El ascenso de la IA agéntica y el futuro del retail de conveniencia
Inteligencia Artificial dejó de ser solo esa tecnología que responde preguntas o genera textos bonitos.
Está evolucionando hacia algo mucho más poderoso: agentes que toman decisiones, ejecutan tareas y operan de forma autónoma, sin necesidad de que un humano presione el botón en cada etapa.
Y el retail de conveniencia fue uno de los primeros sectores en sentir este giro de verdad.
En la Conexxus Annual Conference 2026, celebrada en enero, ejecutivos, ingenieros y especialistas en tecnología se reunieron para discutir una cuestión que parece sacada de ciencia ficción, pero que ya está ocurriendo detrás de las operaciones:
¿Y si las tiendas pudieran pensar por cuenta propia?
No estamos hablando de un sistema que avisa cuando el inventario está bajo. Estamos hablando de agentes autónomos que detectan un cambio climático acercándose, anticipan el aumento en la demanda de un determinado producto, ajustan el pedido automáticamente y además le comunican al proveedor — todo esto sin intervención humana.
¿Parece demasiado? Puede que sí, pero esa es exactamente la dirección que está tomando la tecnología, y las empresas que lo entiendan ahora van a llevar la delantera.
En este artículo vamos a desglosar lo que ocurrió en la conferencia, qué es esa famosa IA agéntica, cómo está transformando desde la gestión de inventario hasta el comercio móvil, y por qué el equilibrio entre automatización y presencia humana sigue siendo el punto más crítico de esta ecuación. 🚀
Qué es la IA agéntica y por qué lo cambia todo
Durante años, la Inteligencia Artificial funcionó como una herramienta reactiva. Tú preguntabas, ella respondía. Tú proporcionabas datos, ella generaba un informe. La lógica siempre era la misma: un humano al mando, la IA ejecutando. Pero el concepto de agente autónomo rompe exactamente esa dinámica. En lugar de esperar una orden, el agente observa el entorno, interpreta lo que está sucediendo y actúa por cuenta propia, con base en objetivos definidos previamente. Es un cambio de paradigma que va mucho más allá de una actualización de software.
Bradford Loewy, director de soluciones de producto en Bulloch Technologies, explicó durante un panel en la conferencia que los agentes de IA utilizan técnicas de inteligencia artificial para tomar decisiones, ejecutar acciones y alcanzar objetivos de forma autónoma, dentro de parámetros establecidos por humanos. La diferencia fundamental respecto a la IA generativa tradicional es justamente esa capacidad de actuar sin necesitar aprobación paso a paso.
Clerley Silveira, gerente de ingeniería en Invenco by GVR, compartió un ejemplo que deja todo mucho más claro. Hoy, la IA generativa puede ayudarte a planificar unas vacaciones, sugiriendo un itinerario día a día con vuelos, actividades, hospedaje y restaurantes. La IA agéntica va más allá: con base en tus preferencias y reglas que tú definiste, ella hace todas las reservas por ti, sin que tengas que mover un dedo.
Cuando lleguemos a la etapa en la que ya no necesites tomar la acción por tu cuenta, ahí tendremos una verdadera IA agéntica. Y eso es lo que va a ser realmente transformador, dijo Silveira durante el evento.
En la práctica, un agente autónomo puede encadenar varias acciones en secuencia, tomar microdecisiones a lo largo del camino y corregir su propio rumbo cuando algo sale del plan. Imagina un gerente de tienda que nunca duerme, nunca se olvida de revisar el inventario y además puede predecir lo que va a pasar en las próximas horas con base en datos climáticos, historial de ventas y movimiento de clientes. Esa es, en esencia, la propuesta de la IA agéntica aplicada al retail.
Lo que llamó la atención en la Conexxus Annual Conference 2026 fue justamente la madurez con la que se presentó este tema. No era una discusión sobre un futuro lejano. Era una conversación sobre implementaciones reales, pilotos en marcha y lecciones aprendidas por quienes ya están poniendo estos sistemas a funcionar. Los especialistas fueron claros: la automatización inteligente ya existe, ya funciona y ya está generando resultados. La cuestión ahora es cómo escalar con responsabilidad.
