IA en retail: 3 de cada 10 consumidores ya abandonaron una marca por su uso

La inteligencia artificial está transformando la manera en que las marcas venden, personalizan experiencias y toman decisiones. Pero mientras los retailers buscan incorporar cada vez más IA a sus operaciones, aparece una pregunta que puede ser incluso más importante que la tecnología disponible.

¿Qué pasa cuando el consumidor no está de acuerdo con la manera en que una marca utiliza la IA?

El Global Customer Loyalty Index 2026 de SAP, elaborado a partir de las respuestas de más de 10.000 consumidores de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Hong Kong, muestra una señal clara. El 30% de los consumidores afirma haber abandonado una marca debido a la forma en que utiliza la inteligencia artificial. Entre la Generación Z, el porcentaje alcanza el 45%.

Al mismo tiempo, la IA también puede fortalecer la relación con las marcas. El 31% de los consumidores afirma que las interacciones con asistentes de inteligencia artificial los hacen sentirse más leales.

La contradicción es interesante.

La misma tecnología que puede ayudar a una marca a fidelizar también puede convertirse en un motivo para perder clientes.

Para el retail, esto plantea un desafío que va mucho más allá de implementar nuevas herramientas. La verdadera pregunta es cómo utilizar la IA sin perder la confianza del consumidor.

La IA no es el problema. La forma de utilizarla puede serlo

Durante los últimos años, la conversación sobre inteligencia artificial en retail estuvo muy enfocada en sus posibilidades.

Personalizar recomendaciones.

Automatizar atención al cliente.

Predecir demanda.

Optimizar inventarios.

Detectar oportunidades de pricing.

Crear promociones más relevantes.

Analizar grandes volúmenes de datos.

Todas estas aplicaciones pueden generar valor. Pero el estudio de SAP muestra que la adopción de IA no ocurre en un vacío.

El consumidor evalúa también cómo esa tecnología afecta su relación con la marca.

El 60% de los encuestados afirma preferir compartir el control entre personas y sistemas automatizados. Solo el 4% prefiere entregar completamente el control a la tecnología.

Esto significa que el consumidor no necesariamente rechaza la automatización.

Lo que parece rechazar es sentir que perdió el control sobre una decisión que lo afecta.

Para los retailers, esta diferencia es fundamental.

Una recomendación automática puede resultar útil. Una búsqueda asistida por IA puede ahorrar tiempo. Una promoción personalizada puede mejorar la experiencia.

Pero cuando la tecnología empieza a tomar decisiones que impactan directamente en el precio, las condiciones de compra o la relación con el cliente, la transparencia se vuelve mucho más importante.

El consumidor quiere que la IA lo ayude, no necesariamente que decida por él

Uno de los datos más interesantes del estudio es que existe una apertura significativa hacia la delegación de decisiones.

El 33% de los consumidores afirma confiar en un asistente de IA para completar una compra en su nombre. Esto demuestra que la tecnología ya está empezando a ocupar un lugar dentro del proceso de decisión.

Pero esa apertura tiene límites.

El consumidor puede querer que la IA encuentre un producto, compare alternativas o sugiera una opción. Eso no significa necesariamente que quiera perder la posibilidad de revisar lo que está sucediendo.

De hecho, entre los factores que más contribuyen a generar confianza aparecen la posibilidad de contar con soporte humano cuando algo sale mal, revisar o cancelar decisiones automatizadas, proteger los datos personales y comprender cómo se llegó a determinada decisión.

La conclusión para el retail es bastante concreta.

La IA puede reducir la fricción de una compra, pero no debería aumentar la sensación de incertidumbre.

Cuanto más importante sea la decisión que la tecnología está tomando, mayor será la necesidad de ofrecer transparencia y control.

¿Qué ocurre cuando la IA entra en pricing?

Este punto resulta especialmente relevante para las áreas de pricing.

La inteligencia artificial permite analizar una cantidad de variables que sería muy difícil procesar manualmente. Demanda, inventario, competencia, comportamiento de compra, promociones, estacionalidad y contexto pueden combinarse para generar recomendaciones mucho más sofisticadas.

Esto abre una oportunidad enorme.

Pero también plantea una pregunta que los equipos de pricing deberían empezar a hacerse.

¿Qué ocurre cuando el consumidor no entiende por qué está pagando determinado precio?

El problema no es necesariamente utilizar datos para tomar decisiones más inteligentes.

El problema aparece cuando la personalización termina percibiéndose como arbitrariedad.

Un retailer puede utilizar inteligencia artificial para identificar que determinados productos tienen una mayor disposición a pagar. Puede detectar oportunidades para ajustar precios según demanda o contexto. Puede recomendar diferentes promociones para distintos segmentos.

Pero una estrategia de pricing no debería evaluarse solamente por su capacidad para capturar margen.

También debería considerar cómo esas decisiones afectan la percepción de valor y la relación con el cliente.

