Quien trabaja en consumo masivo lo sabe: no importa cuán buena sea la estrategia si en tienda no se ejecuta bien. Y es que en el papel todo puede parecer perfecto, pero en el día a día las promociones no arrancan, el producto no llega a tiempo, el stock se agota sin que nadie lo note y los datos no ayudan a entender por qué. Ahí es donde aparece el verdadero problema: la falta visibilidad, falta acción, falta conexión entre lo que se planea en la oficina y lo que vive el promotor o reponedor en la calle.
Ese es el punto de partida de Teamcore, una startup nacida en 2015 que decidió dejar de mirar el retail desde los reportes y empezar a actuar desde el dato. Su propuesta es clara: usar inteligencia artificial para ayudar a las empresas a ejecutar mejor, detectar oportunidades más rápido y tomar decisiones que realmente muevan la aguja. Esta es una herramienta que se mete en la operación diaria de los retailers y la ordena.
Ver lo que pasa, cuándo pasa y actuar a tiempo
Teamcore trabaja con empresas de consumo masivo –grandes y chicas– en siete países de América Latina (Chile, Colombia, Perú, Ecuador, Uruguay, Brasil y México). Lo que ofrece es una plataforma que concentra todos los datos clave: ventas, inventarios, presencia en tienda, precios. Esa información se organiza, se analiza y se transforma en tareas concretas para cada persona del equipo, desde un promotor hasta un key account manager.
¿Un producto se está agotando en una tienda pero sigue lleno en otra? El sistema lo detecta y propone mover inventario. ¿Hay una oportunidad de mejorar una negociación con una cadena? El equipo de ventas recibe alertas basadas en datos. ¿Un reponedor tiene que recorrer tiendas? La IA sugiere una ruta más eficiente. Es decir: los datos ya no se quedan en un Excel, se convierten en acciones reales.
“Reemplazamos lo que hacen 15 analistas al día con una sola herramienta”, explica Sergio Della Maggiora, cofundador y CEO de Teamcore. “La diferencia es que las tareas se asignan según lo que realmente está pasando en el punto de venta, no con base en la rutina”.
IA en acción: menos tiempo perdido, más foco en vender
Recientemente Teamcore organizó el summit Retos y transformación del Consumo Masivo. Durante el panel de expertos Inteligencia Artificial en el consumo masivo expertos de Google Cloud, Trax y Grupo Ohla compartieron varios ejemplos de cómo esta tecnología ya está cambiando la forma de trabajar. Uno de los casos fue el de un gran embotellador en Brasil que logró reducir en un 50% el tiempo que sus promotores pasaban en tienda. ¿Cómo? Usaron reconocimiento de imagen para levantar precios y datos de góndola, en lugar de hacerlo todo a mano. Ese tiempo liberado lo usaron para negociar mejor, cubrir más tiendas o implementar exhibiciones.
Y es que ahí está la clave: la IA no reemplaza al humano, lo potencia. Le ahorra tiempo, le da foco y lo apoya con datos que antes tardaban días en llegar.
Pero no todo es tan simple: los frenos también existen
Claro que adoptar estas herramientas no es automático. En el mismo panel, se habló de los obstáculos que todavía enfrentan muchas compañías. La resistencia al cambio es una de las más duras. No solo en campo. Muchas veces, la traba está en la oficina, donde hay miedo de “romper” algo que viene funcionando. O donde se duda del retorno de inversión: “¿Cuánto más voy a vender si meto esta tecnología?”, es una pregunta que se escucha todo el tiempo.
- Podría interesarte: FINNOSUMMIT 2025 revela speakers y agenda
Otro reto es la calidad de los datos. La IA funciona bien si se le alimenta bien. Pero muchos fabricantes no tienen su categoría completa mapeada, no saben todo lo que tiene la competencia en la góndola o manejan listados desactualizados. Sin una buena base, cualquier modelo se queda corto.
Y por último, está el desafío de mostrarle al promotor o supervisor en campo que esto le conviene. Si siente que solo le agregaron tareas, no va a usarlo. Pero si ve que en dos minutos tiene claro qué hacer para cumplir su meta y ganar su bono, la cosa cambia.
Tecnología sí, pero con propósito y realismo
Durante la charla, Manuel Ramírez, CTO de Teamcore, fue claro:
“La inteligencia artificial no va a hacer todo sola. Todavía estamos lejos de eso. Lo importante es que tenga propósito. Y ese propósito lo definimos nosotros, no la máquina”.
Porque más allá de automatizar tareas o sacar reportes bonitos, lo que realmente marca la diferencia es que la tecnología esté al servicio del negocio. No es cuestión de tener una app, sino de repensar cómo se opera. ¿Qué pasa si en lugar de visitar siempre las mismas tiendas los mismos días, dejamos que el sistema nos diga cuándo y dónde ir? ¿Y si en vez de perseguir agotados después de que pasan, trabajamos con datos que predicen cuándo van a pasar y los evitamos?
Eso es lo que Teamcore está proponiendo: usar la tecnología para romper la rutina, actuar antes de que el problema aparezca y darles a los equipos herramientas para vender más, pero con menos desgaste.
Omnicanalidad, el nuevo terreno de juego
Otra ventaja de la plataforma es que está preparada para operar en múltiples canales. Porque hoy los consumidores compran donde quieren y esperan que la experiencia sea consistente, ya sea en una tienda, en una app o con un distribuidor. Esa complejidad no se puede manejar con métodos antiguos. Teamcore permite adaptar la ejecución según el canal, la cadena y el comportamiento local.
Y no se trata solo de grandes marcas. Hoy más de 500 empresas usan esta tecnología, muchas de ellas Pymes que ahora pueden acceder al mismo estándar que compañías globales, pero con un costo ajustado a su realidad.
El futuro: menos intuición, más decisión basada en datos
La ejecución en punto de venta sigue siendo el talón de Aquiles de muchas empresas. Pero lo que mostró este panel y lo que propone Teamcore es que la tecnología ya está lista para ayudar. La pregunta es si los equipos están listos para usarla.
El desafío no es técnico: es cambiar el modelo de trabajo. Pasar de la intuición al dato. De reportar a ejecutar. De la rutina a la acción inteligente. Y en ese camino, la IA no es un fin en sí misma. Es solo el motor que ayuda a que las cosas pasen, donde más importa: en la tienda, frente al cliente, en el momento justo.