La IA redefine la experiencia de compra en supermercados
- La IA está pasando de “facilitador” a “asesor” que interpreta preferencias y acompaña decisiones en tiempo real.
- Consumidores valoran la conveniencia, pero piden mayor control sobre sus datos y salvaguardas claras.
- Los supermercados combinan IA “de frente” (atención, chatbots, checkout) y “detrás” (inventarios, logística) para mejorar precisión y tiempos.
- La tendencia apunta a servicios menos transaccionales y más empáticos, con modelos híbridos humano + IA.
- Persisten retos: costos iniciales, curva de aprendizaje y preocupaciones éticas/privacidad.
Transformación de la experiencia de compra en supermercados
La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa abstracta para convertirse en una capa práctica que reordena cómo se compra —y cómo se opera— en los supermercados de México. Su impacto se nota tanto en el piso de venta como en los sistemas que el cliente no ve: desde recomendaciones personalizadas y asistencia conversacional, hasta pronósticos de demanda e inventarios más finos. El resultado buscado es simple: menos fricción, más disponibilidad de producto y una experiencia más consistente.
En el análisis Lo que importa al consumidor de hoy 2026, Dreen Yang, líder global de Productos de Consumo y Retail en Capgemini, plantea que la IA “está transformando cada vez más la experiencia de compra”, pero advierte que el éxito depende de claridad, uso responsable y salvaguardas que protejan a los consumidores. Esa frase resume el momento: la tecnología avanza rápido, pero la confianza se construye con reglas visibles.
La adopción también se explica por presión competitiva y por expectativas del consumidor. Un reporte citado por Adyen indica que 83% de los retailers en México están abiertos a permitir que la IA complete compras en nombre de los clientes, y 42% prioriza integrar IA en el próximo año. En paralelo, estudios citados en el sector señalan una percepción favorable: Salesforce reportó que 88% de consumidores mexicanos cree que la IA mejoró su experiencia de compra y 85% apoya mayor integración.
La transformación no es solo “digitalizar” lo existente. Implica rediseñar procesos: automatizar tareas repetitivas, reducir errores, acelerar respuestas y, sobre todo, conectar canales físicos y digitales. En ese contexto, Alejandra Buenrostro lo sintetiza como un compromiso por “seguir acelerando estrategias de digitalización para servir y mejorar la experiencia de compra” de los clientes. La IA, en la práctica, se vuelve el motor que permite sostener esa aceleración sin sacrificar calidad.
La IA como guía de compras de confianza
Una de las ideas más relevantes del momento es que la IA está siendo percibida como una “guía de compras de confianza”. No se trata únicamente de sugerir productos: se trata de ayudar a decidir. Capgemini describe esta evolución como el paso de interpretar preferencias y comportamientos a ofrecer asistencia conversacional en tiempo real mediante chatbots y asistentes virtuales. En el supermercado, esa guía puede aparecer en múltiples puntos: en una app, en un chat de atención, en un kiosco o incluso durante el proceso de pago.
La confianza, sin embargo, no se decreta: se gana. Para que un consumidor acepte recomendaciones, debe sentir que la sugerencia es pertinente y que no compromete su privacidad. Por eso, el mismo diagnóstico de Capgemini subraya que, aunque los consumidores ven valor en la herramienta, también demandan control sobre sus datos. En otras palabras: la IA puede orientar, pero el usuario quiere decidir qué comparte y con qué propósito.
La guía “confiable” también se mide por resultados concretos: encontrar lo que se busca, evitar sustituciones indeseadas, reducir tiempos y recibir respuestas claras. En el entorno omnicanal, la IA puede conectar historial de compras con disponibilidad real, y ajustar recomendaciones a lo que efectivamente hay en tienda o en entrega a domicilio. En el caso de supermercados 100% digitales como Jüsto, se ha documentado el uso de IA para recomendar productos con base en preferencias y compras previas, buscando mejorar la frescura y la pertinencia del surtido.
A nivel de industria, el salto es cultural: el supermercado deja de ser un lugar donde el cliente “se las arregla” entre pasillos, y se convierte en un servicio que acompaña. Ese acompañamiento puede ser útil para comparar opciones, resolver dudas y reducir la carga de decisión. Pero el límite es claro: si la recomendación se percibe invasiva, opaca o sesgada, la confianza se rompe. Por eso, la guía de compras solo funciona cuando se sostiene en transparencia y control del usuario.
