Adaptación del retail: futuros agentes de cambio en 2026

Tabla de contenidos

Retail se adapta a la inteligencia artificial en 2026

  • Según EY, la IA ya está transformando costos, relación con clientes, fuerza laboral y competencia en retail.
  • La encuesta EY CEO Outlook (mayo de 2026) halló que 80% de líderes del sector planea aumentar inversión en IA en el próximo año.
  • EY también reporta que 24% identifica ciberseguridad y privacidad como riesgos principales.
  • EY propone analizar la IA con la metodología de los “cuatro futuros” de Jim Dator para preparar estrategias resilientes.

Metodología y alcance

Este artículo resume y organiza los principales puntos del análisis de EY sobre cómo el retail puede prepararse para distintos escenarios de adopción de IA. El marco de los “cuatro futuros” se atribuye a Jim Dator (Universidad de Hawái) y se utiliza aquí como herramienta de escenarios (no como predicción).

Paso 1: Reconocimiento del potencial de la IA en el retail

La inteligencia artificial dejó de ser una promesa abstracta para convertirse en un factor que reordena el negocio minorista.

En el análisis de EY, este cambio se describe como un impacto “amplio y profundo” que atraviesa la empresa completa.
Según EY, su impacto es “amplio y profundo” porque atraviesa la empresa completa: cambia modelos de costos, redefine la relación con los clientes, reconfigura la fuerza laboral y altera el panorama competitivo.

Ese reconocimiento importa por una razón práctica: cuando una tecnología afecta simultáneamente operaciones, experiencia de cliente y estructura de costos, no basta con “sumarla” como una herramienta más. EY plantea que el retail ya está incorporando IA a su infraestructura empresarial mientras se prepara para un futuro basado en la “agencia” (sistemas capaces de ejecutar tareas de forma más autónoma). En ese tránsito, el primer paso es aceptar que la IA no es solo un proyecto de TI: es una decisión de modelo operativo.

Aun con disrupciones geopolíticas e incertidumbre macroeconómica, EY sostiene que la IA sigue dominando las estrategias de inversión del sector. En otras palabras: el potencial se reconoce incluso cuando el contexto presiona por recortes y eficiencia.

Paso 2: Aumento de inversión en IA por parte de líderes del sector

La señal más clara de que la IA pasó a ser prioritaria es el dinero. La encuesta EY CEO Outlook de mayo de 2026 reveló que el 80% de los líderes del sector minorista tenía previsto aumentar su inversión en IA durante el próximo año, “a pesar de las evidentes presiones en materia de costos y precios”, según EY.

Este dato sugiere dos lecturas simultáneas. La primera: el retail percibe que la IA puede compensar presiones de margen, ya sea por eficiencia o por crecimiento. La segunda: el sector asume que no invertir también tiene costo, porque la competencia se mueve y el estándar de servicio cambia.

EY agrega otro elemento: la inversión no se limita a pilotos. Habla de un impacto que toca “toda la empresa”, lo que suele implicar integración con procesos, datos y equipos. En ese marco, aumentar inversión no es solo comprar tecnología; es financiar capacidades (datos, gobernanza, talento) para que la IA escale sin romper la operación.

Paso 3: Identificación de riesgos en ciberseguridad y privacidad de datos

El entusiasmo convive con una advertencia: la IA puede amplificar vulnerabilidades existentes. EY señala que el giro hacia la IA y otras tecnologías digitales está aumentando la vulnerabilidad del retail ante delitos cibernéticos, y que la inversión en IA conlleva riesgos tanto de privacidad como de ciberseguridad.

La encuesta EY CEO Outlook aporta un indicador concreto: 24% de los líderes del retail identifican las amenazas a la ciberseguridad y a la privacidad de los datos como uno de los principales riesgos para su negocio durante el próximo año, según EY.

Aquí aparece una paradoja que EY formula con claridad: la tecnología con mayor potencial para impulsar crecimiento puede ser la misma que exponga debilidades en estrategia, gobernanza y modelos operativos. En la práctica, esto empuja a los minoristas a tratar la IA como un cambio que exige controles: qué datos se usan, con qué permisos, con qué trazabilidad y bajo qué responsabilidades internas. El riesgo no es solo técnico; también es de confianza del cliente y de continuidad del negocio.

Paso 4: Análisis de escenarios futuros con la metodología de los ‘cuatro futuros’

Para evitar decisiones rígidas basadas en un único pronóstico, EY propone un enfoque de escenarios. En lugar de mirar solo oportunidades o solo desafíos, sugiere analizar una variedad de futuros posibles para identificar temas comunes que deben resolverse “para garantizar el mejor camino a seguir”.

