Retail Forum: automatizar procesos para rentabilizar IA

Retail Forum Barcelona: la IA no rinde sin procesos ordenados

Tres elementos —gobernanza del dato, estructuración de procesos y reingeniería de los modelos operativos— son la condición previa para que la inteligencia artificial genere resultados en el comercio minorista. Lo planteó Ilian Radoytsov, Chief Commercial Officer de AuraQuantic, en la mesa "Beyond the hype: Cómo transformar la tecnología en rentabilidad real", dentro del Retail Forum Barcelona, un encuentro que reunió a profesionales y empresas del sector para analizar soluciones tecnológicas orientadas a mejorar la gestión comercial, la eficiencia operativa y la relación con los clientes.

Para un founder, el mensaje es incómodo pero rentable: comprar IA no arregla una operación desordenada. La automatización de procesos es la capa que hace fluir la información entre departamentos y le da a los modelos algo con qué trabajar.

¿Qué se debatió en Retail Forum Barcelona sobre IA y rentabilidad?

La mesa estuvo moderada por Joan García, CIO de Brownie, y contó con José Manuel Maseda, cofundador y director comercial de Wapping, y Xavier Santa, Head of Pricing and Retail Merchandising Solutions de Slimstock, junto a Radoytsov. El eje del debate: qué soluciones están logrando impacto real en el negocio y generando valor para el cliente, más allá del ruido.

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Según el medio especializado Sonitron, esta edición del Retail Forum Barcelona se celebró el 27 de octubre en el Hotel Hilton de Barcelona, con dos salas de conferencias y un espacio experiencial, La Tienda del Futuro, donde expusieron compañías como Orisha Commerce, Slimstock, Wapping, Viseo, AuraQuantic o Freshworks.

El contexto del sector explica la urgencia. En el comercio minorista, las decisiones sobre disponibilidad de stock, previsiones de demanda, intereses de los consumidores e impacto de las acciones sobre el conjunto del negocio exigen cruzar múltiples variables al mismo tiempo. Ninguna de esas decisiones se resuelve bien con datos dispersos en sistemas que no se hablan entre sí.

¿Por qué automatizar procesos antes de escalar la IA?

Radoytsov fue directo: "incorporar inteligencia artificial sobre sistemas y procedimientos heredados, sin revisar previamente su funcionamiento, limita la capacidad de las organizaciones para obtener resultados".

La distinción que puso sobre la mesa es la más útil para cualquier equipo que esté evaluando dónde invertir. La IA puede entrenarse para ejecutar tareas específicas con un grado elevado de precisión cuando dispone de datos bien definidos, pero todavía presenta limitaciones para gestionar procesos empresariales complejos, sobre todo cuando hay varios departamentos involucrados.

La automatización de procesos de negocio (BPA) cubre justamente ese hueco. Establece una estructura operativa sobre la que después se incorporan soluciones de IA de forma progresiva, con una gestión más eficiente y decisiones basadas en información integrada.

El enemigo a vencer tiene nombre: el efecto silo. Cuando cada área guarda su propia versión de la verdad, la IA aprende de datos parciales y devuelve recomendaciones parciales. Conectar departamentos y coordinar operaciones de forma transversal es lo que evita ese desenlace.

Gobernanza del dato: el paso que casi nadie quiere dar

Los tres elementos que mencionó el CCO de AuraQuantic tienen un orden lógico. Primero la gobernanza del dato: quién es dueño de cada campo, cómo se define, cómo se mantiene. Después la estructuración de procesos: qué pasos existen, quién los ejecuta, dónde se rompen. Y por último la reingeniería de los modelos operativos: cómo debería funcionar la organización cuando esos procesos ya están claros.

Saltearse el orden es la causa más común de proyectos de IA que arrancan con presupuesto y terminan en un piloto que nadie usa. La gobernanza no es un trámite de compliance: es lo que determina si un modelo puede operar sobre datos fiables o si va a amplificar errores a mayor velocidad.

¿Qué está haciendo el resto del sector?

El debate no es exclusivo de AuraQuantic. Minsait, compañía del Grupo Indra, planteó en Retail Forum 2026 —según recogió Europa Press— que la automatización está evolucionando desde modelos basados en robots (RPA) hacia agentes de IA capaces de analizar información, tomar decisiones y coordinar procesos completos. Su jefe de análisis de negocios, datos e IA en operaciones tecnológicas, Francisco Javier Martínez Herrera, resumió la clave: "la clave no está únicamente en incorporar nuevas tecnologías", sino en rediseñar los procesos de negocio para identificar qué tareas automatizar y qué indicadores mejorar.

Minsait también señaló el cambio cultural como uno de los principales retos de adopción, con la IA entendida como herramienta de apoyo y no como sustituto del talento humano.

Para dimensionar al protagonista de la mesa: AuraQuantic es la compañía desarrolladora del software homónimo, fundada en 2002 por el ingeniero Juan José Trilles. Según Europa Press, tiene una plantilla de más de 120 empleados, sedes en Miami, España y Costa Rica, presencia en más de 50 países y una red de más de 2.000 consultores certificados y 100 socios estratégicos, con una base de usuarios finales que supera los 10 millones.

Su historial en analistas independientes también aporta contexto. En el informe TEC Insight Report for PMA Solutions 2022, de Technology Evaluation Centers, la plataforma obtuvo una puntuación general de 95 sobre 100, por delante de Oracle (94), Tibco (91), Zoho (81) y SAP Signavio (74), según recogió Interempresas. Y en 2025 la compañía presentó Q, un asistente de IA que opera en un entorno cerrado y está pensado para localizar información interna y responder preguntas sobre procesos, según El Español.

Qué significa esto para tu startup

Si vendes software, servicios o productos y estás pensando en IA, el orden importa más que la herramienta. La conversación del Retail Forum Barcelona aplica igual a una startup de 10 personas que a una cadena con 200 tiendas.

Mapea el proceso antes de elegir la herramienta. Escribe el flujo real —quién hace qué, en qué sistema, con qué dato— y recién después busca dónde la IA aporta. Si no puedes describir el proceso en una hoja, ningún modelo lo va a arreglar.
Define dueños del dato por área. Un responsable por dominio, con criterios de calidad acordados. Sin eso, cada equipo optimiza su parte y el resultado agregado empeora.
Empieza por procesos que cruzan departamentos. Ahí es donde el efecto silo cuesta dinero y donde la automatización muestra retorno más rápido que un caso de uso aislado.
Mide un indicador de negocio, no una métrica técnica. Precisión del modelo no es un resultado; margen, conversión o quiebres de stock sí lo son.

Conclusión

El titular del Retail Forum Barcelona no es que la IA sirva para el retail —eso ya nadie lo discute—, sino que su rentabilidad depende de trabajo previo poco glamoroso: gobernanza del dato, procesos estructurados y modelos operativos revisados. La automatización de procesos no compite con la IA; la habilita.

Para un founder con recursos limitados, eso es una buena noticia. Ordenar procesos y datos cuesta menos que competir en modelos, y es lo que hace que la inversión en IA no se quede en una demo.