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Giovanni Astudillo
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La inteligencia artificial en el comercio electrónico se consolida como una herramienta estratégica para mejorar la experiencia del usuario, optimizar procesos y aumentar las ventas.
Algoritmos de machine learning, análisis predictivo y recomendaciones personalizadas permiten procesar grandes volúmenes de datos para ofrecer productos relevantes, reducir fricciones y dinamizar las ventas en línea en Ecuador.
Según Philippe Fossaert, gerente general de Mercado Libre en Ecuador, estos sistemas analizan patrones de compra, hábitos de búsqueda y variables demográficas para construir perfiles precisos de los usuarios. El objetivo es claro: maximizar la conversión y facilitar decisiones de compra más rápidas y acertadas.
Aunque hoy es tendencia, la inteligencia artificial aplicada a negocios digitales no es nueva. Buscadores y redes sociales la utilizan desde hace años para asociar intereses y contenidos.
La diferencia actual está en la escala. Es decir, la capacidad de integrar big data, cruzar información y automatizar decisiones en tiempo real.
Esta evolución permite una segmentación avanzada. Por ejemplo, un usuario con determinados hábitos de búsqueda y ubicación recibe ofertas diseñadas específicamente para su perfil, elevando la relevancia del contenido y la eficiencia comercial.
La IA no solo impacta al consumidor. En los marketplaces, los modelos anti-churn ayudan a retener clientes mediante incentivos personalizados, mientras que las nuevas soluciones se enfocan en potenciar al vendedor, especialmente a pymes y emprendedores.
Herramientas de visión computacional mejoran fotografías de productos; asistentes de texto optimizan títulos y descripciones; y los algoritmos de pricing sugieren rangos competitivos según la demanda del mercado. Todo esto profesionaliza la oferta y reduce la brecha frente a grandes marcas, dice Fossaert.
La tasa de conversión depende de múltiples factores, entre ellos la reputación del vendedor: entregas a tiempo, bajo nivel de reclamos y cumplimiento, señala Fossaert.
Sin embargo, el impacto de la IA es especialmente visible en las pymes, que no cuentan con equipos especializados y encuentran en estas herramientas una vía concreta para vender más y mejor. Esta herramienta lleva al siguiente nivel en la promoción.
Donde se observa una evolución más reciente es en el apoyo directo al vendedor. Durante años, la inteligencia artificial estuvo enfocada principalmente en mejorar la experiencia del comprador.
Ahora, ese enfoque se amplía y pone al vendedor en el centro, con un conjunto cada vez más robusto de herramientas diseñadas para optimizar sus publicaciones.
En los últimos meses, por ejemplo, se han incorporado sugerencias automáticas y correcciones inteligentes en los títulos de los anuncios y en las imágenes de los productos, destaca Fossaert.
Un caso ilustrativo es el de un vendedor que ofrece una camisa y toma una fotografía sencilla con su celular, incluso colocándola sobre el piso. A partir de esa imagen, los algoritmos de inteligencia artificial y visión computacional pueden integrar la prenda en un modelo digital, como una mujer vistiendo la camisa si se trata de ropa femenina.
El resultado es una presentación mucho más atractiva y profesional, muy distinta a mostrar únicamente la prenda extendida, lo que incrementa significativamente su potencial de venta.
El objetivo, en todos los casos, es el mismo: mejorar la tasa de conversión y hacer que el producto resulte más atractivo y confiable para el comprador.
Este acompañamiento también se refleja en las descripciones. Cuando un vendedor publica un texto breve, incompleto o poco claro, la inteligencia artificial le propone mejoras y ampliaciones, asegurando que el comprador encuentre información suficiente, precisa y relevante para tomar una decisión informada.
Otro componente clave es la sugerencia de precios, dice Fossaert. Si el vendedor sube la foto de una camisa blanca, el sistema analiza productos similares dentro de la plataforma y le indica el rango de precios en el que se están comercializando.
Incluso puede recomendar un valor competitivo —por ejemplo, “consideramos que un buen precio sería 10 dólares”— que el vendedor puede aceptar o ajustar, pero que le sirve como una referencia concreta del mercado.
Si bien estos modelos aún no logran una precisión absoluta —por ejemplo, pueden no distinguir si una camisa es de seda o de algodón—, sí entregan información valiosa que ayuda a evitar errores frecuentes, como sobrevalorar o subvalorar un producto.
