Para las empresas de bienes de consumo envasados, el verdadero beneficio de la IA agéntica es el crecimiento

Las empresas de bienes de consumo envasados (consumer-packaged goods, CPG) están desaprovechando oportunidades de crecimiento. Muchas ya recurren a la inteligencia artificial (IA) agéntica, pero principalmente para reducir costos y agilizar el trabajo que ya realizan. Los inversionistas en empresas de CPG suelen valorar más el crecimiento de los ingresos que la ampliación de los márgenes, y la oportunidad de recuperar ese crecimiento radica en la relación, cada vez más compleja, entre las marcas de CPG y los minoristas.

Una relación comercial que antes giraba en torno a negociaciones anuales y a un calendario de promociones ahora funciona de manera continua y abarca publicidad en medios minoristas (retail media), comercio electrónico, fijación de precios, promociones, surtido y ejecución en tienda. El crecimiento depende de coordinar todas estas palancas, en lugar de optimizar cada una por separado: una campaña de retail media construida en torno a una promoción pierde gran parte de su fuerza si el producto promocionado está agotado en la tienda; un descuento considerable puede atraer a los compradores al anaquel, pero si el producto promocionado no está disponible, terminarán comprando un producto de la competencia. Pocas organizaciones comerciales de CPG están preparadas para este tipo de coordinación: los datos se encuentran dispersos en sistemas que no están conectados entre sí y la planificación sigue ciclos establecidos con meses de anticipación.

La IA agéntica es la vía más clara para cerrar esa brecha, pero solo si se implementa en todo el sistema comercial —incluidas la innovación, el marketing, la gestión del crecimiento de los ingresos (revenue growth management, RGM) y la ejecución— y se utiliza principalmente como un acelerador del crecimiento, en lugar de como una herramienta de productividad. ¿Están las empresas de CPG preparadas para aprovechar el poder de la IA agéntica? En este artículo, basado en una encuesta a 41 líderes comerciales sénior de Estados Unidos y Europa sobre el grado de adopción actual de la IA agéntica,¹Encuestamos a 41 líderes comerciales sénior y expertos en capacidades de empresas globales de CPG de Estados Unidos y Europa, la mayoría de ellas con ingresos anuales superiores a $10 mil millones de dólares. La encuesta abarcó las principales actividades de la cadena de valor comercial. Pedimos a los encuestados que evaluaran el grado de adopción actual de la IA y su impacto previsto en el ahorro de tiempo y la calidad de los resultados. Convertimos los ahorros de tiempo reportados en horas semanales y luego los ajustamos según el nivel actual de madurez de la IA en cada caso de uso para estimar el impacto a corto plazo. describimos cómo podría ser el futuro de las organizaciones comerciales de CPG con esta tecnología y cómo pueden aprovechar la oportunidad.

La IA puede liberar tiempo de los equipos comerciales de CPG para que realicen tareas de mayor valor

Los equipos comerciales dedican demasiado tiempo a tareas que no requieren su expertise. En nuestra encuesta, más de la mitad de los participantes afirmó que elaborar un plan para un cliente lleva más de cinco días; casi todos (38) dijeron que los ciclos de aprobación de principio a fin tardan más de tres semanas. Gran parte de ese tiempo se destina a recopilar y conciliar datos, elaborar informes y crear presentaciones, así como a analizar precios, planificar promociones y modelar escenarios. Los líderes identificaron muchas de estas actividades como oportunidades propicias para que la IA reduzca el esfuerzo manual y mejore la toma de decisiones (Gráfica 1).

En general, los equipos comerciales dedican demasiado tiempo a recopilar información y muy poco a colaborar con los minoristas en la estrategia de las categorías, la planificación de la innovación, las negociaciones y la ejecución, actividades que impactan directamente en el crecimiento de las empresas de CPG.

