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. El análisis de datos, el aprendizaje automático y las integraciones tecnológicas están reemplazando estimaciones tradicionales con decisiones basadas en evidencia, con impactos visibles en eficiencia, costos y calidad de atención.

Predicción de ventas: más allá de los promedios

Predecir las ventas ya no depende únicamente de la experiencia o de los datos de años anteriores. Herramientas como los sistemas de punto de venta (POS), los CRMs y los motores de análisis predictivo permiten anticipar comportamientos de consumo con mayor precisión.

Estos sistemas, alimentados por datos históricos y variables externas (clima, eventos, tendencias), generan proyecciones que facilitan la toma de decisiones estratégicas: desde el abastecimiento hasta la cantidad de personal.

Las principales ventajas observadas incluyen:

• Mayor precisión en la planificación operativa.
• Ajustes dinámicos según variaciones reales en la demanda.
• Reducción de quiebres de stock (productos).
• Reducción de exceso de personal en turnos (capital humano).

IA aplicada a la gestión de turnos

Una proyección de ventas más precisa solo es útil si se traduce en una organización eficiente de los equipos de trabajo. En este punto, la IA también ha transformado la planificación de turnos, permitiendo que la asignación del personal se ajuste en función de la demanda estimada.

A través de soluciones basadas en algoritmos, es posible:

• Calcular cuántas personas se necesitan, en qué horarios y con qué funciones.
• Minimizar las horas extras y las cargas desbalanceadas de trabajo.
• Garantizar una mejor experiencia para el cliente y el colaborador.

Casos de éxito: cómo la IA impulsa resultados concretos en el retail

En Shift combinamos el análisis de datos, inteligencia artificial y acompañamiento estratégico para mejorar la planificación de capital humano en el sector retail. La implementación de modelos de predicción basados en IA permite, por ejemplo, estimar con mayor precisión la demanda diaria en tiendas, identificar horarios críticos y ajustar el número de colaboradores necesarios por hora y función.

Aníbal Rojas, Jefe de Modelación en Shift, comenta:

“Nuestra misión es traducir los datos en decisiones al momento de planificar. Por ejemplo, trabajamos con una cadena de supermercados en México que necesitaba optimizar la distribución de personal entre cajas, reposición y atención al cliente. Usamos modelos matemáticos para asignar turnos por función y horario, considerando restricciones como días festivos, licencias y picos de demanda. Esto permitió reducir la sobrecarga en momentos críticos y asegurar la cobertura adecuada en horas de alta afluencia.”

En Chile, otro caso ilustra cómo la IA puede marcar la diferencia:

Durante campañas clave como Cyber Monday y Navidad, una reconocida cadena de tiendas por departamento enfrentaba una presión enorme para responder a la alta afluencia de clientes. Trabajamos en conjunto para anticipar 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 más flexible y dinámica, lo que no solo redujo la sobreasignación en horarios valle, sino que permitió reforzar estratégicamente la atención durante los picos. El resultado: más ventas, menos colas y una experiencia de compra más fluida en momentos decisivos del año.”

Finalmente, Aníbal menciona un reto recurrente en el sector:

“La gestión manual de compensaciones por turnos trabajados en días festivos generaba errores y pérdida de recursos en empresas con miles de colaboradores. En uno de estos casos, automatizamos el cálculo de compensaciones, incorporando reglas específicas para cada operación. Validamos la solución con el cliente y ajustamos el modelo hasta adaptarlo a su realidad, eliminando errores y simplificando el proceso.”

Los resultados generales alcanzados incluyen:

• Hasta 15% de ahorro en costos de personal, a través de una planificación personalizada.
• Reducción de hasta 65% en horas extras, gracias a la asignación precisa de turnos.
• Mejoras en la productividad laboral, con aumentos de hasta 8%.
• Payback entre 5 y 8 meses después de iniciar la implementación.

Estos resultados se logran a través de un proceso que comienza con un diagnóstico detallado de la operación, seguido de una modelación de 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 del equipo de Customer Success.

Como comenta Sandra Torres, especialista del equipo de Customer Success en Shift:

“Nuestro trabajo es asegurarnos de que la tecnología no sea solo una herramienta, sino una solución real para el día a día de cada cliente. Estamos en contacto constante para ajustar modelos, resolver dudas y anticipar necesidades. Sabemos que cada empresa es distinta, y por eso, más allá de la IA, el acompañamiento humano es clave para lograr resultados sostenibles.”

Tecnología interoperable: un factor clave

Un aspecto fundamental para el éxito de estos proyectos ha sido la capacidad del software para integrarse con plataformas ya existentes: ERP, HSM, POS, entre otros. Esta interoperabilidad evita duplicaciones y permite aprovechar los datos históricos disponibles para alimentar los modelos de IA.

Conclusión

El uso de inteligencia artificial en la predicción de ventas y la gestión de turnos no solo mejora la eficiencia operativa, sino que permite adaptar las decisiones diarias a contextos cambiantes. En un sector como el retail, donde los márgenes y la experiencia del cliente están cada vez más en juego, estas herramientas se consolidan como aliados estratégicos para lograr una operación más ágil, precisa y sostenible.

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