Uso responsable de la IA y salvaguardas para consumidores
El despliegue de IA en supermercados abre una conversación inevitable: ¿qué se hace con los datos y cómo se protege al consumidor? Dreen Yang lo plantea sin rodeos: el éxito depende de salvaguardas. En retail, donde se cruzan hábitos de consumo, ubicaciones, medios de pago y preferencias, la responsabilidad no es un “extra”; es parte del producto.
Las preocupaciones se concentran en dos frentes. El primero es la privacidad: el consumidor quiere saber qué datos se recolectan, para qué se usan y cómo puede controlarlos. El segundo es la ética: sistemas automatizados pueden amplificar sesgos o producir decisiones injustas, especialmente cuando se aplican tecnologías sensibles como reconocimiento facial. En análisis sectoriales se advierte que estos sistemas pueden discriminar inadvertidamente a ciertos grupos demográficos, lo que obliga a diseñar controles y auditorías.
El uso responsable también implica evitar promesas exageradas. Antonio Fager, CEO de Pentafon, anticipa que hacia el futuro la IA será capaz de tomar decisiones con mayor autonomía y no solo con base en algoritmos; pero, por ahora, la describe como una herramienta que se traduce en mejores experiencias con operaciones híbridas para la atención al cliente. Esa precisión importa: la IA no es magia, y su desempeño depende de datos, diseño y supervisión.
En el supermercado, las salvaguardas se vuelven prácticas: explicar cuándo un cliente habla con un bot, ofrecer rutas claras para escalar a un humano, y asegurar que la automatización no se convierta en un laberinto. También implica proteger transacciones y reducir fraude. En otros mercados se han usado cámaras y sistemas de IA para supervisar autocobro y detectar anomalías; el principio es el mismo: seguridad sin convertir la compra en una experiencia hostil.
En particular, cuando la IA se conecta con momentos de cobro (checkout, autocobro, compras asistidas), la confianza depende de controles visibles: consentimiento, trazabilidad de decisiones automatizadas y manejo responsable de datos transaccionales.
Finalmente, la responsabilidad se mide por la capacidad de corregir. Si un sistema recomienda mal, discrimina o falla, el consumidor necesita mecanismos de reclamación y rectificación. La confianza duradera —como apunta Yang— se construye cuando la tecnología se combina con propósito y reglas claras, no cuando se usa como atajo.
De facilitador a asesor: la evolución de la IA
La narrativa de la IA en supermercados ya no gira solo en torno a automatizar tareas. Capgemini describe un cambio de rol: de facilitador a asesor de confianza. Ese tránsito se explica por la madurez de herramientas capaces de interpretar preferencias, detectar patrones de comportamiento y sostener conversaciones en tiempo real. En términos prácticos, la IA deja de estar “detrás” y empieza a estar “al lado” del consumidor.
Como facilitador, la IA resolvía fricciones puntuales: búsquedas más rápidas, inventarios más ordenados, promociones mejor segmentadas. Como asesor, entra en decisiones: qué comprar, cuándo, con qué sustitutos, y cómo optimizar una lista según presupuesto o disponibilidad. Esa asesoría se vuelve más visible con chatbots y asistentes virtuales que responden en el momento, sin esperar a un agente.
La evolución también ocurre dentro de la operación. En inventarios, por ejemplo, se ha documentado el uso de analítica predictiva y “smart shelves” para reducir faltantes y sobreinventario. McKinsey, citado en el sector, estima que soluciones de IA pueden mejorar la eficiencia de inventario en 10% y reducir desperdicio hasta en 30%. En un país con presiones económicas y alta sensibilidad al precio, esos puntos porcentuales pueden definir competitividad.
En tiendas, la IA se integra a procesos como verificación de recibos o autocobro asistido. Se han reportado implementaciones de verificación con IA en Sam’s Club, y el uso de cámaras con IA para supervisar autocobro en cadenas como Kroger (referencias internacionales que ilustran el tipo de aplicación). El objetivo es reducir tiempos y errores, sin aumentar fricción.
Pero el salto a “asesor” trae una exigencia adicional: explicar. Un facilitador puede operar en silencio; un asesor debe ser comprensible. Si la IA sugiere un producto, el consumidor espera coherencia con su necesidad. Si ajusta una compra, debe hacerlo con consentimiento. La evolución, en suma, no es solo tecnológica: es una renegociación del contrato de confianza entre supermercado y cliente.
