Presentación del informe 'La Distribución Inteligente 2026', elaborado por DigitalES y ANGED.
La inteligencia artificial está ganando protagonismo en el sector de la distribución, donde ha comenzado a consolidarse como una herramienta clave para mejorar la toma de decisiones, optimizar las operaciones y ofrecer experiencias de compra más personalizadas. Así lo recoge el informe 'La Distribución Inteligente 2026', elaborado por la Asociación Española para la Digitalización (DigitalES) y la Asociación Nacional de Grandes Empresas de Distribución (ANGED), que analiza el impacto de esta tecnología en uno de los sectores con mayor capacidad para aprovechar el valor de los datos.
Para Matilde García Duarte, presidenta de ANGED, la inteligencia artificial es una "palanca estratégica de productividad, competitividad y creación de valor para la industria de la distribución". Además, sostiene que el verdadero potencial de esta tecnología se alcanza cuando "se conecta con las necesidades concretas del negocio y se integra en los procesos ordinarios de la empresa".
Una visión compartida por Miguel Sánchez Galindo, director general de DigitalES, quien destaca que los casos recogidos en el informe demuestran que "cuando la tecnología se pone al servicio de una necesidad de negocio bien identificada, genera valor medible tanto en resultados económicos como en la experiencia de las personas que compran y de quienes trabajan cada día en tienda". Asimismo, subraya que "la tienda física sigue siendo, pese a todo, el corazón de la relación con las personas".
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El estudio destaca que las empresas de distribución generan información de forma constante a través de tiendas físicas, plataformas de comercio electrónico, programas de fidelización, centros logísticos y canales de atención al cliente. La inteligencia artificial permite transformar ese elevado volumen de datos en conocimiento accionable para mejorar la gestión del negocio y anticipar tendencias de consumo.
Entre los principales ámbitos de aplicación identificados en el informe figuran la previsión de la demanda, la optimización de inventarios, la gestión de precios y promociones, la planificación de la cadena de suministro y la personalización de la experiencia de cliente. Según los autores, estas capacidades están permitiendo a las organizaciones evolucionar desde modelos reactivos hacia enfoques predictivos, mejorando la precisión de sus decisiones y su capacidad de adaptación a los cambios del mercado.
En este contexto, la tienda física sigue desempeñando un papel relevante dentro de las estrategias omnicanal. El informe señala que las nuevas capacidades analíticas ayudan a los distribuidores a optimizar surtidos, mejorar la disponibilidad de productos y adaptar sus propuestas comerciales a las necesidades específicas de cada cliente y cada punto de venta.
El documento recopila además diferentes experiencias desarrolladas por Leroy Merlin, Alcampo, Eroski, MediaMarkt y El Corte Inglés, que ya han incorporado soluciones basadas en inteligencia artificial para mejorar procesos de negocio, incrementar la eficiencia operativa y reforzar la relación con los consumidores.
Más allá de la automatización, los autores defienden que el principal valor de la IA reside en su capacidad para convertir la información en decisiones de negocio más precisas. Gracias a ello, las empresas pueden identificar patrones de comportamiento, mejorar la planificación de recursos y responder con mayor agilidad a las necesidades de los clientes.
El informe también aborda el potencial de la inteligencia artificial para apoyar objetivos de sostenibilidad corporativa, facilitando la recopilación, organización y análisis de información relacionada con criterios ambientales, sociales y de gobernanza. Asimismo, analiza el papel del estándar VSME como referencia para las organizaciones que avanzan en sus estrategias de reporte y transparencia.
Las conclusiones de La Distribución Inteligente 2026 reflejan que la inteligencia artificial está dejando de percibirse como una tecnología emergente para integrarse progresivamente en los procesos cotidianos de las empresas de distribución. Su aplicación en ámbitos como la planificación, la logística, la gestión comercial y la experiencia de cliente apunta a un modelo de retail cada vez más basado en datos, automatización y capacidad predictiva.
