Hace unas semanas, un video se volvió viral.
Un supermercado internacional, de los más reconocidos del mundo. Se había establecido como un rey y pionero en México, con el producto de temporada que año con año, contaba con alta demanda… sin embargo, algo inesperado sucedió este año.
Un pasillo completo… lleno del mismo producto de panadería.

Cajas y más cajas del mismo artículo.
Mismo empaque.
Misma fecha.
Misma historia: no se vendió.

No era una bodega.
No era un centro de distribución.
Era piso de venta.

Y la pregunta no tardó en aparecer entre quienes entienden el negocio:

¿Cómo llegas a llenar un pasillo completo con un producto que el cliente ya decidió no comprar?

No fue un error operativo. Fue una decisión

Cuando pasan cosas así, solemos buscar culpables rápidos:

• “Falló la tienda”
• “Marketing no activó”
• “El proveedor empujó de más”
• “Fue un tema de ejecución”

Pero seamos honestos:  ese producto no llegó solo ahí.

Hubo decisiones previas:

• Un forecast que asumió que la demanda seguiría creciendo
• Un pedido que se aprobó “para no quedarnos cortos”
• Una reposición que no se detuvo a tiempo
• Una señal de baja rotación que llegó… cuando ya era tarde

Nada de eso es raro en retail.
Lo raro es seguir decidiendo igual cuando el entorno ya cambió.

¿Qué pudo haber pasado antes de que el pasillo se llenara?

Pensemos como C-level, no como espectador de redes:

• Tal vez el producto funcionó bien en años anteriores
• Tal vez hubo una promoción que infló la lectura de demanda
• Tal vez el comportamiento del shopper cambió (precio, sustitutos, clima, timing)
• Tal vez la señal existía, pero estaba dispersa entre reportes

El problema no fue la falta de datos.
El problema fue que nadie conectó las señales a tiempo para cambiar la decisión.

La pregunta incómoda: ¿cuándo debió haberse detenido esto?

No en el pasillo. No cuando ya se ve “escandaloso”.

Mucho antes.

Cuando:

• La venta por tienda empezó a desacelerarse
• La rotación cayó en ciertos formatos
• El inventario empezó a concentrarse en menos puntos
• El costo de seguir empujando superó el beneficio esperado

Ese es el momento crítico donde seguir ejecutando el plan original se vuelve más riesgoso que cambiarlo.

Y ahí es donde muchas organizaciones fallan: no por falta de talento,
sino por no tener una inteligencia que cuestione el plan en tiempo real.

¿Qué rol pudo haber jugado la IA aquí? (sin promesas mágicas)

No para “vender más pan”.  No para “predecirlo todo”.

Sino para hacer algo mucho más incómodo —y valioso—:

👉 alertar que seguir comprando y distribuyendo era una mala decisión.

Una IA bien usada no decide por el C-level.

Sin embargo si es posible:

• Detectar quiebres de patrón antes de que sean visibles
• Conectar ventas, inventario y timing sin esperar el cierre del mes
• Mostrar escenarios: qué pasa si freno hoy vs. si sigo dos semanas más

• Poner sobre la mesa una pregunta que nadie quiere hacer en la junta

La IA no evita errores por arte de magia.
Evita que los errores se vuelvan visibles solo cuando ya son irrecuperables.

Reflexión final

Ese pasillo lleno no fue un error viral. Fué una decisión que no se corrigió a tiempo.

Y en retail, el costo no está en equivocarse una vez, sino en seguir ejecutando una decisión cuando el mercado ya te dijo que no.

La pregunta para cualquier C-level no es:
“¿Usamos IA o no?”

La pregunta real es:

👉 ¿Quién en tu organización tiene hoy la capacidad de decirte: “esto ya no va a funcionar” antes de que el pasillo se llene?