La empatía en los nuevos servicios de supermercados
Antonio Fager plantea una idea que redefine el mapa: los servicios transaccionales deberán transformarse y pasar “de la transacción a la empatía”. En supermercados, donde el contacto suele ser rápido y funcional, hablar de empatía puede sonar extraño. Pero en la práctica significa algo concreto: entender el contexto del cliente, responder con claridad y resolver sin fricción, especialmente cuando hay problemas (faltantes, devoluciones, cargos, entregas).
La empatía no es una cualidad “humana” exclusiva; puede diseñarse como experiencia. Un bot puede ser empático si reconoce una molestia, ofrece opciones y no obliga a repetir información. Un sistema de recomendación puede ser empático si prioriza necesidades (por ejemplo, restricciones alimentarias) por encima de empujar promociones irrelevantes. Y una operación puede ser empática si reduce tiempos de espera y errores que desgastan al cliente.
El punto de Fager es que el mayor potencial está en aplicaciones híbridas: humanos potenciados por IA. La empatía, entonces, no se delega por completo a la máquina; se amplifica con herramientas que permiten a un agente responder mejor, más rápido y con más contexto. En ese modelo, la IA no reemplaza el trato humano: lo hace más efectivo cuando realmente importa.
Interacción con clientes a través de bots
Los chatbots y asistentes virtuales son la cara más visible de la IA “de frente”. Capgemini los ubica como parte de la asistencia conversacional en tiempo real, y Fager los menciona como un ejemplo de cómo los bots atenderán e interactuarán con clientes. Su promesa es disponibilidad constante y respuestas inmediatas, especialmente para dudas frecuentes o seguimiento de pedidos.
La clave está en el diseño de la interacción. Un bot útil no solo “contesta”; guía. Puede ayudar a localizar productos, aclarar políticas, gestionar cambios o resolver incidencias simples. En el mejor escenario, reduce la carga de los centros de contacto y libera a los agentes humanos para casos complejos. En el peor, se convierte en un filtro que frustra.
Por eso, la empatía en bots se traduce en reglas operativas: reconocer cuando no entiende, ofrecer alternativas, y escalar a un humano sin castigar al usuario. También implica coherencia omnicanal: si el cliente ya explicó un problema en la app, no debería repetirlo por teléfono. La IA puede ayudar a mantener ese contexto.
Fager anticipa un servicio “de muchísimo mejor calidad, en un menor tiempo y mucho más exacto”, para apoyar la atención humana. En bots, esa exactitud depende de datos correctos (inventario, estatus de pedido, políticas vigentes) y de límites claros: qué puede resolver y qué no. La confianza se construye cuando el bot cumple lo que promete y no improvisa.
Transformación de servicios transaccionales
La transformación de lo transaccional no significa eliminar la transacción; significa que la transacción deja de ser el centro. En supermercados, muchas interacciones se reducen a pagar, recoger, devolver o reclamar. La IA empuja a que esas acciones se vuelvan más fluidas y, cuando hay fricción, más humanas en el resultado.
En autocobro y verificación, por ejemplo, la IA busca reducir filas y errores. En inventarios, busca que el cliente no pierda tiempo buscando algo que no está. En atención, busca que una queja no se convierta en un peregrinaje. Todo eso es “empatía operativa”: diseñar para evitar el desgaste.
Fager insiste en que la IA no necesariamente sustituye al humano; lo potencia y genera nuevos servicios porque los clientes son más exigentes. Esa exigencia se ve en expectativas de inmediatez, precisión y consistencia. Un servicio transaccional tradicional toleraba fallas; uno transformado por IA se mide por su capacidad de anticipar y corregir.
La transición también implica cambiar métricas internas. No basta con “atender más tickets”; importa resolver mejor. La IA puede apoyar con sugerencias al agente, clasificación de solicitudes y acceso rápido a información. Pero el objetivo final es que el cliente sienta que el supermercado lo entiende y lo respeta, incluso cuando algo sale mal. Ahí es donde la empatía deja de ser discurso y se vuelve ventaja competitiva.
Potenciación de la atención humana mediante IA
La discusión sobre IA en retail suele caer en un falso dilema: o automatiza y reemplaza, o no sirve. En la práctica, el enfoque que más se repite en el sector es híbrido. Antonio Fager lo expresa con claridad: la IA está ofreciendo servicios que antes no existían, pero no necesariamente sustituye al humano; lo potencia. Y ese matiz es crucial para supermercados, donde la atención humana sigue siendo determinante en momentos críticos.
