En el retail, especialmente en supermercados, los márgenes son tan ajustados que cualquier optimización en los costos operati vos puede definir la rentabilidad del negocio. Con miles de transacciones diarias por punto de venta, esta industria ofrece un escenario ideal para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje no supervisado, capaces de identificar patrones, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones sin intervención manual. A medida que la AI gana terreno, muchas empresas han adoptado el machine learning para agilizar operaciones y mejorar la experiencia del cliente.
Uno de los mayores retos en esta experiencia sigue siendo la espera en las cajas, un problema donde la inteligencia artificial también ha intentado ofrecer soluciones innovadoras. Para solucionarlo, Amazon Go y Sam’s Club han apostado por tecnologías disruptivas: mientras Amazon Go intentó una eliminación total del checkout con su sistema “Just Walk Out”, Sam’s Club optó por un modelo híbrido con “Scan & Go”. Ambos aplican visión por computadora e inteligencia artificial, pero con resultados muy distintos.
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Amazon Go: Algoritmos y AI en “Just Walk Out”
Amazon Go introdujo en 2016 su sistema “Just Walk Out”, basado en visión por computadora, sensores avanzados y machine learning. La tecnología permite a los clientes entrar, tomar los productos y salir sin pagar en caja. Cámaras y algoritmos de detección rastrean los movimientos de los clientes en tiempo real y cargan la compra automáticamente.
El modelo generó gran expectativa, con planes iniciales de abrir hasta 3,000 tiendas. Sin embargo, a Febrero del 2025, Amazon Go opera en solo 18 ubicaciones. El mayor obstáculo no fue la tecnología en sí, sino su alto costo de implementación y los errores en la detección de productos, que resultaron en cobros incorrectos y confusión para los clientes. Además, la eliminación total del proceso de pago confundió a muchos consumidores, quienes prefieren verificar sus compras antes de pagarlas.
Amazon Go apostó por un sistema completamente autónomo, pero su infraestructura de IA y sensores resultó demasiado costosa y difícil de escalar. Esto, sumado a la falta de adopción masiva, llevó a la desaceleración del proyecto.
Sam’s Club: Machine Learning y AI en “Scan & Go”
Sam’s Club, la división de cash & carry y big formats de Walmart, desarrolló en el 2020 “Scan & Go”, una solución de checkout digital basada en machine learning y visión por computadora. A diferencia de Amazon Go, este sistema no elimina por completo el pago, sino que lo optimiza, permitiendo que los clientes mantengan el control sobre su compra.
Con “Scan & Go”, los clientes escanean los códigos de barras de los productos con su teléfono móvil mientras compran y, al finalizar, pagan directamente desde la app, sin necesidad de pasar por una caja registradora. Sam’s Club mejoró aún más esta solución con un sistema de verificación automática de recibos en más de 120 tiendas. Utilizando visión por computadora, escanea los carritos y valida las compras sin intervención manual.
El éxito de este modelo radica en su accesibilidad. No requiere una inf raestructura costosa como la de Amazon Go, ya que aprovecha los teléfonos de los clientes y optimiza procesos sin cambiar drásticamente su comportamiento de compra. Esto permitió una adopción más rápida y una expansión sin los mismos desafíos financieros.
Lecciones aprendidas
La inteligencia artificial en retail ha demostrado su potencial para transformar la experiencia de compra, pero también ha dejado lecciones sobre los límites de la automatización. Amazon Go apostó por eliminar por completo el checkout, pero su alto costo y la falta de adaptación al comportamiento del consumidor frenaron su escalabilidad, mientras que Sam’s Club logró un equilibrio entre tecnología y usabilidad con “Scan & Go”, una solución eficiente y accesible que optimiza el proceso sin alterar radicalmen te la experiencia de compra.
Ambos casos reflejan que el éxito en retail no depende solo de la innovación tecnológica, sino de su capacidad para integrarse de manera sostenible en la operación del negocio y en los hábitos de los consumidores. La IA seguirá evolucionando en el sector, pero su implementación deberá centrarse no solo en lo que es posible, sino en lo que realmente funciona.
