Dónde ayuda la IA
Empiece por el trabajo repetitivo y poco vistoso que hay detrás de la tienda. Ahí están los resultados que se pueden comprobar.
| Trabajo | Qué se ha mostrado o informado | De dónde viene |
|---|---|---|
| Búsqueda y traducción | Cuando eBay tradujo las búsquedas y los títulos de los anuncios para compradores de habla hispana, las exportaciones de Estados Unidos a esos compradores en eBay subieron un 10,9 %. | Caso de eBay. Un estudio revisado por pares. |
| Datos de productos | Walmart dijo que la IA generativa creó o mejoró más de 850 millones de datos de su catálogo. | Caso de Walmart |
| Atención al cliente | Los agentes humanos con un asistente de IA resolvieron un 15 % más de consultas por hora. El asistente de IA de Klarna asumió dos tercios de los chats de atención, y más tarde la empresa volvió a contratar personas. | Estudio de campo con 5172 agentes, caso de Klarna |
| Imágenes y textos de marketing | Klarna dijo que redujo la producción de imágenes de 6 semanas a 7 días. | Caso de marketing de Klarna |
| Búsqueda, chat y anuncios en una plataforma | Siete experimentos aleatorizados en una gran plataforma de comercio transfronterizo aumentaron las ventas entre nada y un 16,3 %, sobre todo porque más visitas acabaron en venta. Las devoluciones y las valoraciones no empeoraron. Los títulos de anuncios de Google escritos por la IA no aumentaron las ventas. | Experimentos en una plataforma. Sin revisión por pares. Algunos autores trabajaban para la plataforma o la asesoraban. |
| Recuento de existencias | Starbucks retiró una herramienta de IA para contar existencias al cabo de unos nueve meses, tras las quejas del personal por recuentos erróneos. | Una noticia de prensa |
Lea con cuidado las cifras grandes. En una encuesta de 2026 del fabricante de chips NVIDIA, el 91 % de las empresas minoristas y de bienes de consumo dijo que usaba o estaba evaluando la IA. “Assessing” [“evaluando”] no es usar. McKinsey calcula que la IA generativa podría valer para los minoristas entre 240 y 390 mil millones de dólares. eBay dice que más de 10 millones de vendedores han usado sus herramientas de IA para crear anuncios. Esa cifra cuenta a todo el que probó una herramienta una vez. Las pruebas de una publicación del sector encontraron que la herramienta identificó mal un producto, y el error pasó al título, a la categoría y a la descripción.
La mayoría de las cifras publicadas vienen de empresas muy grandes. Los pequeños comercios acceden a la IA sobre todo a través de las herramientas por las que ya pagan, o de la plataforma en la que venden, que la activa por ellos. En la encuesta de la US Census Bureau, alrededor del 14 % de las empresas minoristas usaba IA. Vea microempresas y pequeñas empresas.
Riesgos y normas
- Lo que dice su chatbot lo dice usted. Un tribunal de Canadá ordenó a Air Canada pagar a un cliente que se fió de una respuesta equivocada del chatbot de su web. El tribunal consideró a la empresa responsable de toda la información de su web, incluido el chatbot.
- “IA” que necesitaba personas. La US Securities and Exchange Commission concluyó en enero de 2025 que la “vast majority” [“gran mayoría”] de los pedidos de autoservicio en coche tomados con la IA de voz propia de Presto Automation necesitaba que interviniera una persona. Presto había dicho a sus inversores que su IA eliminaba la necesidad de que personas tomaran los pedidos (caso de Presto). Si compra “pedidos con IA”, pregunte qué proporción de los pedidos se completa sin ninguna persona.
- Las respuestas de la IA pueden dejarle fuera. Cuando Google mostraba un resumen hecho con IA, la gente hizo clic en un resultado de búsqueda normal en el 8 % de las visitas, frente al 15 % sin resumen, según los registros de navegación de 900 adultos de Estados Unidos recogidos por el Pew Research Center. En pruebas de unos investigadores con productos para el cuidado de la piel, tres modelos de IA recomendaron siempre la marca más conocida cuando los productos tenían especificaciones idénticas. Esas pruebas no han pasado una revisión por pares.
- Diga a los clientes que hablan con una IA. En la UE, la Ley de IA dice que los sistemas de IA que hablan directamente con las personas deben diseñarse para que se les informe de que tratan con una IA, salvo que sea evidente. La obligación recae en el proveedor: quien desarrolla el sistema y lo pone en servicio con su propio nombre. Si compra un chatbot, pregunte a su proveedor cómo lo cumple. Si crea el suyo, la obligación puede ser suya. La norma se aplica desde el 2 de agosto de 2026.