La potenciación ocurre cuando la IA reduce tareas repetitivas y mejora la calidad de la información disponible para el personal. En un centro de contacto, por ejemplo, un agente puede responder mejor si tiene contexto: historial, estatus de pedido, políticas aplicables. En tienda, un colaborador puede reabastecer más rápido si un sistema detecta errores de stock o faltantes. En ambos casos, la IA no “atiende” por sí sola: habilita.
Fager anticipa que veremos un servicio de mejor calidad, en menor tiempo y más exacto, usando IA “de frente y detrás” para apoyar la atención humana. Esa frase describe un modelo operativo: la IA optimiza procesos internos (inventario, logística, detección de anomalías) y, al mismo tiempo, mejora la interfaz con el cliente (bots, asistentes, checkout). El humano queda para lo que requiere criterio, negociación o contención emocional.
La potenciación también es una respuesta a la curva de aprendizaje del consumidor. No todos adoptan al mismo ritmo el autocobro o los asistentes. Cuando hay dudas, el personal debe estar disponible y capacitado. La IA puede ayudar con guías, alertas y flujos de resolución, pero el acompañamiento humano sigue siendo el “seguro” de la experiencia.
En el fondo, la IA reconfigura el trabajo: menos tiempo en tareas mecánicas, más tiempo en resolver y asesorar. Si se implementa con claridad y salvaguardas, puede elevar el estándar de servicio sin deshumanizarlo. Si se implementa como sustituto indiscriminado, puede erosionar confianza. La diferencia está en el diseño del modelo híbrido.
Nuevos servicios generados por la inteligencia artificial
La IA no solo optimiza lo existente; habilita servicios que antes eran difíciles de sostener por costo o complejidad. Fager lo resume: está generando nuevos servicios porque los clientes son más exigentes. En supermercados, esos servicios emergen en tres frentes: personalización, automatización de procesos y seguridad.
En personalización, la IA permite recomendaciones basadas en preferencias y compras previas, como se ha documentado en el caso de Jüsto. Esto puede traducirse en listas sugeridas, sustituciones más inteligentes y una experiencia más coherente entre canales. En un mercado omnicanal, el valor está en que la recomendación no sea genérica, sino contextual: lo que el cliente compra, lo que hay disponible y lo que necesita en ese momento.
En automatización, aparecen servicios como carritos inteligentes que escanean productos y calculan totales, o sistemas de checkout que reducen tiempos. También se han visto implementaciones de verificación de recibos con IA para agilizar salidas. El objetivo es claro: menos filas, menos fricción, más control para el cliente. Pero estos servicios exigen diseño cuidadoso para no excluir a quienes prefieren procesos tradicionales.
En operación, la IA habilita inventarios más precisos y reposición más eficiente. Se han reportado robots y sistemas que detectan errores de stock y notifican al personal. McKinsey estima mejoras de eficiencia y reducción de desperdicio con IA, lo que puede impactar disponibilidad y frescura. En un supermercado, que falte un producto básico o que se desperdicie perecedero no es solo un costo: es una experiencia negativa.
Finalmente, en seguridad y fraude, la IA puede monitorear transacciones y detectar anomalías en tiempo real. En autocobro, por ejemplo, se ha documentado el uso de cámaras con IA para asegurar escaneo correcto. El reto es equilibrar prevención con privacidad y trato justo. Un “nuevo servicio” no puede convertirse en vigilancia invasiva; debe operar con reglas claras y proporcionales.
Desafíos en la implementación de IA en supermercados
La adopción de IA en supermercados mexicanos avanza, pero no es lineal. Los retos son técnicos, financieros y sociales. En el plano financiero, la inversión inicial puede ser alta; en el social, existe una curva de aprendizaje; y en el ético, la privacidad y los sesgos se vuelven temas centrales. La promesa de eficiencia no elimina la necesidad de gobernanza.
En el sector se observa una disposición creciente: 83% de retailers en México estaría abierto a que la IA complete compras por los clientes, y 42% prioriza integrar IA en el próximo año. Esa apertura, sin embargo, no garantiza ejecución exitosa. Implementar IA implica integrar sistemas, asegurar calidad de datos, capacitar personal y rediseñar procesos. Si se intenta “pegar” IA sobre procesos rotos, el resultado suele ser frustración.
También hay un reto de expectativas. Si el consumidor cree que la IA resolverá todo y se encuentra con bots limitados o autocobros confusos, la percepción se deteriora. Digiday ha señalado que algunos consumidores enfrentan dificultades para adaptarse a tecnologías como el checkout automatizado, lo que puede generar resistencia. Por eso, la implementación debe contemplar acompañamiento y alternativas.
