Durante décadas, el sector minorista ha aceptado el shrinkage o pérdida de inventario como un “mal necesario”. Ya sea por robos, fallos logísticos o errores operativos, las tiendas asumen que una parte de su mercancía simplemente se desvanecerá. Para gigantes como Macy’s, esta fuga supera los 400 millones de dólares anuales, pero un innovador colombiano está demostrando que el problema no es la falta de cámaras, sino la falta de información.
Diego Urquijo, fundador de URPE AI Lab, ha logrado lo que las consultoras tradicionales no pudieron: pasar de la reacción a la predicción. Su sistema de inteligencia artificial analiza miles de señales de datos en tiempo real para alertar sobre anomalías antes de que el daño sea irreversible.
La industria del retail en Estados Unidos perdió más de 142.000 millones de dólares en 2023. Según Urquijo, el error ha sido tratar estas pérdidas como un costo fijo. “El retail no tenía las herramientas para tratarlo como lo que realmente es: un problema de información”, afirma el empresario.
A diferencia de los sistemas tradicionales que registran la pérdida meses después durante un inventario físico, la IA de URPE detecta patrones específicos. Por ejemplo, si determinados productos muestran mermas constantes los jueves por la tarde en zonas específicas del local, el sistema genera una alerta inmediata. No se trata de sustituir al personal, sino de dotarlo de herramientas informativas para actuar con precisión.
Aunque el éxito con una empresa Fortune 500 como Macy’s valida la potencia de su tecnología, la visión de Urquijo trasciende los grandes almacenes. Su objetivo actual es llevar estas herramientas a las pequeñas y medianas empresas (pymes), donde el impacto del robo es mucho más devastador para los márgenes de beneficio.
Para Urquijo, la supervivencia de un negocio local puede depender de cómo gestiona sus datos. Por ello, propone cinco pilares fundamentales para que las pymes combatan la merma:
1- Cambio de mentalidad: Entender que el robo y el error operativo no son inevitables, sino problemas de visibilidad de datos.
2- Aprovechar los datos existentes: El punto de venta (POS) y los registros de turnos ya generan información que la IA puede decodificar.
3- Anticipación sobre vigilancia: Mientras una cámara muestra cómo robaron ayer, un modelo predictivo identifica dónde hay un riesgo hoy.
4- Optimización operativa: El 50% de las pérdidas provienen de errores administrativos y hurto interno; mejorar los procesos es vital.
5- Tecnología como apoyo: La IA debe ser una aliada que informe al equipo para tomar mejores decisiones en el piso de venta.
La trayectoria de Diego Urquijo subraya una realidad creciente en el mundo tecnológico: la innovación más disruptiva no siempre proviene de los gigantes de Silicon Valley, sino de la ejecución ágil de expertos que entienden los problemas reales del mercado.
Con URPE AI Lab, la potencia predictiva que blinda a las tiendas de la Quinta Avenida se prepara para proteger los estantes de los negocios de barrio, convirtiendo la inteligencia artificial en la mayor ventaja competitiva para el emprendedor moderno.