La tecnología puede decirnos qué precio podría generar un determinado resultado.

La estrategia debe decidir qué precio tiene sentido para el negocio y para el consumidor.

La fidelización también está cambiando

El estudio de SAP plantea otra señal relevante para el retail.

La fidelización tradicional basada exclusivamente en incentivos parece estar perdiendo peso frente a una relación más amplia con el consumidor.

Esto importa porque durante años muchas estrategias de loyalty estuvieron construidas alrededor de puntos, descuentos y beneficios.

Pero una persona puede utilizar un descuento y, al mismo tiempo, no tener ningún vínculo fuerte con la marca.

La compra ocurre porque el incentivo resulta conveniente.

La fidelización real es diferente.

Tiene que ver con la percepción de valor, la experiencia, la confianza y la capacidad de una marca para entender al consumidor sin invadirlo.

En este contexto, la IA puede ser una herramienta poderosa.

Puede ayudar a identificar intereses, anticipar necesidades, personalizar comunicaciones y ofrecer productos más relevantes.

Pero también puede generar el efecto contrario.

Cuando una marca utiliza demasiada información o hace que una interacción se sienta excesivamente automatizada, la personalización puede convertirse en incomodidad.

El desafío está en encontrar ese punto en el que la tecnología hace que una experiencia sea más relevante sin hacer que se sienta menos humana.

El dato de la Generación Z debería llamar la atención del retail

El 45% de los consumidores de Generación Z encuestados por SAP afirma haber abandonado una marca debido a cómo utiliza la IA.

Es un dato especialmente relevante porque podría interpretarse rápidamente como un rechazo de las nuevas tecnologías.

Pero el resto del estudio muestra algo más complejo.

Los consumidores jóvenes también presentan una alta disposición a utilizar IA para tomar decisiones y completar compras.

Por eso, el problema no parece ser la tecnología en sí misma.

Es la experiencia que genera.

Un consumidor puede estar dispuesto a utilizar un asistente de IA para encontrar un producto y, al mismo tiempo, rechazar una experiencia en la que no puede entender por qué recibió una determinada recomendación.

Puede querer una compra automatizada y, al mismo tiempo, exigir que exista una persona disponible si algo sale mal.

Puede valorar una promoción personalizada y, al mismo tiempo, querer saber cuáles son las condiciones que determinan esa oferta.

Para los retailers, esto implica que adoptar IA no debería significar eliminar la posibilidad de elegir.

El futuro del retail no será completamente automatizado

Existe una tendencia natural a pensar que el desarrollo de la IA llevará al retail hacia una automatización cada vez mayor.

Más decisiones tomadas por algoritmos.

Más procesos sin intervención humana.

Más compras automatizadas.

Pero los datos de SAP muestran que el futuro probablemente sea más híbrido.

El consumidor está dispuesto a delegar determinadas decisiones, pero todavía valora la posibilidad de intervenir.

Esto puede verse claramente en el 60% que prefiere compartir el control entre personas y sistemas automatizados frente al 4% que quiere una autonomía completa de la tecnología.

El objetivo, entonces, no debería ser automatizar todo.

Debería ser automatizar mejor.

Esto implica identificar qué decisiones pueden ser completamente automáticas, cuáles necesitan supervisión y cuáles deberían seguir teniendo una intervención humana.

Qué significa esto para las estrategias de retail

La incorporación de IA debería empezar con el problema de negocio y no con la tecnología disponible.

Para un retailer, algunas aplicaciones pueden generar valor inmediato.

Personalización

Utilizar información de compra y comportamiento para recomendar productos relevantes puede ayudar a reducir la fricción y mejorar la experiencia.

Pricing

La IA puede analizar múltiples variables simultáneamente para detectar oportunidades de precio y ayudar a los equipos a tomar decisiones con mayor información.

Promociones

Los modelos pueden identificar qué productos, segmentos o momentos presentan mejores oportunidades promocionales, evitando depender únicamente de descuentos generalizados.

Atención al cliente

Los asistentes pueden resolver consultas simples y acelerar respuestas, mientras los casos más complejos pueden derivarse a equipos humanos.

Fidelización

La IA puede ayudar a construir experiencias más relevantes a partir de los datos disponibles, siempre que el consumidor perciba valor en el intercambio.

En todos estos casos existe una misma condición.

La tecnología tiene que resolver un problema real del consumidor.

Si la IA solamente se incorpora porque es una tendencia, existe el riesgo de sumar complejidad sin generar valor.

La transparencia se vuelve parte de la experiencia de cliente

Uno de los aprendizajes más importantes del estudio de SAP es que la confianza no se construye únicamente con una buena experiencia.

También se construye permitiendo que el consumidor entienda y controle lo que está sucediendo.

Esto puede tener aplicaciones muy concretas.

Si una recomendación está personalizada, la experiencia debería seguir siendo comprensible.