Finalmente, está el reto de confianza. Capgemini advierte que los consumidores demandan mayor control sobre sus datos. Si el supermercado no explica qué hace la IA y cómo protege al usuario, la adopción se vuelve frágil. La tecnología puede ser avanzada, pero sin claridad y salvaguardas, el costo reputacional puede superar el beneficio operativo.
Costos iniciales y barreras para pequeñas empresas
Uno de los obstáculos más citados para implementar IA es el costo inicial. Soluciones de analítica, automatización, sensores, cámaras o robots requieren inversión y, además, mantenimiento e integración. Para pequeñas y medianas empresas (pymes) del retail, esto puede ser una barrera real, incluso si el retorno potencial es atractivo.
Análisis del sector (como los citados por Kimetrics) señalan que muchos retailers batallan para asignar recursos a iniciativas de IA, pese a beneficios de largo plazo. En supermercados, el margen y la competencia hacen que cada inversión se evalúe con lupa. Además, no se trata solo de comprar tecnología: se necesita talento para operarla, datos para alimentarla y procesos para aprovecharla.
La barrera también es de escala. Una cadena grande puede justificar un piloto en decenas de tiendas y amortizarlo; una tienda independiente no siempre puede. Por eso, la adopción puede ser desigual: algunos jugadores avanzan rápido, mientras otros se quedan en herramientas básicas. Esta brecha puede ampliarse si la IA se vuelve un estándar de servicio esperado por el consumidor.
Aun así, el mercado empuja. Si 42% de retailers prioriza IA en el próximo año, la presión competitiva puede obligar a buscar rutas más accesibles: implementaciones graduales, soluciones enfocadas en un problema (por ejemplo, inventario) y modelos híbridos que no requieran automatizar todo de golpe. La clave es evitar el “todo o nada” y construir capacidades paso a paso.
Preocupaciones éticas y de privacidad
La otra gran barrera es la confianza: privacidad, ética y sesgos. El consumidor quiere control sobre sus datos, y la IA suele depender de datos para funcionar bien. Esa tensión se vuelve central en supermercados, donde la información de compra puede revelar hábitos sensibles.
En el plano ético, se ha advertido que tecnologías como reconocimiento facial pueden discriminar inadvertidamente a ciertos grupos demográficos. Aunque la promesa sea seguridad o personalización, el riesgo de trato injusto o errores con consecuencias reales obliga a extremar precauciones. La implementación responsable requiere transparencia y colaboración con desarrolladores para asegurar equidad y rendición de cuentas.
También está el riesgo de opacidad. Si un sistema decide qué ofrecer, qué precio mostrar o qué promoción priorizar, el consumidor puede percibir manipulación si no entiende el criterio. Por eso, Capgemini insiste en claridad y salvaguardas. No basta con “cumplir” técnicamente; hay que comunicar y permitir control.
Finalmente, la privacidad no es solo un tema legal; es de experiencia. Un supermercado puede perder lealtad si el cliente siente que lo vigilan o que usan sus datos sin consentimiento. La confianza, como señala Dreen Yang, es el ingrediente que define si la IA se convierte en ventaja sostenible o en fuente de rechazo.
Perspectivas futuras de la IA en el sector retail
El futuro inmediato apunta a más autonomía y más integración. Antonio Fager considera que hacia adelante la IA será capaz de tomar decisiones con mayor autonomía y no solo con base en algoritmos. Esa visión sugiere sistemas que no solo recomiendan, sino que ejecutan: compras asistidas, reposición automatizada, atención más resolutiva. Pero el propio diagnóstico del sector insiste en que, por ahora, el camino más sólido es el híbrido.
En términos de mercado, se ha proyectado que el mercado de IA en retail en México podría superar 1.5 mil millones de dólares hacia 2030, con crecimiento anual de 21.1% (estimación citada por Xira). Más allá de la cifra, lo relevante es la dirección: la IA se vuelve infraestructura, no experimento. Y cuando algo se vuelve infraestructura, cambia expectativas: lo que hoy es “innovación” mañana será estándar.
En tecnología, dos líneas aparecen con fuerza: IA generativa y realidad aumentada (AR). Se ha planteado que AR podría permitir acceso a información de producto y recomendaciones personalizadas en tiempo real mientras el cliente recorre pasillos. La IA generativa, por su parte, puede mejorar la conversación: asistentes que entienden mejor, explican mejor y resuelven más casos sin guiones rígidos.