La tienda agéntica del futuro
Muchos operadores de tiendas de conveniencia ya utilizan alguna forma de IA para automatización. Un ejemplo común es el informe de previsión de inventario que ayuda a optimizar qué pedir y cuándo. Pero hay un detalle: un humano todavía necesita efectivamente hacer el pedido. O tal vez el software ya puede hacer pedidos automáticamente con base en gatillos de reposición, pero sin tener en cuenta factores dinámicos como clima, eventos locales, promociones o interrupciones en la cadena de suministro.
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Michael Munz, gerente de operaciones de marketing en Petrosoft, dejó claro durante la conferencia: donde la IA agéntica realmente comienza a actuar es cuando transforma esas tareas en algo trivial. Esos procesos con los que contamos, el agente puede empezar a asumirlos por nosotros.
Y lo más interesante es que este concepto se aplica a prácticamente todas las áreas de operación de una tienda de conveniencia, desde el patio de combustibles hasta el mostrador de comida.
Combustibles y gestión de tanques
En el patio de abastecimiento y en el almacenamiento subterráneo de combustibles, Jack Dickinson, director de desarrollo de socios en Dover Fueling Solutions, explicó que los operadores ya están trabajando en agentes reactivos y preventivos capaces de responder a los sistemas automatizados existentes.
Hoy ya es posible monitorear medidores, verificar lo que hay en los tanques, dar seguimiento a entregas y al flujo de combustible que sale. Pero Dickinson visualiza un futuro con despacho automatizado de técnicos. Imagina un agente que conoce la ubicación y la agenda de cada técnico de mantenimiento y puede redirigir rutas conforme aparecen nuevas prioridades. Mejor aún: imagina un agente que sabe exactamente qué piezas hay en el vehículo de cada técnico y puede dirigir al profesional correcto al lugar correcto, con base en las piezas que probablemente se necesitarán allí.
Las eficiencias preventivas y operacionales realmente pueden automatizarse. Podemos permitir que los sistemas comiencen a tomar decisiones y se conecten con otros aspectos de las operaciones que hoy están aislados, destacó Dickinson.
Gestión de inventario inteligente, sin conjeturas
Uno de los temas más discutidos en la conferencia fue el impacto de la Inteligencia Artificial en la gestión de inventario. Y no es difícil entender por qué. Un inventario mal gestionado es dinero estancado o, peor, un cliente sin producto en el estante. Las pérdidas por rotura de stock y por exceso de inventario suman miles de millones al año en el sector de retail global, y buena parte de esas pérdidas ocurren simplemente porque los sistemas tradicionales no logran reaccionar lo suficientemente rápido a los cambios de demanda.
Munz, de Petrosoft, describió el escenario actual con precisión: El inventario hoy es un sistema vivo. Está ligado a realidades de la cadena de suministro, patrones estacionales, demandas de los clientes, programas de fidelización, incentivos de fabricantes y, cada vez más, a cosas como la reduflación y los aranceles.
Con agentes de Inteligencia Artificial, ese escenario comienza a cambiar de forma concreta. El sistema puede monitorear la rotación de cada producto en tiempo real, cruzar ese dato con variables externas como clima, feriados, eventos locales e incluso tendencias de comportamiento del consumidor, y entonces ajustar automáticamente las órdenes de compra. En lugar de reponer inventario simplemente porque se alcanzó un número mínimo, la IA agéntica va a poder considerar todo lo que la rodea. Puede retrasar o acelerar un pedido porque detectó una promoción próxima, un evento climático o un cambio en la demanda de los clientes por sensibilidad a los precios.
