La inteligencia artificial en el supermercado ya no es una promesa futura: está en los pasillos, en las pantallas sobre los anaqueles, en los audios de fondo y hasta en las plumas del estacionamiento, y convierte cada decisión de compra en un dato medible para las marcas que pagan por estar ahí.
Ese ecosistema de comunicación dentro del punto de venta se denomina Retail Media in-store —la presencia publicitaria dentro de tiendas físicas, desde supermercados hasta farmacias y tiendas departamentales— y la inteligencia artificial lo transformó al conectar los canales de comunicación de la tienda con la información de las cajas cobradoras. Según datos de NielsenIQ, más del 80% de las compras de consumo masivo en América Latina siguen realizándose en canales presenciales, lo que convierte al piso de venta en un campo estratégico de datos para las empresas de la región, incluidas las que operan en República Dominicana.
Del pasillo a los datos: cómo funciona la medición
Durante años, la presencia de marca en tiendas físicas operó sobre estimaciones de tráfico: cuánta gente caminaba por un pasillo, sin certeza de si esa visibilidad se traducía en ventas. La inteligencia artificial rompió esa barrera al cruzar la mensajería emitida —un spot de audio, una pantalla digital, una promoción en anaquel— con el ticket de compra en tiempo real para verificar si la rotación del producto efectivamente aumentó.
Los algoritmos identifican tres palancas concretas que las marcas ya aprovechan:
- Patrones de demanda por zona. La IA determina qué días y a qué horas se mueven ciertos productos en sucursales específicas, de modo que las activaciones de marca coincidan únicamente con los momentos de mayor intención de compra.
- Impacto real en caja. En lugar de estimar audiencias, los sistemas cruzan la exposición publicitaria con el ticket de compra en tiempo real para confirmar si la venta ocurrió.
- Planeación predictiva. Las marcas utilizan modelos inteligentes para proyectar el retorno de inversión y las ventas estimadas antes de lanzar una estrategia en tienda, eliminando la etapa de la «intuición presupuestal».
El modelo que grandes minoristas ya probaron
En mercados internacionales, cadenas como Target y Walmart en Estados Unidos ya demostraron que las redes de Retail Media no sirven solo para exhibir productos, sino para trazar el recorrido del consumidor con precisión detallada. Reportes de McKinsey & Company destacan que la monetización de datos en el piso de venta se convirtió en una de las fuentes de mayor margen operativo para el comercio moderno.
Estudios del ecosistema de mercadotecnia digital de IAB México señalan que el reto de las marcas en América Latina ya no es generar visibilidad —las tiendas físicas la garantizan por flujo de tráfico—, sino justificar el retorno de inversión de cada peso o peso dominicano destinado a una activación en el punto de venta. La inteligencia artificial en el supermercado ofrece precisamente eso: la misma lógica de medición por clic que existe en el comercio electrónico, aplicada ahora al anaquel físico.
Esta tecnología no apunta a identificar personas individualmente, sino a detectar patrones de comportamiento colectivo —picos de demanda, reacción de volumen de ventas ante una activación, variaciones por zona geográfica— que permiten a los tomadores de decisión asignar presupuestos con mayor eficiencia. Para los consumidores, el efecto visible es una comunicación comercial más ajustada a lo que realmente buscan en ese momento y en esa tienda.
El próximo ciclo de inversión en Retail Media en la región estará determinado por la capacidad de las cadenas locales de integrar esos sistemas de medición y ofrecerlos como servicio a sus proveedores; quienes logren esa integración primero tendrán una ventaja competitiva significativa frente a quienes sigan operando con estimaciones de tráfico.