Según EY, sus equipos analizaron la IA con la metodología de los “cuatro futuros”, un enfoque desarrollado originalmente por Jim Dator en la Universidad de Hawái. La idea es trabajar con cuatro escenarios alternativos radicales —no como predicciones, sino como marcos para probar estrategias— y así preparar al retail para resultados divergentes.

Restricción

En el escenario de Restricción, según EY, factores económicos, sociales, ambientales o políticos limitan el crecimiento y frenan el desarrollo progresivo. EY añade restricciones internas: sistemas heredados, falta de capacidades adecuadas, silos y baja calidad de datos que impiden escalar.

La implicación es directa: si el crecimiento se frena, la IA se evalúa con lupa y se prioriza lo que funciona con datos imperfectos y procesos fragmentados. En este futuro, la ventaja no proviene de “más IA”, sino de resolver lo básico que EY enumera: modernización, capacidades y datos confiables.

Crecimiento

En Crecimiento, EY describe una continuidad: las tendencias actuales de inversión en IA “de extremo a extremo” siguen con mínimas interrupciones, produciendo un avance progresivo.

Este escenario favorece a quienes convierten inversión sostenida en ejecución repetible. Si el entorno acompaña, el diferencial está en industrializar: pasar de casos de uso aislados a despliegues consistentes en áreas de negocio. EY advierte, sin embargo, que incluso en continuidad las inversiones de hoy pueden rendir distinto según el escenario; por eso, el crecimiento no elimina la necesidad de claridad estratégica.

Transformación

El futuro de Transformación, según EY, implica un cambio de paradigma: una reorganización social y económica fundamental alrededor de nuevos valores y tecnologías.

Para el retail, este escenario sugiere que la IA no solo optimiza lo existente, sino que redefine “cómo se compra” y “cómo se opera”. Si cambian valores y tecnologías, cambian también expectativas de clientes, roles laborales y formas de competir. EY enmarca este futuro como uno donde la adaptación exige revisar supuestos: qué se considera servicio, qué se considera experiencia, y qué capacidades se vuelven centrales.

Colapso

En Colapso, EY plantea una crisis sistémica donde un pequeño número de plataformas tecnológicas controla modelos muy poderosos y el acceso comercial tiene un costo elevado, limitando el acceso a un número reducido de minoristas de mayor tamaño.

Este escenario tensiona la estructura competitiva: si el acceso a capacidades críticas se concentra y encarece, la escala se vuelve una barrera. Para muchos, el riesgo no sería solo “no tener IA”, sino depender de intermediarios con poder de fijación de condiciones. EY lo presenta como un futuro donde la concentración tecnológica puede estrechar el campo de juego.

Paso 5: Preparación para la adaptación estratégica en el retail

La preparación, en la lectura de EY, no consiste en apostar por un único futuro, sino en construir una estrategia que sobreviva a varios. EY sostiene que los minoristas ya están incorporando IA a su infraestructura empresarial “mientras se preparan para un futuro basado en la agencia”, pero advierte que las inversiones de hoy pueden no dar los mismos resultados en distintos escenarios.

Esa frase obliga a una disciplina: separar lo que es “apuesta” de lo que es “capacidad transversal”. Por ejemplo, EY identifica limitantes recurrentes —sistemas heredados, silos, baja calidad de datos— que aparecen como frenos en el escenario de Restricción, pero que también pueden degradar resultados en Crecimiento o Transformación. Prepararse, entonces, es reducir fragilidades que se vuelven críticas bajo estrés.

EY concluye que los minoristas exitosos serán los que combinen ambición tecnológica con claridad estratégica sobre distintos resultados posibles. En términos de gestión, esto implica decidir qué se quiere automatizar, qué se quiere diferenciar y qué riesgos se aceptan, antes de que el mercado o una crisis impongan el ritmo.

Paso 6: Implementación de un enfoque matizado hacia la IA

EY recomienda un enfoque “más matizado” para prepararse ante los cambios futuros. La clave es no quedarse en el binomio simplista de “oportunidades versus desafíos”. En su lugar, propone usar escenarios para entender qué temas comunes deben abordarse.

Ese matiz también responde a un fenómeno conocido en tecnología: el ciclo de expectativas. EY señala que los líderes del retail tienden al pragmatismo y que la IA, como cualquier tecnología, puede verse envuelta en su propio “ciclo de expectación”. Implementar con matices significa evitar decisiones impulsadas por moda o miedo, y diseñar despliegues que puedan sostenerse cuando baje el entusiasmo o suba la regulación.

Además, EY subraya que el optimismo debe convivir con cautela por privacidad y ciberseguridad. En la práctica, un enfoque matizado se traduce en equilibrar velocidad con control: avanzar, pero con gobernanza y con un modelo operativo que no deje la seguridad “para después”. Si la IA amplifica debilidades, el matiz es reconocerlas temprano y tratarlas como parte del proyecto, no como un anexo.