Todo esto sucede de forma continua, sin que un gerente necesite revisar hoja por hoja. El resultado es una operación mucho más ajustada, con menos desperdicio y más precisión en las reposiciones. 📦
Foodservice: miles de decisiones que pueden salir de tu plato
El sector de alimentación dentro del retail de conveniencia es una de las operaciones más complejas del segmento, según Mike Weber, director de crecimiento en Upshop. Y el escenario actual no ayuda: muchos operadores todavía gestionan el foodservice con hojas de cálculo, cálculos mentales y los datos de ventas del día anterior. Con márgenes estrechándose y la presión sobre la mano de obra en aumento, este enfoque se está volviendo insostenible.
Ese método pone la responsabilidad en tu equipo de tomar muchas decisiones diarias en poco tiempo y bajo mucha presión, dijo Weber. La computadora debería estar enfocándose en esas cosas que pueden automatizarse, para que el equipo pueda concentrarse en lo que es más significativo.
Weber explicó que, en el foodservice, la IA debería rastrear todos los ingredientes desde el momento en que entran por la puerta, ayudar a los operadores a decidir cuánto alimento producir por ubicación y por período del día, monitorear el desperdicio, orientar a los equipos sobre cómo manejar las rebajas y prever necesidades de inventario para los próximos días e hasta semanas.
Según él, la previsión de demanda a nivel de tienda es el punto de partida más realista e impactante para la IA en el foodservice. Con este enfoque, es posible alcanzar entre un 98% y un 99% de precisión, lo que se traduce en tiendas extremadamente eficientes.
Cuando la IA agéntica se active y conecte a los sistemas de previsión, será posible generar recomendaciones aún mejores y optimizar las operaciones de foodservice de principio a fin. El agente puede entrenarse para enfocarse en las métricas más importantes de cada tienda, anticipando lo que necesita cambiar con base en las señales que identifica, ya sean patrones recurrentes de un proveedor, variaciones en las previsiones o comportamientos del mercado.
Comercio móvil y el nuevo recorrido del consumidor
Si le preguntaras a Gray Taylor, exdirector ejecutivo de Conexxus, qué va a definir el futuro de la conveniencia, la respuesta sería una sola: comercio de movilidad, y la IA agéntica es la fuerza motriz detrás de esto.
El concepto es fascinante. Tu auto va a funcionar como una pieza conectada del ecosistema de conveniencia. Podrás pedirle que se detenga en tu gasolinera favorita para cargar combustible, hacer un pedido de comida en el camino o comprar un producto mientras el sistema verifica tu identidad y edad automáticamente. Tu vehículo conocerá tu programa de fidelización y podrá pagar por todos esos productos incluso antes de que llegues. La tecnología de reconocimiento de placas registrará tu auto en la bomba.
Pero Taylor hizo una advertencia importante: hay mucho trabajo necesario para hacer todo esto realidad.
Tenemos, y no puedo enfatizar esto lo suficiente, un tren de carga viniendo hacia nosotros llamado compras agénticas. Está siendo impulsado por la capacidad de los consumidores de encontrarte en línea, de que los sistemas conozcan tu inventario en tiempo real y lo que tienes en la tienda y tu tabla de precios, dijo Taylor. La IA va a tomar decisiones pragmáticas para el consumidor, como elegir entre dar dos vueltas a la derecha para ir a una tienda o dos a la izquierda para ir a la favorita. La IA va a empezar a decidir eso y a aprender preferencias. Así que tenemos un gran trabajo por delante y va a ser un enorme desafío operativo.
Además de la conveniencia para el consumidor final, esta integración entre comercio móvil y automatización inteligente también genera datos valiosos para las operaciones. Cada interacción del usuario con la aplicación alimenta el sistema de Inteligencia Artificial, que aprende continuamente y refina sus predicciones y recomendaciones. Es un ciclo virtuoso donde la experiencia mejora para el cliente y la operación se vuelve más eficiente para la empresa al mismo tiempo. 📱
Automatización con responsabilidad: el rol humano que no puede olvidarse
Con todo esto, sería fácil concluir que el futuro del retail es totalmente automatizado, sin humanos en el circuito. Pero la Conexxus Annual Conference 2026 fue bastante enfática en un punto: automatización y presencia humana no son opuestos, son complementarios.