- Reseñas falsas. En Estados Unidos, una norma federal anunciada en agosto de 2024 prohíbe las reseñas y los testimonios falsos, incluidos los generados con IA. También prohíbe ocultar las reseñas negativas mediante amenazas.
- No juzgue la IA de cara al cliente solo por su costo. Klarna publicó grandes ahorros gracias a la atención con IA. Su director ejecutivo dijo después que el costo había pesado demasiado. Mida también la calidad. Vea mida el tiempo ahorrado frente a una medición de partida.
Prácticas para este sector
Las 30 prácticas de la biblioteca se aplican en este sector. Ninguna es específica de un sector. En las de abajo, un estudio, un caso de empresa o un ejemplo práctico de este sector muestra por qué importan aquí.
- Forme al personal en las herramientas que de verdad eligió El personal de Rite Aid actuó según las alertas de reconocimiento facial sin que nadie le dijera que el sistema producía coincidencias falsas.
- Mantenga a una persona revisando todo lo que llega a un cliente o tiene peso legal Un tribunal obligó a Air Canada a respetar una respuesta equivocada de su chatbot. Un regulador prohibió a Rite Aid usar el reconocimiento facial después de que su personal actuara sobre coincidencias falsas.
- Pida pruebas a los proveedores de IA antes de comprar, y haga una prueba con su propio material Rite Aid nunca preguntó a sus dos proveedores de reconocimiento facial por las pruebas de precisión. Se le prohibió usar esa tecnología durante cinco años.
- Conozca las reglas que ya se aplican a su uso de la IA Un tribunal canadiense obligó a una aerolínea a respetar la respuesta equivocada de su chatbot. Un regulador de Estados Unidos prohibió a una cadena minorista usar el reconocimiento facial.
- Empiece por la IA ya integrada en el software que usa, antes de desarrollar la suya Una pequeña tienda en línea compró un chatbot listo para usar en WhatsApp, que sus clientes ya usaban. Su fundadora calcula un 30 % menos de tiempo dedicado a las preguntas de los clientes.
- Empiece por un proceso costoso, no por una implementación en toda la empresa eBay y Walmart aplicaron cada una la IA a una tarea concreta y de gran volumen: traducir anuncios y corregir datos del catálogo.
- Mida el tiempo ahorrado por tarea frente a una medición de partida Klarna juzgó la atención al cliente con IA sobre todo por el costo, y su director ejecutivo dijo después que fue un error. Mida la calidad además del tiempo.
- Nombre a un único responsable de la IA El chatbot de Air Canada dio una respuesta que no coincidía con la política de la empresa, y la aerolínea tuvo que pagar. Alguien tiene que responder de lo que dice un chatbot.
- Presupueste el trabajo que crea la IA Un tribunal responsabilizó a Air Canada de una respuesta equivocada de su chatbot. Mantener las respuestas de acuerdo con la política de la empresa es un trabajo que alguien tiene que hacer.
- Fije los límites antes de que la herramienta actúe Rue La La dejó que su herramienta de precios recomendara solo subidas, les puso un tope y aceptaba una subida solo si el precio seguía por debajo del de otros sitios web.
Elija el tamaño de su empresa
El tamaño cambia lo que resulta práctico más que el sector. Cada enlace abre la biblioteca filtrada por ese tamaño.
Casos de empresas
Cada caso es una empresa con nombre, con cifras y una fuente pública. Todos los casos.
- accessiBe: un complemento de IA vendido como capaz de hacer accesible cualquier web, y una orden de pago de $1 millón accessiBe vendía a los propietarios de webs un complemento de IA y decía que haría que cualquier web cumpliera las normas de accesibilidad. El regulador de consumo de Estados Unidos dijo que no lo hacía, y que las reseñas que lo elogiaban estaban pagadas. La empresa pagó $1 millón.
- Air Canada: responsable de lo que el chatbot de su web le dijo a un cliente El chatbot de la web de Air Canada dio a un cliente información errónea sobre reembolsos. Un tribunal de Canadá ordenó pagar a la aerolínea. Rechazó el argumento de que la empresa no era responsable de su chatbot.
- eBay: la traducción automática subió cerca de un 11 % las ventas internacionales eBay empezó a traducir las búsquedas y los títulos de los anuncios para compradores hispanohablantes. Un estudio revisado por pares concluyó que las exportaciones de Estados Unidos a esos compradores en eBay subieron un 10,9 %. Es uno de los pocos resultados de la IA en el comercio minorista medidos por investigadores externos.
