El Hub de Negocios.- El retail en México tendrá un valor de 435,030 millones de dólares (mdd) en 2026, monto que pasará a 517,260 mdd en 2031, prevé Research and Markets. Sin embargo, las empresas del sector deberán enfrentar presiones por parte del cumplimiento regulatorio.
A medida que las compañías de este sector amplíen sus catálogos y operen en múltiples categorías aumentará el desafío de adecuarse a marcos normativos ambientales y de responsabilidad al ritmo deseado, indicó EPAM Systems.
En este sentido, cualquier ajuste regulatorio puede significar semanas de trabajo manual cuando los catálogos albergan millones de productos, puntualizó el proveedor global de servicios de ingeniería, nube y transformación digital.
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En un comunicado, indicó que este problema ya es crítico en mercados más avanzados. Y ejemplificó que retailers muy grandes y con millones de referencias activas ya comprobaron los problemas generados por los procesos manuales:
- Se ralentiza la operación.
- Se incrementa el riesgo de errores, inconsistencias y reprocesos. Esto, sobre todo cuando las regulaciones cambian o se aplican de forma diferenciada por país o categoría.
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¿Cuál es la solución ante el ajuste regulatorio del retail en México?
EPAM Systems encontró en el machine learning una alternativa para solucionar este problema del retail en México. Entre sus beneficios, permite las siguientes acciones:
- Automatizar la asignación de etiquetas regulatorias.
- Reducir la carga operativa de los equipos.
- Mejorar la consistencia de los datos.
Esto, debido a sus modelos entrenados, capaces de analizar atributos de producto, descripciones y categorías.
Se trata de una herramienta que refuerza el control humano, pues, los sistemas más avanzados incorporan mecanismos de supervisión inteligente que permiten:
- Revisar o ajustar clasificaciones cuando el nivel de certeza del modelo es bajo.
- Mantener trazabilidad sobre los cambios realizados, lo que es vital para auditorías y revisiones regulatorias.
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Además, estas soluciones permiten responder con mayor agilidad a cambios normativos. Por lo tanto, en lugar de rediseñar procesos completos, los retailers pueden:
- Reconfigurar reglas, prioridades o categorías en tiempo real.
- Reutilizar modelos para regulaciones similares entre países.
- Adaptar rápidamente el sistema a nuevos requerimientos legales o a la incorporación de nuevas líneas de productos.
Sin embargo, el mayor beneficio del machine learning es la escalabilidad, argumentó EPAM Systems. Este sentido, expuso que un sistema bien diseñado tiene diversos beneficios:
- Procesar millones de artículos en minutos.
- Mantener niveles de precisión superiores a los procesos manuales.
- Aprender con el tiempo a partir de nuevos datos o cambios regulatorios.
Invertir en tecnología que permita anticipar y absorber esa complejidad será determinante para sostener la expansión del retail en México sin comprometer eficiencia ni cumplimiento en 2026, concluyó la empresa.
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