contexto empuja a producir resultados rápidos, muchas veces más rápido de lo que el pensamiento permite.

Este fenómeno tiene implicancias que van más allá de la técnica. A medida que las herramientas se vuelven más accesibles y los resultados más homogéneos, el trabajo analítico corre el riesgo de volverse indiferenciado. La diferencia entre trayectorias, experiencias y niveles de formación se atenúa cuando el output comienza a parecerse demasiado, independientemente de quién lo produzca.

En ese escenario, el valor ya no puede residir únicamente en la ejecución analítica. A mi juicio, la diferencia comienza a desplazarse hacia otro lugar: la capacidad de formular preguntas comerciales relevantes, de leer el mercado más allá del indicador inmediato, de sostener la incomodidad de no tener respuestas automáticas y de asumir el riesgo intelectual del error. Pensar el negocio —pensar el mercado— no es un acto mecánico ni completamente delegable. Requiere criterio, contexto y una comprensión estructural de la dinámica comercial que se intenta analizar.

La inteligencia artificial puede —y probablemente debe— cumplir un rol importante como herramienta de apoyo en este proceso. Pero ese rol solo resulta virtuoso si no se pierde de vista que su función es asistir al análisis, no reemplazarlo. Cuando el analista se transforma en asistente de la herramienta, la inteligencia comercial comienza a vaciarse de contenido.

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Pensar el mercado, estructurar el problema comercial y orientar la toma de decisiones sigue siendo una responsabilidad humana. Y en el retail, donde las decisiones se juegan en márgenes estrechos y contextos cambiantes, esa responsabilidad sigue siendo insustituible.