Además, los sistemas ya son capaces de identificar marcas. Aunque todavía no siempre calculan el precio exacto en función de la marca, suelen clasificar el artículo dentro de categorías como “camisa deportiva blanca”, señala Fossaert. La evolución es constante y todo apunta a que, en el corto plazo, la variable de marca también será incorporada de manera más precisa en las proyecciones de precio.
En pagos digitales, la inteligencia artificial analiza patrones de fraude —ubicación, IP, comportamiento— y mejora la aprobación de transacciones, asegura Fossaert.
En logística, los sistemas ajustan tiempos de entrega casi en tiempo real, considerando tráfico o congestión, para evitar falsas expectativas y elevar la satisfacción del cliente.
Este ecosistema integrado de ventas, pagos y entregas sostiene el crecimiento del comercio electrónico y exige una logística cada vez más inteligente.
La inteligencia artificial en logística analiza rutas, costos, tráfico y demanda para anticipar problemas y optimizar recursos.
Tendencias como el ruteo inteligente, la predicción de la demanda, la automatización del servicio al cliente, la visión computacional en bodegas, el mantenimiento predictivo y la optimización energética están redefiniendo el sector courier.
La Asociación Ecuatoriana de Empresas de Mensajería Expresa y Courier (Asemec) impulsa la transformación digital responsable del sector, promoviendo capacitación técnica, intercambio de conocimientos e inversión en soluciones de IA que fortalezcan la competitividad de las empresas ecuatorianas.
“La IA analiza enormes volúmenes de datos —rutas, tiempos, costos, tráfico, patrones de compra— para generar decisiones automáticas y precisas. En lugar de reaccionar ante los problemas, permite anticiparlos, reduciendo retrasos, optimizando recursos y mejorando la experiencia del usuario final”, destacan los representantes de Asemec.
Además, la IA contribuye a la sostenibilidad logística al reducir kilómetros recorridos, mejorar la consolidación de cargas y disminuir el consumo de combustible, alineando eficiencia operativa con reducción de la huella de carbono.
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Algoritmos de machine learning, análisis predictivo y recomendaciones personalizadas permiten procesar grandes volúmenes de datos para ofrecer productos relevantes, reducir fricciones y dinamizar las ventas en línea en Ecuador.
Según Philippe Fossaert, gerente general de Mercado Libre en Ecuador, estos sistemas analizan patrones de compra, hábitos de búsqueda y variables demográficas para construir perfiles precisos de los usuarios. El objetivo es claro: maximizar la conversión y facilitar decisiones de compra más rápidas y acertadas.
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Una tecnología madura con nuevos alcances
Aunque hoy es tendencia, la inteligencia artificial aplicada a negocios digitales no es nueva. Buscadores y redes sociales la utilizan desde hace años para asociar intereses y contenidos.
La diferencia actual está en la escala. Es decir, la capacidad de integrar big data, cruzar información y automatizar decisiones en tiempo real.
Esta evolución permite una segmentación avanzada. Por ejemplo, un usuario con determinados hábitos de búsqueda y ubicación recibe ofertas diseñadas específicamente para su perfil, elevando la relevancia del contenido y la eficiencia comercial.
Del comprador al vendedor: herramientas que nivelan el terreno
La IA no solo impacta al consumidor. En los marketplaces, los modelos anti-churn ayudan a retener clientes mediante incentivos personalizados, mientras que las nuevas soluciones se enfocan en potenciar al vendedor, especialmente a pymes y emprendedores.
Herramientas de visión computacional mejoran fotografías de productos; asistentes de texto optimizan títulos y descripciones; y los algoritmos de pricing sugieren rangos competitivos según la demanda del mercado. Todo esto profesionaliza la oferta y reduce la brecha frente a grandes marcas, dice Fossaert.
La conversión en las ventas, reputación y pymes
La tasa de conversión depende de múltiples factores, entre ellos la reputación del vendedor: entregas a tiempo, bajo nivel de reclamos y cumplimiento, señala Fossaert.
Sin embargo, el impacto de la IA es especialmente visible en las pymes, que no cuentan con equipos especializados y encuentran en estas herramientas una vía concreta para vender más y mejor. Esta herramienta lleva al siguiente nivel en la promoción.
¿Cómo potenciar las ventas con Inteligencia Artificial?
