TOTVS Napse apunta a aplicar IA en retail para precios, stock y fidelización
En un escenario omnicanal, la compañía describe el uso de Big Data e inteligencia artificial para integrar ventas, inventario y comportamiento del cliente, ajustar precios y promociones en tiempo real y mejorar la reposición, mientras un estudio del IBM Institute for Business Value releva interés de 3 de cada 10 consumidores latinoamericanos que ya compraron con IA

El retail incorpora Big Data e inteligencia artificial (IA) para pasar de decisiones basadas en reglas generales a procesos dinámicos, más precisos y automatizados. En un contexto omnicanal —con interacciones distribuidas entre tiendas físicas y canales digitales—, el foco se desplaza hacia la capacidad de integrar y usar datos operativos y comerciales para tomar decisiones con mayor velocidad.
Una referencia sobre el interés del consumidor por estas herramientas surge de un estudio del IBM Institute for Business Value: tres de cada diez consumidores en América Latina que ya utilizaron IA para comprar expresaron gran interés en su uso. Entre los principales motivos mencionados aparecen la investigación de productos, el acceso a ofertas y la atención al cliente.
En la operación diaria, uno de los ejes es la captura automatizada y la integración de información. La combinación de datos de ventas, inventario y comportamiento del cliente permite mejorar la previsión de la demanda, optimizar la reposición y reducir pérdidas asociadas a faltantes o exceso de stock. La lógica busca superar el análisis aislado y acelerar el acceso a señales que impactan en la ejecución comercial y logística.
La aplicación de IA también se traslada a la gestión de precios y promociones. En lugar de esquemas generalistas, se utilizan modelos que incorporan variables como demanda, competencia, ubicación, rotación, stock y perfil del cliente. El objetivo es ajustar precios con mayor rapidez, mejorar márgenes y personalizar promociones con mayor eficiencia.
Martín Malievac, director de Investigación y Desarrollo de TOTVS Napse, lo sintetiza así: “La IA se utiliza para ajustar precios y promociones, definiendo a qué valor vender o qué acciones implementar según la ubicación, la estacionalidad y los antecedentes, así como para fortalecer la gestión de stock”. También plantea el uso sobre la relación con el cliente: “También habilita la ejecución de acciones personalizadas en tiempo real y el desarrollo de estrategias de fidelización programadas, como la entrega de dinero o cupones con vencimiento, que ayudan a sostener la demanda en días específicos”.
En Argentina, la adopción tecnológica se describe como intermedia, con diferencias por escala. En el caso de las grandes cadenas, se registra una mayor inversión en infraestructura y analítica, lo que habilita indicadores más sofisticados y procesos más avanzados, con costos más elevados. Para cadenas medianas y pequeñas, el desafío se concentra en acceder a soluciones más económicas y en incorporar herramientas que superen funciones básicas de venta o promoción.
En ese marco, la nube aparece como un componente para reducir costos y complejidad. El escenario que se plantea es de competencia que excede el precio: la capacidad de transformar datos en decisiones, anticiparse al cliente, optimizar la operación y sostener la rentabilidad en contextos complejos.
En marzo de 2026, Napse pasó a formar parte de TOTVS y sus soluciones se incorporaron a la cartera de la mayor empresa tecnológica de Brasil.
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