En un entorno de alta incertidumbre, las empresas con mejor desempeño tienden a apoyarse más en analítica y datos para orientar decisiones estratégicas; la IA puede acelerar ese proceso si se integra con criterios claros y gobernanza. (McKinsey & Company, 2026)
En un contexto en el que muchas organizaciones aún buscan convertir la inversión en IA en resultados concretos, la discusión ya no pasa por “tener IA”, sino por usar datos confiables, definir criterios de decisión y gobernar su aplicación. Según el PwC 2026 Global CEO Survey, 30% de CEOs se declara confiado sobre el crecimiento de ingresos en los próximos 12 meses, y 12% afirma que la IA ha generado beneficios tanto en costos como en ingresos.
“La IA aporta valor cuando ordena decisiones, no cuando suma herramientas. Si no definimos qué preguntas resolver, qué datos usar y quién gobierna el modelo, el esfuerzo se dispersa y los resultados se diluyen”, señala Willard Manrique, CEO del Grupo Crosland y especialista en Dirección Comercial por el PAD.
En esa línea, un análisis del IESE plantea que el uso de analítica e IA puede ayudar a las empresas a conocer mejor al cliente, regular flujos y capacidad y anticipar factores de éxito, siempre que exista claridad en los criterios y capacidad para convertir hallazgos en decisiones. Bajo esta mirada, Manrique identifica cuatro usos concretos de la IA que pueden contribuir a optimizar la gestión comercial sin perder foco:
- Priorizar iniciativas y reasignar recursos con evidencia. La IA puede ayudar a distinguir qué frentes tienen mayor impacto (por canal, región, categoría o tipo de cliente) y evitar la dispersión de presupuesto. Una encuesta de McKinsey observa que las compañías con mejor desempeño tienden a usar analítica y datos externos para validar supuestos y decidir dónde enfocar inversiones, reduciendo asignaciones “uniformes” que no responden al mercado.
- Optimizar ejecución y productividad comercial. Aplicada a procesos, la IA puede detectar desvíos, cuellos de botella y patrones de baja eficiencia en la operación comercial (desde la planificación de cobertura hasta la gestión de servicio), facilitando decisiones más rápidas y consistentes en el día a día.
- Anticipar demanda y riesgos para reducir errores costosos. Usada como herramienta predictiva, la IA puede contribuir a proyectar variaciones de demanda, identificar señales tempranas y mejorar decisiones de surtido, abastecimiento o precios, reduciendo quiebres, sobre stock y correcciones tardías.
- Mejorar la recompra y la fidelización. En procesos de recompra, la IA puede apoyar con segmentación dinámica, detección de riesgo de abandono, recomendaciones de reposición y ofertas personalizadas según historial y comportamiento, elevando pertinencia y continuidad de compra.
Estos usos funcionan mejor cuando la IA se integra a decisiones concretas del ciclo comercial y no se queda en pilotos aislados o iniciativas desconectadas. Más allá de los casos de uso, el punto central es convertir la IA en un sistema de decisión: datos confiables, criterios explícitos (qué se automatiza y qué no) y gobernanza (responsables, seguridad y control de sesgos).
De hecho, Manrique advierte que existe una brecha entre compañías que han logrado escalar la IA con bases sólidas y aquellas que aún no traducen la inversión en beneficios consistentes. “La ventaja no está en ‘tener IA’, sino en integrarla con criterio en el ciclo comercial: priorizar mejor, ejecutar con disciplina, anticiparse y sostener la recompra. Eso requiere gobernanza, foco y capacidad de convertir datos en decisiones”, concluye el especialista.