Donde se observa una evolución más reciente es en el apoyo directo al vendedor. Durante años, la inteligencia artificial estuvo enfocada principalmente en mejorar la experiencia del comprador.
Ahora, ese enfoque se amplía y pone al vendedor en el centro, con un conjunto cada vez más robusto de herramientas diseñadas para optimizar sus publicaciones.
En los últimos meses, por ejemplo, se han incorporado sugerencias automáticas y correcciones inteligentes en los títulos de los anuncios y en las imágenes de los productos, destaca Fossaert.
Un caso ilustrativo es el de un vendedor que ofrece una camisa y toma una fotografía sencilla con su celular, incluso colocándola sobre el piso. A partir de esa imagen, los algoritmos de inteligencia artificial y visión computacional pueden integrar la prenda en un modelo digital, como una mujer vistiendo la camisa si se trata de ropa femenina.
El resultado es una presentación mucho más atractiva y profesional, muy distinta a mostrar únicamente la prenda extendida, lo que incrementa significativamente su potencial de venta.
El objetivo, en todos los casos, es el mismo: mejorar la tasa de conversión y hacer que el producto resulte más atractivo y confiable para el comprador.
Este acompañamiento también se refleja en las descripciones. Cuando un vendedor publica un texto breve, incompleto o poco claro, la inteligencia artificial le propone mejoras y ampliaciones, asegurando que el comprador encuentre información suficiente, precisa y relevante para tomar una decisión informada.
¿Cómo la IA te ayuda a fijar los precios?
Otro componente clave es la sugerencia de precios, dice Fossaert. Si el vendedor sube la foto de una camisa blanca, el sistema analiza productos similares dentro de la plataforma y le indica el rango de precios en el que se están comercializando.
Incluso puede recomendar un valor competitivo —por ejemplo, “consideramos que un buen precio sería 10 dólares”— que el vendedor puede aceptar o ajustar, pero que le sirve como una referencia concreta del mercado.
Si bien estos modelos aún no logran una precisión absoluta —por ejemplo, pueden no distinguir si una camisa es de seda o de algodón—, sí entregan información valiosa que ayuda a evitar errores frecuentes, como sobrevalorar o subvalorar un producto.
Además, los sistemas ya son capaces de identificar marcas. Aunque todavía no siempre calculan el precio exacto en función de la marca, suelen clasificar el artículo dentro de categorías como “camisa deportiva blanca”, señala Fossaert. La evolución es constante y todo apunta a que, en el corto plazo, la variable de marca también será incorporada de manera más precisa en las proyecciones de precio.
Una reducción en los fraudes en comercio electrónico
En pagos digitales, la inteligencia artificial analiza patrones de fraude —ubicación, IP, comportamiento— y mejora la aprobación de transacciones, asegura Fossaert.
En logística, los sistemas ajustan tiempos de entrega casi en tiempo real, considerando tráfico o congestión, para evitar falsas expectativas y elevar la satisfacción del cliente.
Este ecosistema integrado de ventas, pagos y entregas sostiene el crecimiento del comercio electrónico y exige una logística cada vez más inteligente.
La IA transforma el courier y la sostenibilidad
La inteligencia artificial en logística analiza rutas, costos, tráfico y demanda para anticipar problemas y optimizar recursos.
Tendencias como el ruteo inteligente, la predicción de la demanda, la automatización del servicio al cliente, la visión computacional en bodegas, el mantenimiento predictivo y la optimización energética están redefiniendo el sector courier.
La Asociación Ecuatoriana de Empresas de Mensajería Expresa y Courier (Asemec) impulsa la transformación digital responsable del sector, promoviendo capacitación técnica, intercambio de conocimientos e inversión en soluciones de IA que fortalezcan la competitividad de las empresas ecuatorianas.
“La IA analiza enormes volúmenes de datos —rutas, tiempos, costos, tráfico, patrones de compra— para generar decisiones automáticas y precisas. En lugar de reaccionar ante los problemas, permite anticiparlos, reduciendo retrasos, optimizando recursos y mejorando la experiencia del usuario final”, destacan los representantes de Asemec.
Además, la IA contribuye a la sostenibilidad logística al reducir kilómetros recorridos, mejorar la consolidación de cargas y disminuir el consumo de combustible, alineando eficiencia operativa con reducción de la huella de carbono.
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