El retail en México prevé mantener su ritmo de crecimiento en 2026, tras un año de resultados positivos. De acuerdo con la consultora Todo Retail, el sector estima la apertura de más de dos mil nuevas tiendas de autoservicio, departamentales y especializadas, con ventas proyectadas por encima del 5% en comparación con lo estimado para el año anterior.
La expansión de puntos de venta viene acompañada de un aumento en portafolios, categorías y líneas de productos. Aunque este fenómeno impulsa la competitividad, también incrementa la presión sobre los procesos internos, en especial aquellos relacionados con la gestión de catálogos y el cumplimiento normativo.
Expertos de EPAM Systems Inc. señalan que uno de los principales retos para los retailers es adaptarse a marcos regulatorios ambientales y de responsabilidad cada vez más exigentes. Cuando los catálogos concentran millones de productos, cualquier ajuste normativo puede implicar semanas de trabajo manual, convirtiéndose en un cuello de botella operativo.
Esta problemática ya es crítica en mercados más avanzados, donde grandes retailers han comprobado que los procesos manuales ralentizan la operación y elevan el riesgo de errores e inconsistencias, sobre todo cuando las regulaciones varían por país o categoría.
Ante este escenario, el uso de machine learning se perfila como una alternativa para automatizar la asignación de etiquetas regulatorias, mejorar la consistencia de los datos y reducir la carga operativa, sin eliminar la supervisión humana, gracias a sistemas que permiten revisar y auditar los cambios realizados.
Para el retail mexicano, estas capacidades tecnológicas resultan fundamentales, ya que permiten procesar millones de artículos en minutos, mantener niveles de precisión superiores a los métodos manuales y responder con mayor agilidad a los cambios regulatorios, un factor determinante para sostener la expansión del sector en 2026.
03/02/2026
©Copyright
Todos los derechos reservados.