- Klarna: un asistente de IA asumió dos tercios de los chats de atención al cliente, y después la empresa volvió a contratar personas Klarna informó de grandes ahorros gracias a un asistente de IA de atención al cliente. Cerca de un año después, su consejero delegado dijo que la empresa había juzgado el trabajo demasiado por su costo, y empezó a contratar de nuevo agentes humanos. El asistente de IA se quedó.
- Milkforbubs: una pequeña tienda en línea puso un chatbot ya hecho a responder a los clientes Una pequeña tienda en línea de Singapur compró un chatbot de IA ya hecho para responder a los clientes. El equipo lo cargó con las preguntas frecuentes, formó al personal y sigue corrigiendo sus respuestas. La fundadora calcula que el equipo dedica un 30 % menos de tiempo a las preguntas de los clientes.
- Presto Automation: el regulador de EE. UU. concluyó que la mayoría de los pedidos “con IA” del autoservicio necesitaban una persona Presto vendía a restaurantes una IA de voz para los pedidos del autoservicio y dijo a los inversores que eliminaba la toma de pedidos por personas. El regulador de valores de EE. UU. concluyó que personas que trabajaban a distancia, sobre todo en Filipinas e India, introducían la gran mayoría de los pedidos. Presto llegó a un acuerdo sin admitir ni negar las conclusiones.
- Rite Aid: cinco años sin poder usar reconocimiento facial tras comprarlo sin ponerlo a prueba Rite Aid usó reconocimiento facial para detectar a presuntos ladrones. El regulador de consumo de Estados Unidos dijo que la cadena nunca preguntó a sus proveedores lo exacto que era el sistema, nunca lo puso a prueba y no formó al personal. Se acusó injustamente a clientes. A la cadena se le prohibió usar esta tecnología durante cinco años.
- Rue La La: las recomendaciones de precios con aprendizaje automático subieron cerca de un 10 % los ingresos en una prueba Rue La La, un minorista de moda en línea, encargó una herramienta que predice la demanda de productos que nunca ha vendido y recomienda un precio para cada uno. En una prueba de cinco meses, unos investigadores estimaron que los ingresos de los productos probados subieron un 9,7 %. El minorista fijó límites firmes a lo que podía hacer la herramienta antes de dejarla tocar un precio.
- Temple & Webster: un minorista de muebles en línea con unas 200 personas empezó por la IA en la atención al cliente Temple & Webster vende muebles en línea con unos 200 empleados. Declara que la IA y la automatización atienden, total o parcialmente, el 80 % de los contactos de clientes, y que la atención al cliente cuesta ahora más de un 60 % menos en proporción a los ingresos. Después creó una aprobación central, formación y una persona de contacto para la IA en cada departamento.
- Walmart: IA generativa para corregir 850 millones de datos de producto Walmart contó a sus inversores que usó IA generativa para crear o mejorar más de 850 millones de datos de producto. La tarea es acotada, repetitiva y fácil de revisar, que es donde la IA suele funcionar.
Estudios de este sector
Estos estudios se hicieron sobre trabajo típico de este sector.
Fuentes
- Fortune (28 May 2026). Report that Starbucks retired an AI inventory-counting tool. fortune.com
- NVIDIA (2026). State of AI in Retail and CPG. A survey by a technology vendor. blogs.nvidia.com
- McKinsey. LLM to ROI: How to scale gen AI in retail. An estimate of potential value. mckinsey.com
- European Union. AI Act, Regulation (EU) 2024/1689, Article 50 (transparency obligations). Text on the European Commission’s AI Act Service Desk. ai-act-service-desk.ec.europa.eu
- US Federal Trade Commission (14 August 2024). Federal Trade Commission Announces Final Rule Banning Fake Reviews and Testimonials. Rule: 16 CFR Part 465. ftc.gov
- US Census Bureau (May 2026). Large Firms With at Least 20 Employees Biggest AI Users. Business Trends and Outlook Survey. census.gov
- Value Added Resource (August 2026). eBay Main Street Touts AI For Small Business, While Sellers Carry The Risk. A trade publication. valueaddedresource.net
- Pew Research Center (22 July 2025). Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results. pewresearch.org
- Chu and Hou (2026). Incumbent Advantage: Brand Bias and Cognitive Manipulation Dynamics in LLM Recommendation Systems. arXiv 2606.17443. Not peer-reviewed. arxiv.org
- US Securities and Exchange Commission (14 January 2025). Settled administrative proceeding against Presto Automation Inc., Release 33-11352. sec.gov