El ecosistema de comercio preparado para la IA comienza con tu arquitectura, no con tu chatbot
Cada líder de comercio siente la presión: a lxs CMOs se les exige ofrecer experiencias hiperpersonalizadas, y las juntas directivas buscan que los equipos de tecnología presenten “estrategias de IA” sólidas.
Pero mientras los equipos de marketing persiguen pilotos llamativos de IA orientados al cliente, el verdadero facilitador, o cuello de botella, se encuentra en un nivel mucho más fundamental.
La dura verdad es que ninguna cantidad de personalización impulsada por IA, motores de recomendación o agentes digitales funcionará si la arquitectura y los datos subyacentes no están listos. Sin canales flexibles, sistemas orquestados y una base de datos limpia, las iniciativas de IA colapsan bajo su propio peso: resultan torpes, costosas y con bajo rendimiento.
Por eso, la verdadera pregunta no es “¿Qué herramientas de IA deberíamos adoptar?”, sino “¿Nuestro ecosistema de comercio está preparado para la IA?”
Y el nivel de preparación está aumentando rápidamente. Están surgiendo nuevos enfoques, como los servidores Model Context Protocol (MCP), que llevan el concepto de un ecosistema de IA componible aún más lejos. Estos sistemas hacen posible orquestar múltiples modelos de IA como servicios modulares y habilitan el tipo de experiencias de comercio impulsadas por agentes que están comenzando a tomar forma.
Sin embargo, para la mayoría de las organizaciones, esas futuras capacidades de IA solo serán accesibles una vez que las bases estén sólidas. De manera similar, hasta entonces, lxs CMOs nunca podrán ofrecer el tipo de experiencias personalizadas que lxs clientes esperan.
De segmentos a señales: la base del comercio de IA componible
Durante años, la personalización en el comercio significó apuntar a segmentos amplios con campañas predefinidas: piense en “compradores para la vuelta al cole” o “compradores de regalos navideños”. Pero lxs clientes de hoy esperan interacciones que respondan a sus comportamientos y señales individuales en tiempo real. Ya sea una búsqueda de zapatillas para correr a las 9 a.m. o el abandono de un carrito a las 9:15.
Satisfacer esa expectativa requiere pasar de un modelo reactivo a un modelo agéntico. En un enfoque agéntico, los sistemas inteligentes no solo esperan que un cliente actúe, sino que seleccionan, recomiendan e incluso realizan transacciones de forma proactiva en su nombre. Esto es lo que lxs líderes de marketing imaginan cuando hablan de “personalización impulsada por IA”.
Aquí es donde los servidores MCP comienzan a ser importantes. Extienden la idea del comercio componible a la propia capa de IA, permitiendo que múltiples modelos especializados sean orquestados como servicios modulares. En lugar de depender de un único motor de recomendación, los servidores MCP pueden seleccionar dinámicamente el modelo adecuado para el contexto (ya sea predecir la intención de un cliente, optimizar un precio o generar contenido) y luego reemplazarlo a medida que surgen nuevas capacidades.
El problema es que nada de esto funciona sobre plataformas monolíticas frágiles o trabajos por lotes nocturnos. Un retailer que solo actualiza los segmentos de clientes una vez al día no puede aprovechar la orquestación en tiempo real. Una marca DTC cableada a una única suite de comercio no podrá conectar nuevas capacidades agénticas sin una interrupción importante.
Por eso es importante la preparación. Tratar el comercio como un sistema vivo, impulsado por datos y capaz de adaptarse en tiempo real, es lo que separa a las marcas que pueden poner la IA en funcionamiento de aquellas que solo experimentan con ella.
Los datos son tu diferenciador
La IA puede parecer magia en la superficie, pero por debajo, no es más que una máquina que funciona con datos. Si tus datos están fragmentados, obsoletos o inaccesibles ningún modelo, por avanzado que sea, producirá resultados significativos.
Esto crea un acto de equilibrio: más datos impulsan una mejor personalización, pero también aumentan los costos de almacenamiento y procesamiento, especialmente con la facturación en la nube basada en el uso. Si la cantidad de datos es insuficiente, se limita la efectividad de la IA, dejando la personalización superficial y genérica.