Hasta ahora, la IA ha tenido una presencia limitada en estas actividades. Solo 12 de los 41 encuestados han integrado la IA en sus principales flujos de trabajo o han escalado su uso a toda la organización; el resto permanece atascado en etapas de uso puntual o de proyectos piloto. Los líderes reconocen el potencial de la IA: los encuestados consideran que la planificación para los clientes, el desarrollo de estrategias de venta a los minoristas (sell-in), el análisis de fijación de precios y la modelación de escenarios se encuentran entre las oportunidades de mayor valor de la IA. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones comerciales intenta incorporar la IA a sistemas de datos fragmentados, inconsistentes o que, simplemente, no están conectados entre las distintas funciones.

Cuando existen las bases necesarias, los beneficios son tangibles. En la gestión del desempeño, por ejemplo, la IA puede dar seguimiento a los indicadores clave de desempeño (KPI), detectar desviaciones y recomendar acciones a partir de los factores que impulsan los resultados, lo que reduce aproximadamente a la mitad el esfuerzo humano requerido y permite que los equipos comerciales dediquen más tiempo a interpretar los insights, orientar las conversaciones con los minoristas y aprovechar las oportunidades de crecimiento.

Las empresas de CPG llevan años utilizando herramientas tecnológicas. Lo novedoso de la IA agéntica es que estas herramientas ya no tienen que funcionar de manera aislada; los agentes pueden coordinar las decisiones en todo el sistema comercial. Para lograrlo, es necesario dejar atrás las previsiones trimestrales y los planes estáticos y avanzar hacia decisiones dinámicas a nivel de tienda, tomadas con verdadera rapidez y precisión, además de permitir que los equipos comerciales dediquen más tiempo a las relaciones de colaboración con los minoristas, la estrategia de las categorías, las oportunidades en espacios de mercado no atendidos (white space) y la ejecución en los momentos más importantes.

¿Cómo es un día en la vida de un equipo comercial empoderado por la IA agéntica?

Incorporar el poder de la IA agéntica a la función comercial de una empresa de CPG transforma la manera en que se toman las decisiones en toda la organización. Piense, por ejemplo, en un equipo responsable de la categoría de bebidas en una gran cadena de supermercados (Gráfica 2).

El día podría comenzar con una revisión comercial. En lugar de que cada función llegue con su propia presentación, hoja de cálculo y recomendaciones, el equipo parte de una visión compartida del negocio generada por IA. Durante la noche, los agentes han sintetizado el desempeño de los minoristas, los resultados de las promociones, los niveles de inventario, las métricas de los anaqueles digitales, la actividad de la competencia y los datos sobre la ejecución en campo en un conjunto reducido de oportunidades y riesgos ordenados por prioridad. Una alerta indica que las ventas de una categoría al consumidor final (sell-through) en un minorista clave están por debajo de lo previsto. El sistema identifica que la caída se debe a una combinación de faltantes de inventario en varios centros de distribución y una promoción de la competencia en el mismo pasillo, y luego recomienda una solución: trasladar inventario de un centro de distribución con excedentes a las tres tiendas más afectadas por los faltantes y contrarrestar la promoción de la competencia con una oferta de dos por uno en el SKU insignia, con la que se prevé recuperar la mayor parte del volumen perdido en un plazo de dos semanas.

La conversación posterior se centra en cómo los expertos comerciales podrían cuestionar los supuestos en los que se basa la recomendación promocional; los especialistas en marketing dirigido a los compradores (shopper marketing) podrían analizar si una inversión en retail media podría amplificarla, y los equipos de abastecimiento podrían comprobar si las existencias son suficientes para respaldar el plan. En lugar de programar reuniones de seguimiento para conciliar análisis contrapuestos, el equipo interroga directamente al agente y le pide que simule alternativas y cuantifique las ventajas y desventajas en términos de volumen, márgenes y riesgos de ejecución. Por ejemplo, el equipo podría comparar si destinar los recursos de una promoción con descuento a una oferta de paquetes de productos a precio conveniente impulsaría un mayor crecimiento o si sería mejor invertir ese dinero en una compra de retail media.

