Nisum llevará a RetailClub 2026 su visión sobre los retos de escalar pilotos de IA en retail

La adopción de inteligencia artificial en el sector retail está dejando atrás la etapa en la que las empresas únicamente exploraban sus posibles aplicaciones. Ahora, los equipos tecnológicos deben decidir cuáles de esos experimentos pueden convertirse en herramientas utilizadas a escala y cuáles no justifican continuar recibiendo recursos.

Ese paso de los pilotos a la implementación plantea un desafío tanto tecnológico como financiero. Para los responsables de tecnología, demostrar que una solución funciona no necesariamente significa que esté preparada para incorporarse a las operaciones o generar un impacto medible en el negocio.

Nisum abordará precisamente ese desafío durante RetailClub AI Festival 2026, un encuentro enfocado en el impacto de la inteligencia artificial sobre la industria minorista. La compañía participará como patrocinador de nivel 2 y tendrá un espacio en el boardwalk de Huntington Beach, California, donde se realizará el evento del 22 al 24 de septiembre.

Del piloto a los resultados financieros

La principal participación de Nisum será “From Pilot to P&L: An Unfiltered Guide for Retail Technology Leaders”, una sesión presentada por Sajid Mohamedy, miembro de la junta directiva de la compañía.

El encuentro estará dirigido principalmente a CTOs y CIOs que ya cuentan con pilotos de IA en marcha y deben decidir cuáles continuarán recibiendo recursos durante los siguientes ciclos presupuestarios.

La sesión analizará por qué algunos proyectos de IA en retail no llegan a producción y qué factores pueden determinar que otros avancen hasta convertirse en iniciativas con impacto sobre los resultados financieros de las empresas.

La primera presentación tendrá lugar el miércoles 23 de septiembre, entre las 12:45 y 1:20 p. m. PT, mientras que la segunda está programada para el jueves 24 de septiembre, de 10:00 a 10:35 a. m. PT.

El planteamiento refleja uno de los retos asociados con la adopción empresarial de IA: pasar de demostrar que una tecnología puede funcionar a determinar si tiene sentido implementarla a escala.

Para Nisum, ese proceso está relacionado con áreas como personalización y crecimiento de clientes, optimización de márgenes mediante IA, comercio unificado y preparación para experiencias de compra impulsadas por agentes, así como infraestructura de datos e IA para mejorar el desempeño del retail.

IA, datos y modernización del retail

RetailClub 2026 reunirá a cerca de 2.000 líderes de retail, ejecutivos de marcas y proveedores tecnológicos. La edición de este año contará con dos escenarios y más de 150 speakers, con la inteligencia artificial como eje central de las conversaciones.

Nisum llega al encuentro con más de 25 años de experiencia trabajando en proyectos de comercio y retail. La compañía señala que ha trabajado con empresas Fortune 500 mediante soluciones que se integran con los sistemas existentes, en lugar de plantear necesariamente su sustitución.

Actualmente, la firma cuenta con más de 1.500 ingenieros y consultores y ofrece servicios relacionados con estrategia y transformación digital, personalización de clientes, ingeniería de plataformas con enfoque AI first, modernización de datos y nube, además de soluciones de IA y agentes.

La compañía también reporta resultados derivados de proyectos anteriores con retailers. Entre ellos menciona un impacto anual esperado de US$250 millones en ventas mediante estrategias de engagement con clientes, US$55 millones en ventas incrementales habilitadas por fulfillment de terceros, una reducción de 40% en costos operativos mediante optimización del fulfillment y ahorros superiores al 10% en costos de inventario a través de mayor visibilidad de la cadena de suministro. Nisum aclara que los clientes relacionados con estas cifras son confidenciales.

Además de las sesiones, Nisum organizará una reunión tipo bonfire para clientes e invitados durante la noche del miércoles 23 de septiembre.

Con su participación en RetailClub, Nisum pondrá el foco en una etapa de la adopción de IA que puede resultar más compleja que la experimentación inicial: decidir qué tecnologías tienen suficiente valor para pasar del piloto a una implementación de mayor escala.