Tomemos un escenario común: un minorista global invierte en un nuevo motor de personalización, solo para descubrir que los datos de lxs clientes están bloqueados en silos regionales, se actualizan en lotes nocturnos y están plagados de lagunas. ¿El resultado? La IA hace recomendaciones irrelevantes, lxs clients se van y el marketing pierde la fe en la “inversión en IA”.
Para estar preparado para la IA, tu equipo necesita una máquina propia. Esto abarca procesos, sistemas y personas capacitadas que puedan incorporar rápidamente nuevos datos a tus canales y hacerlos procesables. Con esa flexibilidad, puedes probar e implementar capacidades de IA emergentes a medida que llegan, sin ser paralizado por datos faltantes o mal mantenidos.
Tres preguntas sencillas pueden revelar si tu organización está lista para aprovechar las ventajas de la IA (o si solo está incursionando en herramientas caras):
- ¿Tu arquitectura puede reaccionar al comportamiento de lxs clientes en tiempo real, o todavía dependes de trabajos nocturnos?
- ¿Puedes orientar tus fuentes de datos a nuevos canales y experiencias impulsadas por agentes, o todo está cableado?
- ¿Sabes qué datos valen la pena almacenar y cuáles son superfluos?
La orquestación es la capa que falta
Tener los datos correctos es una cosa. Asegurarse de que fluyan a los lugares correctos, en el formato correcto, en el momento correcto, es otra. Ahí es donde entra en juego la orquestación, que a menudo es la capa más pasada por alto en la arquitectura de comercio empresarial.
En la parte back-end, las herramientas de canalización de datos y las plataformas de integración (como MuleSoft, Boomi o soluciones iPaaS modernas) te permiten enrutar información a través de sistemas utilizando conectores pre-construidos. Sin esta capa de orquestación, marketing podría lanzar una nueva aplicación de lealtad solo para descubrir que no puede comunicarse con la base de datos de lxs clientes sin meses de integración personalizada.
En la parte front-end, una Plataforma de Experiencia Digital (DXP) brinda a los equipos de negocio la flexibilidad de conectar nuevas capacidades a la pila de comercio sin depender de lxs desarrolladores para cada actualización. Por ejemplo, un equipo de merchandising podría querer probar recomendaciones de productos generados por IA en la página de inicio. Con la orquestación, eso se puede hacer en semanas o menos. Sin ella, la solicitud a menudo queda enterrada en una lista de espera de TI.
Para cerrar el círculo, esas señales de lxs clientes en tiempo real deben retroalimentar tu sistema de registro (CRM, CDP o ERP) para que cada sistema posterior tenga acceso a la misma inteligencia. Hemos visto marcas globales invertir en soluciones de datos avanzadas, pero debido a la falta de orquestación, el equipo de marketing seguía exportando archivos CSV manualmente para activar campañas.
Cuando la orquestación está ausente, las iniciativas de IA se estancan. Cuando está implementada, los equipos de negocio pueden experimentar rápidamente, TI mantiene la integridad arquitectónica, la observabilidad y la seguridad, y todo el ecosistema de comercio se mueve como uno.
Construyendo hoy para los sistemas de comercio de IA componibles del mañana
Las iniciativas de IA de la mayoría de las marcas de comercio se ven obstaculizadas porque sus bases no pueden soportarlas. Los datos están fragmentados, la orquestación falta y la arquitectura es demasiado rígida para adaptarse en tiempo real.
Cuando los equipos y los sistemas no están alineados, los proyectos de IA se convierten en experimentos costosos. Marketing lanza pilotos, TI se resiste a integraciones a medias y lxs clientes ven poco impacto. La única forma de avanzar es creando una hoja de ruta compartida donde los objetivos estratégicos de marketing se mapeen en las decisiones de datos, en la arquitectura y en la orquestación que controla TI.
El verdadero trabajo de estar “preparadx para la IA” está en construir un ecosistema de comercio flexible en el que los datos limpios fluyan en tiempo real y puedan soportar cualquier capacidad de IA que venga después.
En DEPT®, nuestro enfoque es ayudar a las marcas a alinear sus ambiciones front-end llamativas con la preparación back-end fundamental. Al unificar la estrategia y la creatividad con los datos y la tecnología, permitimos que lxs CTOs entreguen la arquitectura y la orquestación que lxs CMOs necesitan para convertir la IA de un centro de costos a un motor de crecimiento duradero a nivel empresarial.