Paso 7: Fomento de la confianza en la capacidad de la IA para generar crecimiento

La confianza es un activo estratégico, no un sentimiento. Según EY, la encuesta EY CEO Outlook mostró “confianza constante” en la capacidad de la IA para generar crecimiento: 80% de los líderes del sector minorista se mostraron optimistas sobre su capacidad para ampliar el uso responsable de la IA y los datos de los clientes en todas las áreas de la empresa.

La palabra “responsable” es el pivote. En el mismo conjunto de hallazgos, EY registra que una parte relevante de líderes ve ciberseguridad y privacidad como riesgos principales. Por eso, fomentar confianza no es solo comunicar beneficios: es demostrar control sobre datos, decisiones y resultados.

En un entorno donde la IA puede transformar la relación con el cliente, la confianza también se juega en la coherencia: si el retail usa datos del cliente para personalizar, debe hacerlo de forma que el cliente perciba valor y seguridad. EY no lo formula como una receta única, pero sí como una tensión central de 2026: crecer con IA sin erosionar la legitimidad del uso de datos ni exponer la operación a incidentes.

Adaptación del retail ante futuros con agentes en 2026

1. Comprender el Impacto de la IA en el Retail

Según EY, la IA ya está transformando el retail en dimensiones estructurales: costos, relación con clientes, fuerza laboral y competencia. Comprender el impacto implica aceptar que el cambio no es periférico. Si la IA reconfigura el modelo de costos, también cambia cómo se mide productividad; si altera la relación con clientes, cambia el estándar de servicio; si afecta la fuerza laboral, obliga a rediseñar roles y coordinación.

EY también advierte que la IA puede exponer debilidades de estrategia y gobernanza. Por eso, “comprender” no es solo identificar casos de uso: es mapear dependencias (datos, procesos, controles) y reconocer dónde la organización es frágil.

2. Preparar la Infraestructura Tecnológica

EY incluye, dentro del escenario de Restricción, limitantes como sistemas heredados, silos y baja calidad de datos. Preparar infraestructura, en ese marco, significa reducir esos frenos antes de intentar escalar.

La infraestructura no es únicamente hardware o nube: es la capacidad de mover datos con calidad y de operar sin fragmentación. EY sugiere que los minoristas ya están incorporando IA a su infraestructura empresarial; el punto es hacerlo de forma que funcione en más de un escenario, evitando inversiones que solo rinden si todo sale “como en el plan”.

3. Implementar Estrategias de Personalización

EY sostiene que la IA está transformando las relaciones con los clientes. En retail, esa transformación suele materializarse en personalización: mejores recomendaciones, comunicaciones más relevantes y experiencias más fluidas.

Pero EY también enfatiza el uso “responsable” de IA y datos del cliente, y registra preocupaciones por privacidad. Por lo tanto, cualquier estrategia de personalización en 2026 debe diseñarse con esa doble exigencia: crear valor para el cliente sin cruzar límites de confianza ni abrir brechas de cumplimiento o seguridad.

4. Fomentar la Colaboración entre Humanos y Agentes AI

EY describe un futuro “basado en la agencia” y, al mismo tiempo, advierte sobre el ciclo de expectativas y los riesgos. En ese contexto, la colaboración humano-IA funciona como mecanismo de control y de calidad: permite aprovechar automatización sin renunciar a criterio, supervisión y responsabilidad.

Además, si la IA transforma la fuerza laboral —como afirma EY—, la colaboración no es opcional: es la forma de reconfigurar tareas, reasignar tiempo y sostener el servicio mientras cambian procesos y herramientas.

5. Establecer un Marco de Gobernanza y Ética

EY plantea que la IA puede poner de manifiesto debilidades en gobernanza y modelos operativos. Y la encuesta EY CEO Outlook muestra que ciberseguridad y privacidad aparecen como riesgos principales para una parte relevante de líderes.

Un marco de gobernanza y ética, en este contexto, es el puente entre ambición tecnológica y control: define cómo se usan datos, cómo se gestionan riesgos y cómo se sostiene el “uso responsable” que, según EY, el 80% de líderes dice querer ampliar.

En “Adaptación del retail: futuros agentes de cambio en 2026”, la IA aparece como palanca transversal, pero también como un reto de gobernanza, privacidad y resiliencia ante escenarios divergentes.

Perspectiva (Suricata Cx): desde la mirada de Suricata Cx, esa misma disciplina —automatizar con control humano, trazabilidad y operación omnicanal integrada— es la que permite convertir la “agencia” en resultados consistentes sin sacrificar confianza del cliente.