Los ponentes de la conferencia dejaron algo bien claro: no debemos automatizar solo por automatizar. Munz, de Petrosoft, lo resumió bien: Existe un punto en el que la automatización se vuelve contraproducente, especialmente cuando anula el criterio a nivel de tienda. Eso es algo humano, y necesitamos valorarlo.
Los retailers que tendrán éxito serán aquellos que entiendan qué automatizar, qué proteger y dónde los humanos necesitan seguir siendo centrales para mantener la confianza del consumidor.
Los retailers que ganen serán aquellos que implementen la tecnología con claridad, equilibrando automatización con supervisión humana para construir confianza, preparándose para los riesgos y evolucionando directrices, y reconociendo que el inventario es solo una pieza de una plataforma de e-commerce mucho mayor, impulsada por IA, completó Munz.
El modelo que más ha funcionado en las implementaciones presentadas en la conferencia es el llamado human-in-the-loop, donde el agente autónomo conduce la mayor parte de las operaciones, pero el ser humano permanece como punto de supervisión y toma de decisiones en escenarios de mayor complejidad o riesgo. No se trata de sacar al ser humano de la ecuación, se trata de liberar a las personas de tareas mecánicas para que puedan enfocarse en lo que realmente importa: relación con el cliente, innovación y estrategia de negocio. ⚙️
Seguridad y gobernanza: la próxima generación de protección
Sin seguridad robusta y gobernanza adecuada, la IA no es innovación, es exposición. Quien trajo esta advertencia fue J.B. Branch, defensor de responsabilidad de grandes empresas tecnológicas, enfocado en derechos del consumidor y privacidad de datos en Public Citizen.
Para una industria que toca a millones de consumidores todos los días, usar IA como parte de la infraestructura central del negocio cambia completamente el perfil de riesgo. Cuando ocurren fallos, pierdes la confianza del consumidor, alertó Branch. Queremos escalar la innovación con IA. Es algo positivo. Pero no queremos erosionar la confianza del consumidor.
Branch planteó un punto que merece atención especial: conforme avanzamos hacia la IA agéntica, tendremos una empresa con miles de agentes de IA interactuando en el ciberespacio con miles de agentes de otra empresa, sin mucha supervisión humana. Y eso es preocupante cuando ocurren errores o daños.
Una de las alertas más fuertes de Branch fue sobre proveedores y compartición de datos. Recomendó que los retailers entiendan dónde están almacenados sus datos, qué proveedores tienen acceso a ellos y si esos datos se reutilizan para reentrenar modelos de IA.
Antes de implementar IA, Branch recomendó que los retailers consideren:
- Definir fronteras de datos — qué puede y qué no puede acceder la IA
- Blindar contratos con proveedores — uso de datos, retención y ubicación de los servidores
- Planificar para fallos a escala, no solo para casos aislados
- Mantener la responsabilidad humana en todas las etapas
Necesitas reglas internas claras sobre qué datos estás usando, por cuánto tiempo los retienes y para qué se utilizan, reforzó Branch. 🔒
Sacándote a ti mismo del mercado (de la forma correcta)
Frank Gleeson, CEO y presidente de NACS, comenzó su carrera en la primera línea del negocio familiar y lleva consigo un lema: Si no estás sirviendo al cliente, estás sirviendo a alguien que lo hace.
Herramientas que usamos a diario
Durante su ponencia principal en Conexxus sobre innovación y tecnología en la conveniencia, reforzó que los empleados de tienda tienen el trabajo más difícil de la organización, y que cualquier innovación o tecnología que no les facilite la vida va a fracasar.
La tecnología es un gran facilitador, dijo Gleeson. Cuando pienses en tecnología, tiene que tratarse de simplificar las cosas y eliminar fricciones.
Las mejores herramientas tecnológicas, según él, simplifican tareas en lugar de añadir nuevos pasos, reducen la carga cognitiva de los empleados y eliminan trabajo manual innecesario y redundancias.
