El retail colombiano vivía una paradoja: mientras el comercio minorista repuntaba 10% interanual en junio de 2025 y el e-commerce cerraba 2024 con más transacciones y mayor ticket promedio, la cadena de suministro aún operaba con cuellos de botella y brechas tecnológicas que erosionaban márgenes y experiencia del cliente.
En el Índice de Desempeño Logístico 2023, Colombia se ubicaba en el puesto 66 de 139 países, evidencia de un sistema que avanzaba, pero no a la velocidad que exigía el consumidor digital de hoy.
La inteligencia artificial (IA) estaba cambiando ese libreto, sobre todo en la gestión de inventarios: donde antes dominaba la reposición reactiva y las planillas estáticas, hoy irrumpían pronósticos de demanda que se recalibraban en minutos, visión computacional para detectar quiebres de anaquel y algoritmos que afinaban el stock de seguridad por tienda, SKU y franja horaria.
Estudios sectoriales mostraban que la IA podía recortar inventarios en 20–30% y reducir errores de planeación en la cadena entre 20–50%, con efectos directos en disponibilidad y ventas.
¿Por qué importaba en Colombia? Porque el mercado combinaba crecimiento digital con fragilidades estructurales: las ventas online aumentaban 13,5% en valor en 2024 y se proyectaba otro salto en 2025, pero buena parte del comercio seguía anclado a procesos manuales y visibilidad limitada entre centro de distribución y tienda.
La consecuencia era conocida: sobreinventario en unos nodos, desabastecimiento en otros y capital de trabajo inmovilizado.
De acuerdo con el informe de SAP, 69% de las empresas colombianas proyectaban un impacto significativo de la IA en su sector, y el 54% planeaba incrementar su inversión en IA durante 2025.
En el sector de Consumo y Retail, solo un 20% ya había integrado IA en su estrategia, aunque 58% aplicaba IA para gestión de inventarios y abastecimiento.
Tres palancas de IA aceleraban la madurez
- Monitoreo inteligente de disponibilidad en anaquel: utilizando IA y machine learning, detectaba en tiempo real quiebres, productos fuera de planograma o precios incorrectos, activando tareas correctivas de forma automática.
- Gestión proactiva de inventarios: convertía los datos de ventas e inventario en acciones concretas y priorizadas para cada tienda, reduciendo sobrestock y evitando pérdidas por desalineaciones entre inventario y exhibición.
- Análisis comercial avanzado: ofrecía tableros de control y reportes listos para usar con KPIs clave, comparativos de ventas, seguimiento de promociones y performance por cadena, tienda, producto o promotor.
La gestión de inventario con IA ya no era una ventaja competitiva, era una condición para sobrevivir. En Colombia, veíamos que quienes integraban inteligencia artificial y machine learning en sus procesos no solo mejoraban la disponibilidad en anaquel, sino que reducían drásticamente las pérdidas por quiebres y mermas.
La tecnología permitía detectar anomalías en tiempo real y activar correcciones inmediatas, lo que antes tomaba días o semanas. Esa agilidad era la que definía al retail ganador en esta década.
El contexto regulatorio y empresarial empezaba a alinearse: el país adoptaba en 2025 una nueva política pública para impulsar capacidades de IA, y encuestas recientes sugerían que las grandes organizaciones colombianas estaban acortando los tiempos de implementación.
Más de la mitad decía haber desplegado proyectos en menos de seis meses, una ventana de oportunidad para pasar del piloto al impacto a escala.
Nada de esto era automático. La revolución del inventario requería datos limpios, gobierno de la información, rediseño de procesos y nuevos incentivos en tienda.
Pero el caso de negocio era nítido: menos capital inmovilizado, menos pérdidas por quiebres y mermas, y una promesa simple para el consumidor colombiano —“si lo ves, lo tenemos”— que hoy marcaba la diferencia en un mercado.
La IA no sustituía el oficio del comerciante; le devolvía el tiempo y la precisión para competir en serio.
