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La inteligencia artificial (IA) está modificando profundamente la manera en que el retail gestiona dos procesos clave: la predicción de ventas y la asignación de turnos laborales.
La inteligencia artificial (IA) está modificandoprofundamente la manera en que el retail gestiona dos procesos clave: lapredicción de ventas y la asignación de turnos laborales. El análisis de datos,el aprendizaje automático y las integraciones tecnológicas están reemplazandoestimaciones tradicionales con decisiones basadas en evidencia, con impactosvisibles en eficiencia, costos y calidad de atención.
Predecir las ventas ya no depende únicamente de laexperiencia o de los datos de años anteriores. Herramientas como los sistemasde punto de venta (POS), los CRMs y los motores de análisis predictivo permitenanticipar comportamientos de consumo con mayor precisión.
Estos sistemas, alimentados por datos históricos y variablesexternas (clima, eventos, tendencias), generan proyecciones que facilitan latoma de decisiones estratégicas: desde el abastecimiento hasta la cantidad depersonal.
Las principales ventajas observadas incluyen:
Una proyección de ventas más precisa solo es útil si setraduce en una organización eficiente de los equipos de trabajo. En este punto,la IA también ha transformado la planificación de turnos, permitiendo que laasignación del personal se ajuste en función de la demanda estimada.
A través de soluciones basadas en algoritmos, es posible:
En Shift combinamos el análisis de datos, inteligenciaartificial y acompañamiento estratégico para mejorar la planificación decapital humano en el sector retail. La implementación de modelos de predicciónbasados en IA permite, por ejemplo, estimar con mayor precisión la demandadiaria en tiendas, identificar horarios críticos y ajustar el número decolaboradores necesarios por hora y función.
Aníbal Rojas, Jefe de Modelación en Shift, comenta:
“Nuestra misión es traducir los datos en decisiones almomento de planificar. Por ejemplo, trabajamos con una cadena de supermercadosen México que necesitaba optimizar la distribución de personal entre cajas,reposición y atención al cliente. Usamos modelos matemáticos para asignarturnos por función y horario, considerando restricciones como días festivos,licencias y picos de demanda. Esto permitió reducir la sobrecarga en momentoscríticos y asegurar la cobertura adecuada en horas de alta afluencia.”
En Chile, otro caso ilustra cómo la IA puede marcar ladiferencia:
Durante campañas clave como Cyber Monday y Navidad, unareconocida cadena de tiendas por departamento enfrentaba una presión enormepara responder a la alta afluencia de clientes. Trabajamos en conjunto paraanticipar el comportamiento de la demanda, entendiendo cómo las promociones,eventos locales y feriados afectaban cada punto de venta.
Con esa información, rediseñamos los turnos de forma másflexible y dinámica, lo que no solo redujo la sobreasignación en horariosvalle, sino que permitió reforzar estratégicamente la atención durante lospicos. El resultado: más ventas, menos colas y una experiencia de compra másfluida en momentos decisivos del año.”
Finalmente, Aníbal menciona un reto recurrente en el sector:
“La gestión manual de compensaciones por turnostrabajados en días festivos generaba errores y pérdida de recursos en empresascon miles de colaboradores. En uno de estos casos, automatizamos el cálculo decompensaciones, incorporando reglas específicas para cada operación. Validamosla solución con el cliente y ajustamos el modelo hasta adaptarlo a su realidad,eliminando errores y simplificando el proceso.”
Los resultados generales alcanzados incluyen:
Estos resultados se logran a través de un proceso quecomienza con un diagnóstico detallado de la operación, seguido de una modelaciónde la demanda de cada área y función de trabajo para cada momento del día,y culmina con la integración tecnológica y el monitoreo continuo por parte delequipo de Customer Success.
Como comenta Sandra Torres, especialista del equipo deCustomer Success en Shift:
“Nuestro trabajo es asegurarnos de que la tecnología nosea solo una herramienta, sino una solución real para el día a día de cadacliente. Estamos en contacto constante para ajustar modelos, resolver dudas yanticipar necesidades. Sabemos que cada empresa es distinta, y por eso, másallá de la IA, el acompañamiento humano es clave para lograr resultadossostenibles.”
Un aspecto fundamental para el éxito de estos proyectos hasido la capacidad del software para integrarse con plataformas ya existentes:ERP, HSM, POS, entre otros. Esta interoperabilidad evita duplicaciones ypermite aprovechar los datos históricos disponibles para alimentar los modelosde IA.
El uso de inteligencia artificial en la predicción de ventasy la gestión de turnos no solo mejora la eficiencia operativa, sino que permiteadaptar las decisiones diarias a contextos cambiantes. En un sector como elretail, donde los márgenes y la experiencia del cliente están cada vez más enjuego, estas herramientas se consolidan como aliados estratégicos para lograruna operación más ágil, precisa y sostenible.
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