Si una decisión está automatizada, debería existir una manera de revisarla cuando sea necesario.

Si un consumidor interactúa con un asistente de IA, debería poder acceder a soporte humano cuando el problema lo requiera.

Si una empresa utiliza datos para personalizar precios, promociones o experiencias, debería considerar cuidadosamente cómo esa práctica será percibida.

La transparencia deja de ser solamente una cuestión tecnológica o legal.

También se convierte en una variable de experiencia de cliente.

Para pricing, la IA no reemplaza la estrategia

Este punto merece especial atención.

A medida que los modelos de inteligencia artificial mejoran, puede aparecer la tentación de delegar cada vez más decisiones de pricing.

Pero un modelo puede optimizar una variable sin necesariamente entender todo el contexto comercial.

Puede recomendar bajar un precio para ganar competitividad.

Pero quizás ese producto ya tenga un margen demasiado bajo.

Puede recomendar aumentar un precio porque la demanda está creciendo.

Pero quizás el retailer esté buscando construir una relación de largo plazo con ese segmento.

Puede identificar una diferencia de precios frente a un competidor.

Pero quizás ese competidor esté operando con una estructura de costos completamente diferente.

La IA puede procesar información.

El equipo de pricing debe interpretar esa información dentro de una estrategia.

Por eso, el verdadero potencial no está en reemplazar al equipo de pricing, sino en darle mejores herramientas para decidir.

En este contexto, la tecnología puede convertirse en una capa de inteligencia sobre la estrategia, no en un sustituto de ella.

El verdadero desafío será encontrar el nivel correcto de autonomía

El concepto que aparece detrás de todos estos datos es sencillo.

No toda decisión necesita el mismo nivel de autonomía.

Hay decisiones pequeñas, frecuentes y de bajo impacto que pueden automatizarse completamente.

Hay otras que deberían requerir supervisión.

Y existen decisiones con un impacto significativo sobre el consumidor donde la intervención humana seguirá siendo importante.

Para el retail, esto implica construir una especie de escala de autonomía.

La pregunta ya no debería ser solamente «¿podemos automatizar esta decisión?»

También debería ser «¿deberíamos hacerlo?».

Esa diferencia puede determinar si la IA termina siendo una herramienta que fortalece la relación con el cliente o una tecnología que genera rechazo.

5 preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial en retail

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en retail?

La inteligencia artificial puede utilizarse para personalizar experiencias, recomendar productos, analizar demanda, optimizar inventarios, mejorar promociones, automatizar atención al cliente y apoyar decisiones de pricing.

¿La IA puede afectar la fidelización de clientes?

Sí. Puede mejorar la fidelización cuando genera experiencias más relevantes y convenientes, pero también puede provocar abandono cuando el consumidor percibe falta de transparencia, pérdida de control o un uso inadecuado de sus datos.

¿Qué porcentaje de consumidores abandonó una marca por su uso de IA?

Según el Global Customer Loyalty Index 2026 de SAP, el 30% de los consumidores encuestados afirma haber abandonado una marca debido a cómo utiliza la inteligencia artificial. Entre la Generación Z, el porcentaje alcanza el 45%.

¿Cómo puede utilizarse la IA en pricing?

Puede analizar variables como competencia, demanda, inventario, promociones y comportamiento de compra para generar recomendaciones y ayudar a los equipos de pricing a tomar mejores decisiones.

¿Los consumidores quieren que la IA tome decisiones por ellos?

Existe una creciente disposición a delegar determinadas decisiones, pero la mayoría todavía prefiere mantener cierto nivel de control. Según SAP, el 60% de los consumidores prefiere compartir el control entre personas y sistemas automatizados, mientras que solo el 4% prefiere una autonomía completa.

Conclusión

La inteligencia artificial puede convertirse en una de las tecnologías más importantes para el futuro del retail. Pero el desafío no está solamente en encontrar nuevas aplicaciones.

Está en encontrar el nivel correcto de automatización.

Los consumidores ya están utilizando IA para descubrir productos, tomar decisiones y completar compras. Al mismo tiempo, los datos de SAP muestran que una parte significativa está dispuesta a abandonar una marca cuando considera que la tecnología se está utilizando de una manera que afecta negativamente su experiencia.

Para los retailers, esto debería ser una señal.

La pregunta no es cuánto puede hacer la IA.

La pregunta es cuánto debería hacer.

En pricing, promociones, fidelización y experiencia de cliente, las mejores estrategias probablemente no serán las que eliminen por completo la intervención humana.

Serán las que combinen datos, tecnología y criterio para tomar mejores decisiones.

Porque en un mercado donde cada vez más empresas pueden acceder a las mismas herramientas de inteligencia artificial, la verdadera ventaja competitiva no estará solamente en tener IA.

Estará en saber cómo utilizarla sin perder la confianza de quienes compran.