Navidad y Fin de Año ponen a prueba al retail

Navidad y Fin de Año representan uno de los principales retos operativos para el retail: responder a una mayor demanda, coordinar distintos canales y cumplir los tiempos de entrega, incluso cuando la operación todavía absorbe los efectos de las campañas comerciales de noviembre.

En México, ambas celebraciones concentran las mayores intenciones de compra del cierre de 2026, con 78% y 72%, respectivamente, de acuerdo con el Consumer Pulse Octubre-Diciembre de la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO).

Pero el desafío no está únicamente en cuánto aumenta el volumen. Un análisis de SimpliRoute, empresa de tecnología logística especializada en inteligencia artificial para optimizar y automatizar operaciones a lo largo de la cadena de suministro, sobre operaciones de retail en México muestra que mantener una tasa de entregas exitosas cercana al 95% puede esconder un crecimiento considerable en el número absoluto de incidencias que deben resolverse.

Durante una semana de alta demanda posterior al Buen Fin de 2025, las visitas diarias de una operación analizada pasaron de 34,985 en un periodo habitual a 75,634, un incremento aproximado de 116%. La tasa de éxito, en cambio, apenas pasó de 95.8% a 95.3%.

La diferencia parece menor, pero al aumentar el volumen las entregas fallidas estimadas pasaron de 1,469 a 3,555 por día, aproximadamente 2.4 veces más. El mismo fenómeno se observó en 2024, cuando la tasa de éxito también se mantuvo cercana al 95% pese a que las incidencias aumentaron significativamente durante el peak.

“Una tasa de cumplimiento estable puede dar la impresión de que la operación mantiene el mismo nivel de presión. Pero cuando el volumen se duplica, ese pequeño porcentaje de entregas que no se completa también puede convertirse en miles de casos adicionales que alguien tiene que investigar, contactar, coordinar y resolver”, explica Álvaro Echeverría, CEO y cofundador de SimpliRoute.

El 5% que puede convertirse en miles de horas y dólares

El efecto se vuelve más evidente al traducir las incidencias en recursos operativos. En un caso real de una empresa de retail con operación en México, SimpliRoute estimó 14,598 entregas fallidas adicionales durante siete días de alta demanda de 2025 frente a una semana habitual.

Considerando un mínimo de diez minutos de gestión manual por incidencia, ese volumen representó alrededor de 2,433 horas adicionales de coordinación. Además, aproximadamente 72% de las entregas fallidas de esta operación requiere un nuevo intento.

Bajo ese supuesto, las incidencias adicionales equivalieron a cerca de 10,511 reintentos, con un sobrecosto potencial estimado en US $115,616 en apenas siete días, considerando un costo aproximado de US $11 por cada nuevo intento de entrega. La estimación no incluye el costo del trabajo humano dedicado a gestionar las incidencias ni posibles cancelaciones, pérdida de ventas o impactos sobre satisfacción y recompra.

La presión tampoco necesariamente desaparece al terminar las promociones. En distintas operaciones de retail analizadas por esta compañía después del Buen Fin 2025, las visitas aumentaron 52.7%, mientras los vehículos lo hicieron 35.3% y las rutas 37.5%. La carga operativa puede extenderse hasta las 4 semanas siguientes y cruzarse con el aumento de demanda asociado a Navidad.

Agentes de IA para evitar que las incidencias escalen

Ante este escenario, aumentar inventarios, vehículos, turnos o personal continúa siendo necesario, pero no resuelve por sí solo el crecimiento de las excepciones. Es precisamente ahí donde los agentes de inteligencia artificial comienzan a desempeñar un papel distinto dentro de la operación.

A diferencia de herramientas que únicamente detectan una desviación o generan una alerta, un agente puede utilizar información de distintos sistemas para ejecutar acciones dentro de reglas y permisos previamente establecidos. Esto permite intervenir incluso antes de que una entrega falle: validar una dirección incompleta, confirmar si habrá alguien disponible para recibir el pedido, comunicar anticipadamente un retraso o contactar al destinatario cuando el conductor reporta dificultades durante la visita.

Cuando la incidencia ya ocurrió, el agente puede revisar el contexto, comunicarse con el cliente y buscar una nueva ventana de recepción para intentar recuperar la entrega durante la misma jornada, cuando existe capacidad operativa para hacerlo.

En una operación mexicana de retail que actualmente utiliza agentes de IA de SimpliRoute, al menos una de cada cuatro incidencias gestionadas puede reprogramarse para el mismo día sin intervención manual, proporción que en determinados periodos puede ser mayor.

“En temporada alta, la inteligencia artificial deja de ser relevante únicamente por lo que puede analizar o predecir. El valor aparece cuando puede intervenir sobre miles de situaciones repetitivas mientras todavía existe margen para resolverlas, evitando que cada incidencia dependa necesariamente de más tiempo y más personas”, agrega Echeverría.

La oportunidad de los agentes de IA no se limita al ahorro potencial asociado a una segunda visita. Un retailer que incrementa 50% su volumen de entregas durante una temporada alta difícilmente puede aumentar en esa misma proporción sus equipos de monitoreo, call center o atención al cliente.

Los agentes permiten atender simultáneamente un mayor número de incidencias, automatizar comunicaciones y seguimientos, resolver casos rutinarios y escalar a las personas únicamente aquellas situaciones donde se necesita criterio operativo.

La preparación para el cierre de año, por tanto, ya no debería limitarse a preguntar cuántos pedidos, vehículos o personas serán necesarios. También debe considerar cuántas excepciones puede absorber la operación y qué tan rápido puede intervenir antes de que esas incidencias se conviertan en nuevos costos.

Para SimpliRoute, esa será una de las principales diferencias durante el cierre de 2026: escalar ya no significa únicamente entregar más; también significa seguir cumpliendo cuando el aumento de la demanda multiplica los problemas que deben resolverse.

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