La omnicanalidad será el campo de prueba. La integración de IA a plataformas que conecten tienda física y digital promete experiencias más fluidas: recomendaciones coherentes, inventario sincronizado, atención consistente. Pero también amplifica riesgos: más datos, más puntos de contacto, más necesidad de gobernanza.
En ese futuro, la ventaja no será “tener IA”, sino usarla con propósito y confianza. Como advierte Dreen Yang, las marcas que combinen tecnología con confianza y propósito disfrutarán de lealtad duradera. En supermercados, donde la compra es frecuente y la relación es cotidiana, esa lealtad se gana en detalles: precisión, tiempos, trato y respeto por los datos.
La inteligencia artificial como motor de cambio en los supermercados mexicanos
Transformación digital y su impacto en la experiencia del consumidor
La IA está acelerando la transformación digital del supermercado mexicano en dos direcciones simultáneas: eficiencia operativa y mejor experiencia del cliente. De cara al consumidor, se expresa en asistencia conversacional, recomendaciones y procesos de compra más ágiles. Detrás, se expresa en inventarios más precisos, menos desperdicio y decisiones basadas en analítica.
La percepción del consumidor, según estudios citados en el sector, es mayoritariamente positiva. Esa aceptación abre espacio para innovar, pero también eleva el estándar: si la IA “promete” mejorar, el cliente esperará mejoras visibles, no solo cambios internos.
En ese contexto, la IA como “guía de compras” se vuelve un símbolo: el supermercado deja de ser solo un punto de venta y se convierte en un servicio que acompaña. La experiencia se redefine cuando el cliente encuentra lo que busca, recibe ayuda inmediata y siente que sus datos están protegidos.
Desafíos y oportunidades en la implementación de IA
Los desafíos son claros: costos iniciales, curva de aprendizaje y preocupaciones éticas y de privacidad. Pero también hay oportunidades concretas: reducir faltantes, mejorar tiempos de atención, disminuir desperdicio y elevar la precisión del servicio.
El enfoque híbrido aparece como la ruta más realista. Fager insiste en que la IA no necesariamente sustituye al humano; lo potencia. Esa visión permite capturar beneficios sin sacrificar confianza: bots para lo simple, humanos para lo complejo; automatización para lo repetitivo, criterio humano para lo sensible.
La oportunidad estratégica está en diseñar salvaguardas desde el inicio. Capgemini subraya que el éxito depende de uso responsable. En un entorno donde el consumidor exige control de datos, la gobernanza no es un requisito posterior: es parte del producto.
El futuro de la inteligencia artificial en el sector retail
El futuro apunta a más integración, más autonomía y más expectativas. Si el mercado crece como se proyecta y la adopción se acelera, la IA se convertirá en un componente básico del retail. Veremos más servicios “de frente” (asistentes, checkout) y más inteligencia “detrás” (inventario, logística, seguridad), con el objetivo de ofrecer calidad, velocidad y exactitud.
La IA puede mejorar la experiencia, sí, pero solo si el consumidor entiende qué hace, por qué lo hace y cómo se protegen sus datos. Como plantea Dreen Yang, la lealtad duradera se construye cuando la tecnología se combina con confianza y propósito.
En los supermercados mexicanos, la IA ya marca un nuevo rumbo: no solo por lo que automatiza, sino por lo que obliga a replantear. La compra del futuro no será únicamente más rápida; tendrá que ser más clara, más segura y, como anticipa el sector, más empática.
Nota de alcance y fuentes: Este artículo se basa en el análisis publicado por Expansión (con citas de Capgemini y declaraciones de Dreen Yang, Alejandra Buenrostro y Antonio Fager) y en reportes sectoriales citados en el dossier (Adyen, Salesforce, Kimetrics, Digiday, McKinsey, Xira, entre otros). Las referencias internacionales (p. ej., Sam’s Club/Kroger) se incluyen únicamente como ejemplos del tipo de aplicación y no como evidencia de adopción generalizada en México.
Contexto editorial: Desde la perspectiva de PAGORALIA (cobros digitales y físicos en México), los casos de uso de IA que tocan el pago y la atención al cliente suelen ser los más sensibles para la confianza: cualquier mejora en velocidad o automatización debe ir acompañada de claridad para el usuario y salvaguardas sobre datos.
Transformando digitalmente a PYMEs en Latinoamérica con soluciones de pagos digitales. Con más de 20 años de experiencia liderando proyectos en innovación financiera y tecnología. “Wanna Be” escritor de tecnología y tendencias de negocios.