A media mañana, la atención se dirige hacia el exterior. El gerente de cuentas clave (key account manager, KAM) llega a la reunión con el minorista con una perspectiva integral, bien fundamentada y respaldada por distintas áreas de la empresa. Si el minorista presiona para obtener un descuento mayor en un producto insignia, el KAM puede evaluar en ese mismo momento el posible aumento del volumen de ventas o el impacto en los márgenes. Si el minorista propone ampliar la distribución de un producto nuevo, el sistema puede evaluar de inmediato la demanda y las necesidades de inventario. Las decisiones tomadas durante la conversación se incorporan automáticamente a las previsiones, los planes promocionales y las acciones a nivel de tienda, sin necesidad de otra ronda de reuniones.

El resto del día ya no está dominado por reuniones de seguimiento y cadenas de correos electrónicos. En cambio, el equipo se concentra en las pocas decisiones que realmente requieren criterio humano: cómo responder a una iniciativa de la competencia o cómo conciliar la solicitud de un minorista con los objetivos más amplios del portafolio. Cuando un competidor lanza un producto nuevo, por ejemplo, el equipo obtiene rápidamente una evaluación del posible impacto en la participación de mercado por segmento de compradores –digamos, una pérdida de participación del 4 por ciento concentrada entre los compradores que priorizan el valor–, junto con una serie de posibles respuestas que debe evaluar, como ajustar el precio del SKU más similar u ofrecer un paquete de productos dirigido a ese segmento.

En este modelo, los equipos comerciales dedican más tiempo a ejercer su criterio y menos a recopilar la información necesaria para fundamentar sus decisiones. El papel del KAM pasa de gestor de procesos a estratega y negociador en la relación con los minoristas, respaldado por un acceso a información en tiempo real sin precedentes (vea el recuadro “La IA agéntica en la planificación comercial conjunta”). Los especialistas en RGM pasan a ser responsables de la gestión de las categorías y del portafolio, en lugar de dedicarse a elaborar hojas de cálculo y presentaciones. Los líderes comerciales dedican su tiempo a establecer límites y criterios de actuación, resolver excepciones y dar forma al crecimiento a largo plazo, en lugar de conciliar análisis contrapuestos.

Con el tiempo, los límites entre estas funciones comerciales tradicionales podrían desdibujarse aún más. El expertise seguirá siendo importante, pero los equipos se organizarán cada vez más en torno a la resolución de los problemas de los minoristas, en lugar de limitarse a transferir tareas de un área a otra.

Para recuperar el crecimiento, los líderes comerciales de CPG deben priorizar cinco acciones

Entonces, ¿qué debe hacer concretamente un líder comercial? Hay cinco prioridades fundamentales:

• Gestione de manera integrada los distintos componentes del embudo de ventas minoristas. Consolide la gestión de retail media, los anaqueles digitales y la disponibilidad de productos en inventario bajo un mismo responsable y presupuesto para cada minorista clave, en lugar de administrarlas como tres actividades separadas. Esto exige prestar tanta atención al contenido de los productos y a su posicionamiento en los resultados de búsqueda de cada minorista como a su ubicación en los anaqueles de una tienda física: audite cómo aparecen los productos en las búsquedas de términos clave, corrija las brechas de contenido que afectan su posicionamiento y coordine las acciones con los equipos de retail media. La segmentación geográfica y la capacidad de reasignar la inversión publicitaria en tiempo real también son importantes. Además, asegúrese de que el contenido y los precios de los productos sean adecuados tanto para los compradores como para los algoritmos que influyen en lo que ven y compran.
• Haga que la RGM y la planificación para los clientes sean más dinámicas y detalladas. La mayoría de las decisiones sobre promociones, surtido y precios todavía se rige por un calendario fijo, aunque las condiciones de los minoristas y los compradores cambien. Comience por una o dos decisiones que generen el mayor valor: la asignación del gasto para promociones y la definición del surtido por grupos de tiendas suelen ser las mejores opciones. Utilice datos en tiempo real del punto de venta del minorista y del inventario para fundamentar esas decisiones, establezca límites y criterios de actuación para que el sistema pueda intervenir sin necesidad de repetir todo el proceso de aprobación y pase de revisiones trimestrales a semanales o quincenales.