Gleeson recordó su experiencia como presidente y CEO de Aramark Northern Europe, cuando trabajó con una empresa de self-checkout por visión computacional aún en sus inicios e implementó la tecnología en estadios deportivos. Era algo bastante transformador en aquella época, y la búsqueda siempre fue por algo que hiciera el proceso de compra más fácil y rápido para los clientes, especialmente en puntos de alto volumen o donde los costos de mano de obra eran particularmente altos.
Hizo hincapié en aclarar: esto no se trata de reducir el número de empleados. Mejor tecnología lleva a mejor atención, no a menos personas. Cuando las herramientas hacen bien su trabajo, los empleados pueden enfocarse en lo que solo los humanos hacen bien.
Y con la innovación exitosa también viene el fracaso. No todas las ideas van a funcionar, y no siempre funcionan rápido. Haciendo referencia al ejemplo del self-checkout, Gleeson contó que la implementación tomó años, no meses, para escalar. Y muchas otras tecnologías probadas en estadios simplemente no funcionaron.
Su consejo para los retailers: prueba en pequeño, falla rápido y escala solo lo que genera comportamiento de repetición.
En una sesión de preguntas con panelistas como Chris Bambury (presidente de Bambury Inc.), Lonnie McQuirter (director de operaciones de 36 Lyn Refuel Station), Varish Goyal (CEO de Vintners Distributors, Au Energy y Loop Neighborhood Markets) y Jigar Patel (vicepresidente de SAASOA USA y CEO de Fastime), el grupo señaló ejemplos de dónde la tecnología entrega valor real para los operadores:
- Pedidos móviles y recogida que realmente ahorran tiempo
- Experiencias integradas de lavado de auto y abastecimiento
- Puntos de entrada y flujos de pago sin contacto
- Tecnología que permite personalización rápida de pedidos
- Checkout asistido por IA que acelera transacciones
- Limpieza y mantenimiento automatizados que liberan empleados para la atención al cliente
Innovación no siempre se trata de novedad o de ser el primero en llegar al mercado. Se trata de introducir las tecnologías correctas que resuelven el problema correcto para transformar un negocio.
Hace veinticinco años, el recordado Steve Sheetz, expresidente, CEO y chairman de Sheetz, dijo que su visión era crear una versión de Sheetz que sacaría del mercado a la Sheetz que él lideraba. Gleeson cerró su intervención provocando al público: ¿cómo sacarías a tu propio negocio del mercado hoy, si fueras a innovar y crecer? 💡
Qué esperar de los próximos pasos
Lo que quedó en evidencia en la conferencia es que estamos al inicio de una transformación que se va a profundizar en los próximos años. Las empresas que ya comenzaron a experimentar con agentes autónomos, aunque sea a pequeña escala, están acumulando aprendizaje que será decisivo cuando la tecnología madure aún más. El costo de entrada está bajando, las herramientas se están volviendo más accesibles y los casos de uso se están multiplicando a una velocidad impresionante.
Para el retail de conveniencia específicamente, la combinación de gestión de inventario predictiva, comercio móvil personalizado y automatización de procesos operativos representa una oportunidad enorme de ganar eficiencia y mejorar la experiencia del consumidor al mismo tiempo. Y todo esto siendo orquestado por sistemas de Inteligencia Artificial que aprenden, se adaptan y evolucionan continuamente con base en los datos generados por la propia operación.
Pero el mensaje más importante que quedó de Conexxus 2026 tal vez sea este: el poder de la IA agéntica en el inventario, en el foodservice, en los combustibles y en el comercio móvil es algo que parece fácil de implementar, pero no lo es. Se trata de confianza. Confianza del consumidor, confianza en los datos, confianza en los sistemas y confianza en las personas que supervisan todo esto.
La pregunta que las empresas necesitan responder ahora ya no es si van a adoptar esta tecnología, sino cómo van a hacerlo de forma estratégica, responsable y alineada con sus objetivos de negocio. Las piezas del tablero ya están en movimiento, y quien entienda esta dinámica con claridad tiene una ventaja real por delante. 🎯