• Reemplace las auditorías periódicas en tienda por un monitoreo continuo. La mayoría de las organizaciones comerciales todavía detecta los faltantes de inventario, las brechas de distribución y los incumplimientos de las normas de exhibición durante la siguiente visita a la tienda o en una revisión posterior a los hechos, cuando la venta ya se ha perdido. Utilice la IA para identificar estas anomalías de forma continua y canalizarlas directamente a quienes puedan corregirlas: equipos de campo, intermediarios, distribuidores o el propio minorista.

  Si su empresa cuenta con equipos de ventas en campo o realiza entregas directas a las tiendas, comience por implementar sistemas de pedidos para los puntos de venta basados en IA, optimización de rutas y monitoreo del cumplimiento. De lo contrario, empiece por mejorar la visibilidad de lo que ocurre en las tiendas y reducir la brecha entre lo que se observa en ellas y las medidas que toma el equipo comercial.

• Prepare a su personal para utilizar la IA en ambos lados de la mesa de negociación. Los minoristas ya utilizan la IA en sus negociaciones con los proveedores y, en los próximos años, los KAM deben prever que negociarán con una contraparte de IA con tanta frecuencia como con una persona. Preparar a sus equipos comienza con la gestión del cambio desde el primer día, no después de que las herramientas estén en funcionamiento.

  Una parte importante de la gestión del cambio consiste en aprovechar el impulso que surge desde la base. Es posible que los empleados del área comercial ya estén experimentando con la IA por iniciativa propia. Identifique a quienes la utilizan eficazmente y deles tiempo para orientar a sus compañeros (según nuestra experiencia, las transformaciones con IA que involucran directamente a una proporción significativa de la fuerza laboral obtienen mejores resultados que las dirigidas de arriba hacia abajo). Desarrolle las capacidades del personal antes de implementar un nuevo flujo de trabajo e incorpore los resultados que el uso de la IA puede facilitar (como la elaboración más rápida de planes para los clientes o la reducción de los errores de ejecución) en las evaluaciones de desempeño y en los criterios de ascenso, para que el cambio se consolide.

• Invierta en datos y tecnología. Las cuatro acciones anteriores dependen de contar con datos que la mayoría de las empresas de CPG todavía no tiene integrados, como las ventas atribuidas a las redes de retail media, los flujos de datos de los puntos de venta de los minoristas, los niveles de inventario y las métricas de los anaqueles digitales. No es un problema que deba resolver únicamente el director de tecnología. Dado que los líderes comerciales controlan qué flujos de datos de los minoristas y qué casos de uso reciben financiamiento, deben asignar recursos económicos y personal a depurar, conectar y analizar las dos o tres fuentes vinculadas con las decisiones que generan mayor valor antes de buscar nuevos casos de uso. Designe a un responsable del área comercial para que trabaje con el equipo técnico encargado de cada fuente, de modo que el trabajo se mantenga enfocado en una decisión empresarial concreta.

Una pregunta acompañará a los líderes comerciales a lo largo de todo este proceso: ¿cuál es el retorno de la inversión (ROI)? Algunos casos de uso, como la ejecución en campo y la gestión de pedidos en los puntos de venta, pueden mostrar resultados en cuestión de semanas. Otros, como la planificación para los clientes y las negociaciones con los minoristas, requieren más tiempo para demostrar su valor. El ahorro de tiempo es una forma de medir los beneficios, pero, para las empresas de CPG, el verdadero beneficio de la IA agéntica se medirá por el crecimiento derivado de atender mejor a los compradores: ofrecerles los productos que desean, disponibles y a precios justos, dondequiera que compren.